Оптимизация диагностики рака верхних дыхательных путей на основе газоанализа выдыхаемого воздуха; Опухоли головы и шеи; Т. 14, № 3

Bibliographic Details
Parent link:Опухоли головы и шеи.— .— Москва: АБВ-пресс
Т. 14, № 3.— 2024.— С. 14-21
Other Authors: Кульбакин Д. Е. Денис Евгеньевич, Чойнзонов Е. Л. Евгений Лхамацыренович, Федорова И. К. Ирина Казановна, Обходская Е. В. Елена Владимировна, Обходский А. В. Артем Викторович, Цхай В. О. Владислав Олегович, Смолина Е. А. Елена Анатольевна, Родионов Е. О. Евгений Олегович, Подолько Д. В. Данил Владиславович, Сачков В. И. Виктор Иванович, Чернов В. И. Владимир Иванович
Summary:Заглавие с экрана
Введение. Опухоли головы и шеи составляют около 7 % всех злокачественных новообразований. В области головы и шеи опухолевый процесс чаще всего локализуется на языке (25–40 %) и дне полости рта (15–20 %). В большинстве случаев установление диагноза, особенно на ранних стадиях заболевания, основывается на клинической и гистопатологической оценках опухолевого процесса. Однако в последнее время приобретают актуальность разработка и внедрение неинвазивных методов ранней диагностики опухолей верхних дыхательных путей за счет выявления патогномоничных летучих маркеров опухолевого процесса в выдыхаемом воздухе. Цель исследования – оценка диагностической точности сенсорного газоаналитического аппарата и искусственной нейронной сети при исследовании образцов выдыхаемого газа, полученных от больных раком орофарингеальной области, гортани и гортаноглотки, а также поиск оптимальных условий забора исследуемых проб. Материалы и методы. В исследование включены 28 пациентов с раком орофарингеальной области, гортани и гортаноглотки, а также 25 здоровых добровольцев. предлагаемый метод основан на анализе проб выдыхаемого газа исследуемых лиц с помощью разработанного авторами диагностического прибора, основанного на детекции летучих соединений во вдыхаемом воздухе с помощью набора полупроводниковых сенсоров с последующим нейросетевым анализом. пробы выдыхаемого воздуха забирали двумя способами: утром натощак до проведения повседневных гигиенических процедур и физической активности (подготовленные пробы) и на фоне привычного образца жизни, питания и гигиены без ограничений перед сдачей пробы (неподготовленные пробы). Результаты. по сигналам с данных сенсоров нейронная сеть проводила классификацию и выявление пациентов со злокачественными новообразованиями. Точность подготовленных проб у здоровых добровольцев и больных раком орофарингеальной области, гортани и глотки составила 79,17 %, неподготовленных – 84,09 %. Заключение. Отмечена высокая диагностическая точность разработанного метода неинвазивной диагностики злокачественных опухолей орофарингеальной области, гортани и гортаноглотки по образцам выдыхаемого воздуха, которая не требует специальной подготовки обследуемых для отбора проб
Introduction. Head and neck tumors comprise about 7 % of all malignant neoplasms. In the head and neck area, tumors are usually located on the tongue (25–40 %) and floor of mouth (15–20 %). In the majority of cases, diagnosis, especially at early disease stages, is based on clinical and histopathological evaluation of tumor process. However, recently development and implementation of non-invasive techniques of early diagnosis of upper respiratory tract tumors through detection of pathognomonic volatile tumor markers in the exhaled air has become topical. Aim. To evaluate diagnostic accuracy of sensory gas analysis device and artificial neural network for examination of exhaled gas samples from patients with oropharyngeal, laryngeal, laryngopharyngeal cancer and to establish the optimal conditions for sampling. Materials and methods. The study included 28 patients with oropharyngeal, laryngeal, laryngopharyngeal cancers and 25 healthy volunteers. The proposed technique is based on analysis of samples of exhaled gas from the studied individuals using a diagnostic device developed by the authors. The device detects volatile compounds in the exhaled air using a set of semiconductor sensors with subsequent analysis by a neural network. The exhaled air was sampled using two methods: in the morning in the fasted state before daily hygienic procedures and physical activity (prepared samples) and in the context of everyday life, nutrition and hygiene without restrictions before sampling (non-prepared samples). Results. Based on the signals from the sensors, the neural network classified and detected patients with malignant tumors. Accuracy of the prepared samples from healthy volunteers and patients with oropharyngeal, laryngeal, laryngopharyngeal cancers was 79.17 %, of non-prepared – 84.09 %. Conclusion. High diagnostic accuracy of the developed technique of non-invasive diagnosis of malignant tumors of the oropharyngeal, laryngeal, laryngopharyngeal areas using exhaled air samples which does not require special preparation of the studied samples was demonstrated
Текстовый файл
Language:Russian
Published: 2024
Subjects:
Online Access:https://doi.org/10.17650/2222-1468-2024-14-3-14-21
Format: Electronic Book Chapter
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=681250
Description
Summary:Заглавие с экрана
Введение. Опухоли головы и шеи составляют около 7 % всех злокачественных новообразований. В области головы и шеи опухолевый процесс чаще всего локализуется на языке (25–40 %) и дне полости рта (15–20 %). В большинстве случаев установление диагноза, особенно на ранних стадиях заболевания, основывается на клинической и гистопатологической оценках опухолевого процесса. Однако в последнее время приобретают актуальность разработка и внедрение неинвазивных методов ранней диагностики опухолей верхних дыхательных путей за счет выявления патогномоничных летучих маркеров опухолевого процесса в выдыхаемом воздухе. Цель исследования – оценка диагностической точности сенсорного газоаналитического аппарата и искусственной нейронной сети при исследовании образцов выдыхаемого газа, полученных от больных раком орофарингеальной области, гортани и гортаноглотки, а также поиск оптимальных условий забора исследуемых проб. Материалы и методы. В исследование включены 28 пациентов с раком орофарингеальной области, гортани и гортаноглотки, а также 25 здоровых добровольцев. предлагаемый метод основан на анализе проб выдыхаемого газа исследуемых лиц с помощью разработанного авторами диагностического прибора, основанного на детекции летучих соединений во вдыхаемом воздухе с помощью набора полупроводниковых сенсоров с последующим нейросетевым анализом. пробы выдыхаемого воздуха забирали двумя способами: утром натощак до проведения повседневных гигиенических процедур и физической активности (подготовленные пробы) и на фоне привычного образца жизни, питания и гигиены без ограничений перед сдачей пробы (неподготовленные пробы). Результаты. по сигналам с данных сенсоров нейронная сеть проводила классификацию и выявление пациентов со злокачественными новообразованиями. Точность подготовленных проб у здоровых добровольцев и больных раком орофарингеальной области, гортани и глотки составила 79,17 %, неподготовленных – 84,09 %. Заключение. Отмечена высокая диагностическая точность разработанного метода неинвазивной диагностики злокачественных опухолей орофарингеальной области, гортани и гортаноглотки по образцам выдыхаемого воздуха, которая не требует специальной подготовки обследуемых для отбора проб
Introduction. Head and neck tumors comprise about 7 % of all malignant neoplasms. In the head and neck area, tumors are usually located on the tongue (25–40 %) and floor of mouth (15–20 %). In the majority of cases, diagnosis, especially at early disease stages, is based on clinical and histopathological evaluation of tumor process. However, recently development and implementation of non-invasive techniques of early diagnosis of upper respiratory tract tumors through detection of pathognomonic volatile tumor markers in the exhaled air has become topical. Aim. To evaluate diagnostic accuracy of sensory gas analysis device and artificial neural network for examination of exhaled gas samples from patients with oropharyngeal, laryngeal, laryngopharyngeal cancer and to establish the optimal conditions for sampling. Materials and methods. The study included 28 patients with oropharyngeal, laryngeal, laryngopharyngeal cancers and 25 healthy volunteers. The proposed technique is based on analysis of samples of exhaled gas from the studied individuals using a diagnostic device developed by the authors. The device detects volatile compounds in the exhaled air using a set of semiconductor sensors with subsequent analysis by a neural network. The exhaled air was sampled using two methods: in the morning in the fasted state before daily hygienic procedures and physical activity (prepared samples) and in the context of everyday life, nutrition and hygiene without restrictions before sampling (non-prepared samples). Results. Based on the signals from the sensors, the neural network classified and detected patients with malignant tumors. Accuracy of the prepared samples from healthy volunteers and patients with oropharyngeal, laryngeal, laryngopharyngeal cancers was 79.17 %, of non-prepared – 84.09 %. Conclusion. High diagnostic accuracy of the developed technique of non-invasive diagnosis of malignant tumors of the oropharyngeal, laryngeal, laryngopharyngeal areas using exhaled air samples which does not require special preparation of the studied samples was demonstrated
Текстовый файл
DOI:10.17650/2222-1468-2024-14-3-14-21