Rambler's Top100
Международная научная хирургическая ассоциация
Домой Ассоциация Конференции Публикации Спонсорам
Международная научная хирургическая ассоциация
Международная научная хирургическая ассоциация
Домой
Ассоциация
Конференции
Публикации
Спонсорам
Международная научная хирургическая ассоциация

English

 

Russian

 

 

Добро пожаловать на наши конференции!!!
alternatead

Прошедшие конференции по хирургии

Сердечно-сосудистая хирургия и ангиология - 2003
Сердечно-сосудистая хирургия и ангиология - 2004
Сердечно-сосудистая хирургия и ангиология - 2005
Сердечно-сосудистая хирургия и ангиология - 2006
Cердечно-сосудистая хирургия и ангиология - 2007
Сердечно-сосудистая хирургия и ангиология - 2008
Сердечно-сосудистая хирургия и ангиология - 2009
Сердечно-сосудистая хирургия и ангиология - 2010
InterSpine - 2004
InterSpine - 2005
InterSpine - 2006
InterSpine - 2007
InterSpine - 2008
InterSpine - 2009
InterSpine - 2010
Новые технологии в медицине - 2004
Новые технологии в медицине - 2005
Новые технологии в медицине - 2006
Новые технологии в медицине - 2007
Новые технологии в медицине - 2008
Новые технологии в медицине - 2009
Новые технологии в медицине - 2010


Виртуальная клиника семейной медицины

Медицинская литература
В нашей библиотеке Вы можете ознакомиться с некоторыми интересными книгами и большим количеством статей по хирургии и различным разделам медицины.
В нашем магазине Вы можете приобрести необходимые Вам в повседневной работе книги и CD/DVD диски.

 

Информация для врачей
Подпишитесь на нашу рассылку и Вы будете своевременно узнавать о новостях медицины, планируемых конференциях и форумах.
Новости медицины

 


Е.В. Молчанова

Информационная система для онкологов и врачей-радиологов, позволяющая планировать курс лучевой терапии

УРАН Институт экономики КарНЦ РАН, Петрозаводск, Россия



Аннотация

Целью данного исследования является создание информационной системы для онкологов и врачей-радиологов, которая позволяет планировать курс лучевой терапии с применением специально разработанных математических методов и моделей.

Ключевые слова :

лучевая терапия, информационная система, MLQ модель



Онкологические заболевания являются одной из основных причин смертности взрослого населения. В настоящее время, по данным Всемирной организации здравоохранения, от рака в мире ежегодно умирает более 6 млн человек. Хирургия, химио- и радиотерапия (лучевая терапия) многие годы были и остаются основными способами лечения злокачественных новообразований. Хирургические и химиотерапевтические методы терапии относятся в большей мере к медицинским специальностям, лучевая терапия объединяет усилия специалистов из разных областей знаний – медиков, медицинских физиков, математиков.

Целью данного исследования является создание информационной системы для онкологов и врачей-радиологов, которая позволяет планировать курс лучевой терапии с применением специально разработанных математических методов и моделей. Схематично основные блоки информационной системы представлены на рисунке 1.

Рисунок 1. Информационная система для планирования лучевой терапии
Рисунок 1. Информационная система для планирования лучевой терапии

Рассмотрим в качестве примера блок информационной системы, позволяющий с помощью модифицированной линейно-квадратичной модели (MLQ модели) рассчитывать вероятность лучевых осложнений (ВЛО) или вероятность отсутствия лучевых осложнений (ВОЛО).

Одной из наиболее распространенных в настоящее время математических моделей, используемой для описания эквивалентных по вероятности лучевых осложнений (ВЛО) схем фракционирования дозы (ФД), является линейно-квадратичная модель (LQ-модель), основанная на применении LQ-функции и введенная Chadwick, Leenhouts и Kellerer, Rossi [1]. Однако нами в работах [2, 3] было установлено, что традиционная LQ модель не позволяет в явном виде учитывать такие важные для врача-радиолога характеристики лучевого лечения, как ВЛО в тканях и объем облученного органа или тканей. Поэтому было доказано, что если в классическую LQ модель ввести однократную толерантную дозу и сделать предположения о зависимости параметров модели от объема (площади) облученной ткани, то можно получить модифицированную LQ (MLQ) модель:

Информационная система для онкологов и врачей-радиологов, позволяющая планировать курс лучевой терапии

где Q – вероятность отсутствия лучевых осложнений в ткани (ВОЛО=1-ВЛО), d – разовая доза, V – объем облученной ткани, D(Q,d,V) – суммарная толерантная доза уровня Q при облучении объема V ткани, DR(Q,1) – однократная толерантная доза уровня Q для единичного объема облученной ткани, b, γ(1)– параметры модели.

В MLQ модели от ВЛО (ВОЛО) зависит только однократная толерантная доза. Как показывают численные эксперименты, зависимость ВЛО (ВОЛО) от однократной толерантной дозы может быть с достаточной степенью точности описана с помощью модифицированного распределения Вейбулла (модели Клеппера), логистической функции, распределения Коши, распределения экстремального значения. Тогда может быть получено пять типов полных MLQ моделей, которые объединяют (синтезируют) наиболее перспективные модели ЛТ. Так, LQ модель и логистическая функция распределения имеет следующий вид:

Информационная система для онкологов и врачей-радиологов, позволяющая планировать курс лучевой терапии

где D(Q, d, V) – суммарная толерантная доза уровня Q при облучении объема V ткани; d(V) – разовая доза (доза за сеанс) при облучении объема V ткани; Q – ВОЛО в ткани объема V при ее облучении дозой D; A1, A2, b, γ(1) – параметры моделей.

Для настройки параметров MLQ моделей были использованы клинические данные, систематизированные в работе [4]. Определение оптимальных значений параметров модели было осуществлено в результате решения специальной экстремальной задачи. Критерием оптимальности (F) служило минимальное расхождение между клиническими данными и теоретическими значениями, полученными с помощью MLQ моделей.

Отклонение клинических наблюдений от теоретических (модельных) значений суммарной дозы, рассчитанных с использованием MLQ моделей, составили для мочевого пузыря не более 4,9% (лучевые осложнения – симптомы контрактуры, уменьшения объема), для мозга – 2,1% (лучевые осложнения – некроз или инфаркт), для пищевода – 1,6% (лучевые осложнения – стриктура, перфорация), для сердца – 3,2% (лучевые осложнения – перикардиты), для почек – 3,2% (лучевые осложнения – клинические нефриты), для печени – 5,6% (лучевые осложнения – печеночная недостаточность), для легких – 10,6% (лучевые осложнения – пневмониты), для кожи – 0,1% (лучевые осложнения – некроз, изъязвление), для тонкого кишечника – 5% (лучевые осложнения – обструкция, перфорация), для желудка – 4,4% (лучевые осложнения – изъязвление, перфорация). Определенные параметры MLQ модели (2) для мочевого пузыря, мозга, пищевода, сердца, почек, печени, легких, кожи, тонкого кишечника и желудка приводятся в таблице 1.

Таблица 1. Значения параметров MLQ модели (2) при облучении тканей

Органы и ткани A1A2γ(1)bF
1Мочевой пузырь41,3981,58110,3980,26631,624
2Мозг 22,0631,1965,4600,1813,683
3Пищевод28,0321,2987,1530,051,872
4Сердце28,581,5697,780,2906,994
5Почки20,3561,6585,5860,6131,903
6Печень28,1821,7718,0080,31221,049
7Легкие16,5111,6182,9690,60325,472
8Кожа22,9741,1255,5870,1770,019
9Тонкий кишечник22,7621,2735,9920,10211,434
10Желудок27,3551,3895,9020,08411,279

Анализ полученных результатов свидетельствуют о том, что различные варианты MLQ моделей могут быть успешно использованы для планирования облучения тканей с учетом условий и объема облучения и реализованы в качестве информационной системы.

Разработанные таким образом математические модели и информационная система лучевой терапии позволяют определять такие важные для врача-радиолога характеристики, как вероятность лучевых осложнений, разовую дозу, суммарную дозу, объем облученной ткани, курс лучевой терапии, на качественно новом уровне – учитывая весь спектр характеристик, которые важны специалистам и необходимы для качественного лечения.

Работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (РФФИ 08-01-98803-р_север_а).

Литература

  1. Chadwick K. H., Leenhouts H. P. A molecular theory of cell survival // Phis. Med. Biol. V. 18, N. 1, 1973. P. 78 – 87.
  2. Клеппер Л.Я., Молчанова Е.В., Сотников В.М.  Математическое моделирование вероятности возникновения лучевых осложнений в легких при их однородном и неоднородном облучении // Медицинская физика № 3 (35), 2007. Стр. 25-37.
  3. Молчанова Е.В., Нильва С.Е. Математические методы и модели в лучевой терапии опухолей. Петрозаводск: КарНЦ РАН, 2008 – 168 с.
  4. Emami B., Lyman J., Brown A., Coia L., Goiten M., Munzenride J.E., Shank B., Solin L.J., Wesson M. Tolerance of normal tissue to therapeutic radiation // Int. J. Radiat. Oncol. Biol. Phys. 1991. Vol. 21. № 1. P. 109 – 122.

Contact author: Екатерина Владимировна Молчанова

E-mail: molchanova@karelia.ru

PDF - версия статьи

PDF - версия статьи

 

На правах рекламы:




 

 
Домой
Ассоциация
Конференции
Публикации
Спонсорам
 

Rambler's Top100