gastro-jРоссийский журнал гастроэнтерологии, гепатологии, колопроктологииRussian Journal of Gastroenterology, Hepatology, Coloproctology1382-43762658-6673«Gastro» LLC10.22416/1382-4376-2018-28-5-59-66gastro-j-263Research ArticleОРИГИНАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯORIGINAL ARTICLESДифференциальный диагноз опухолевых заболеваний тощей и подвздошной кишки на основе данных видеокапсульной эндоскопии с использованием математического анализаDifferential Diagnosis of Jejunum and Ileum Tumours Based on Video Capsule Endoscopy Data Using Mathematical AnalysisФедоровЕ. Д.FedorovE. D.

доктор медицинских наук,  профессор, главный научный сотрудник НИЛ хирургической  гастроэнтерологии  и  эндоскопии  ФГБОУ  ВО  «Российский  национальный  исследовательский  медицинский  университет им. Н.И. Пирогова» Министерства здравоохранения  Российской  Федерации;  заведующий  отделением  оперативной эндоскопии ГБУЗ «ГКБ № 31 ДЗМ».  

117997, г. Москва, ул. Островитянова, д. 1

Dr. Sci. (Med.), Prof., Chief Researcher, Scientific and Research Laboratory of Surgical Gastroenterology and Endoscopy, Pirogov Russian National Research  Medical University; Head of the Department of Operational  Endoscopy of the City Clinical Hospital No. 31.  

117997, Moscow, Ostrovityanova str., 1.

efedo@mail.ruИвановаЕ. В.IvanovaE. V.

доктор  медицинских  наук,  главный  научный  сотрудник  НИЛ  хирургической  гастроэнтерологии и эндоскопии ФГБОУ ВО «Российский  национальный исследовательский медицинский университет  им. Н.И. Пирогова» Министерства здравоохранения Российской  Федерации;  заведующая  отделением  эндоскопии  АО «Клиника К+31».  

117997, г. Москва, ул. Островитянова, д. 1

Dr. Sci. (Med.), Chief Researcher,  Scientific and Research Laboratory of Surgical Gastroenterology and Endoscopy, Pirogov Russian National Research Medical University; Head of the Department of Endoscopy of the  Clinica К+31.  

117997, Moscow, Ostrovityanova str., 1.

katendo@yandex.ruРаузинаС. Е.RauzinaS. E.

кандидат  медицинских  наук, доцент кафедры медицинской кибернетики и информатики  ФГБОУ  ВО  «Российский  национальный  исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова»  Министерства здравоохранения Российской Федерации. 

117997, г. Москва, ул. Островитянова, д. 1

Cand. Sci. (Med.), Ass. Prof., Department  of  Medical  Cybernetics  and  Informatics,  Pirogov  Russian National Research Medical University. 

117997, Moscow, Ostrovityanova str., 1.

rauzina@mail.ruСелезневД. Е.SeleznevD. E.

научный сотрудник НИЛ  хирургической  гастроэнтерологии  и  эндоскопии  ФГБОУ  ВПО «Российский национальный исследовательский медицинский  университет  им.  Н.И.  Пирогова»  Министерства  здравоохранения Российской Федерации; врач-эндоскопист  отделения эндоскопии АО «Клиника К+31».  

117997, г. Москва, ул. Островитянова, д. 1

Researcher, Scientific and Research Laboratory of Surgical Gastroenterology and Endoscopy, Pirogov  Russian  National  Research  Medical  University;  Endoscopy  Specialist, Department of Endoscopy of the Clinica К+31.  

117997, Moscow, Ostrovityanova str., 1.

endoDen@yandex.ruБудыкинаА. В.BudykinaA. V.

ассистент кафедры медицинской кибернетики и информатики ФГБОУ ВО «Российский  национальный  исследовательский  медицинский  университет им. Н.И. Пирогова» Министерства здравоохранения Российской Федерации. 

117997, г. Москва, ул. Островитянова, д. 1

Assistant, Department of Medical Cybernetics and Informatics, Pirogov Russian National Research  Medical University.  

117997, Moscow, Ostrovityanova str., 1.

budykina.rsmu@yandex.ruФГБОУ ВО «Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова».РоссияPirogov Russian National Research Medical University.Russian Federation2018111120182855966Copyright © Федоров Е.Д., Иванова Е.В., Раузина С.Е., Селезнев Д.Е., Будыкина А.В., 20182018Федоров Е.Д., Иванова Е.В., Раузина С.Е., Селезнев Д.Е., Будыкина А.В.Fedorov E.D., Ivanova E.V., Rauzina S.E., Seleznev D.E., Budykina A.V.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.gastro-j.ru/jour/article/view/263Цель исследования

Цель исследования: разработка алгоритма оценки типа опухолевых поражений тощей и подвздошной кишки на основе видеокапсульной эндоскопии (ВКЭ) для поддержки принятия тактических решений врача.

Материалы и методы

Материалы и методы. В исследование вошли результаты обследования и лечения 65 пациентов (мужчин — 35, женщин — 30, в возрасте от 18 до 80 лет (средний возраст 46 ± 28 лет)), у которых за период с октября 2008 по апрель 2017 г. в ГКБ № 31 и АО «Клиника К+31» была проведена ВКЭ. Показаниями к проведению ВКЭ был поиск источника при желудочно-кишечном кровотечении, анемия неясной этиологии, подозрение на опухоль тонкой кишки. По результатам ВКЭ был выявлен 181 случай изменений тощей и подвздошной кишки. Каждый опухолевый объект перед нашим исследованием был гистологически верифицирован. Применялись производители различных систем капсульной эндоскопии — Olympus (Япония), MicroCam Intromedic (Корея), PillCam Given Imaging (Израиль), OMOM Chongqing Jinshan Science &Technology (Китай).

Результаты

Результаты. С помощью экспертов был получен перечень из 30 признаков и их градаций, которые важны для оценки типа поражения тощей и подвздошной кишки по видеокапсульному изображению. Из полученных признаков статистически значимыми (влияющими на разделение объектов на группы) оказалось 8: пол пациента, деформация стенки/просвета кишки, ход складок, полиповидные изменения, сосудистый рисунок, регулярность слизистой, дольчатое строение образования и цвет слизистой оболочки. С использованием неоднородной байесовской диагностической процедуры и расчетом диагностических коэффициентов был разработан трехуровневый алгоритм дифференциальной диагностики опухолевых поражений тощей и подвздошной кишки.

Выводы

Выводы. Применение разработанного алгоритма в клинической практике позволит не только высказаться о наличии или отсутствии опухолевого поражения тощей или подвздошной кишки, но и с точностью свыше 86 % предположить тип этого поражения. Разработанный диагностический алгоритм является поддержкой принятия решений врача-клинициста в задаче дифференцировки опухолевых поражений тощей или подвздошной кишки на три основных типа: эпителиальные доброкачественные опухоли, неэпителиальные доброкачественные опухоли, злокачественные опухоли. Дифференциальный диагноз типа опухолевого поражения тощей или подвздошной кишки с помощью разработанного диагностического алгоритма позволяет не только выработать тактику лечения таких пациентов (динамическое наблюдение, консервативная терапия, оперативное лечение), но и определить сроки (экстренное, срочное, плановое) и метод (внутрипросветный эндоскопический, лапароскопический, лапаротомический) оперативного лечения. 

Aim

Aim. The aim of this study was to develop an algorithm for identifying various types of jejunum and ileum tumour lesions based on video capsule endoscopy (VCE), which can be used by physicians in the process of decision making.

Materials and methods

Materials and methods. In the study, we analysed data on the examination and treatment of 65 patients (35 men and 30 women aged 18–80 years (mean age 46 ± 28 years)), who underwent VCE in the City Clinical Hospital No. 31 and in the Clinica K+31 during the period October 2008 — April 2017. The indications for VCE were a search for a reason of gastrointestinal bleeding, the anaemia of unknown etiology and suspected tumour of the small intestine. According to the VCE results, 181 cases of various changes in the jejunum and ileum were revealed. Each tumour object had been histologically verified before our study. Capsule endoscopy was performed using equipment produced by Olympus (Japan), MicroCam Intromedic (Korea), PillCam Given Imaging (Israel), OMOM Chongqing Jinshan Science & Technology (China).

Results

Results. Following expert interviews, 30 signs and their gradations were identified for assessing the type of lesion in the jejunum and ileum using video capsule endoscopy images. Among them, 8 were found to be statistically significant (affecting the division of objects into groups): patient gender, gut wall/lumen deformation, path of intestinal folds, polypoid changes, vascular pattern, mucosal regularity, mucosal lobulation and colour. Using a Bayesian heterogeneous diagnostic procedure and the calculation of diagnostic factors, a three-level algorithm has been developed for the differential diagnosis of jejunum and ileum lesions.

Conclusions

Conclusions. The application of the proposed algorithm in clinical practice will not only allow the presence or absence of the jejunum or ileum tumour lesion to be verified, but also the type of this lesion to be determined with an accuracy of more than 86%. The developed diagnostic algorithm can support decision making by the clinician within the task of differentiating jejunum or ileum tumour lesions into three main types: benign epithelial tumours, benign non-epithelial tumours and malignant tumours. Differential diagnosis of the type of jejunum or ileum tumour lesion using the proposed diagnostic algorithm facilitates not only the development of a treatment tactic for managing such patients (dynamic observation, conservative therapy, operative treatment), but also the determination of terms (emergency, urgent, planned) and methods (endometrial luminal, laparoscopic, laparotomic) of surgical treatment. 

видеокапсульная эндоскопияопухоль тощей кишкиопухоль подвздошной кишкидиагностический алгоритмсистема поддержки принятия врачебного решенияvideo capsule endoscopyjejunum tumourileum tumourdiagnostic algorithmmedical decision support systemReferencesЯицкий Н.А., Седнев А.В. Опухоли тонкой кишки в практике хирурга. В кн.: Савельев В.С., ред. 80 лекций по хирургии. М.: Литтерра,Yaitsky N.A., Sednev A.V. Tumours of the small intestine in the practice of the surgeon. In: Saveliev V.S., ed. 80 Lectures on Surgery. Moscow: Litterra, 2008 (In Rus.).Drozdzal M., Seguí S., Vitrià J., Malagelada C., Azpiroz F., Radeva P. Adaptable image cuts for motility inspection using WCE. Comput Med Imaging Graph. 2013;37(1):72–80. DOI: 10.1016/j.compmedimag.2012.09.002Drozdzal M., Seguí S., Vitrià J., Malagelada C., Azpiroz F., Radeva P. Adaptable image cuts for motility inspection using WCE. Comput Med Imaging Graph. 2013;37(1):72–80. DOI: 10.1016/j.compmedimag.2012.09.002Iakovidis D.K., Tsevas S., Polydorou A. Reduction of capsule endoscopy reading times by unsupervised image mining. Comput Med Imaging Graph. 2010;34(6):471–8. DOI: 10.1016/j.compmedimag.2009.11.005Iakovidis D.K., Tsevas S., Polydorou A. Reduction of capsule endoscopy reading times by unsupervised image mining. Comput Med Imaging Graph. 2010;34(6):471–8. DOI: 10.1016/j.compmedimag.2009.11.005Satrya G.B., Muhammad R.U., Shin S.Y. Detection of small colon bleeding in wireless capsule endoscopy videos. Comput Med Imaging Graph. 2016;54:16–26. DOI: 10.1016/j.compmedimag.2016.09.005Satrya G.B., Muhammad R.U., Shin S.Y. Detection of small colon bleeding in wireless capsule endoscopy videos. Comput Med Imaging Graph. 2016;54:16–26. DOI: 10.1016/j.compmedimag.2016.09.005Szczypinski P., Klepaczko A., Pazurek M., Daniel P. Texture and color based image segmentation and pathology detection in capsule endoscopy videos. Comput Methods Programs Biomed. 2014;113(1):396–411. DOI: 10.1016/j. cmpb.2012.09.004Szczypinski P., Klepaczko A., Pazurek M., Daniel P. Texture and color based image segmentation and pathology detection in capsule endoscopy videos. Comput Methods Programs Biomed. 2014;113(1):396–411. DOI: 10.1016/j. cmpb.2012.09.004R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. [Электронный ресурс]. https://www.R-project.orgR: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. [Электронный ресурс]. https://www.R-project.orgГлантц С. Медико-биологическая статистика. М.: Практика, 1998.Glantz S. Biomedical statistics. Moscow: Practica, 1998 (In Rus.).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.