СПОСОБ ПРЕДОПЕРАЦИОННОГО ОПРЕДЕЛЕНИЯ СТЕПЕНИ ЗЛОКАЧЕСТВЕННОСТИ И ГИСТОЛОГИЧЕСКОГО ПОДТИПА ОПУХОЛЕЙ ОБОЛОЧЕК ГОЛОВНОГО МОЗГА
METHOD FOR PREOPERATIVE DETERMINATION OF DEGREE OF MALIGNANCY AND HISTOLOGICAL SUBTYPE OF TUMOURS OF BRAIN TUNIC

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ
Изобретение относится к медицине, а именно к разделам нейрохирургии и нейрорадиологии.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
Менингиомы часто встречающиеся опухоли паутинной оболочки головного мозга, методом лечения которых в большинстве случаев является хирургическое удаление. Радикальность и безопасность удаления данных опухолей во многом зависит от их консистенции. Фибропластические и смешанные типы менингиом, как правило, являются более плотными, чем менинготелиоматозные и псамомотозные. В связи с этим неинвазивный способ дооперационного определения гистологического типа и злокачественности опухолей мозговых оболочек важен для оптимального предоперационного планирования.
Известен способ анализа, основанный на определении интенсивности сигнала от менингиомы (зоны интереса) в различных MP-модальностях (T1, Т2, FLAIR, DWI, MD и FA карты) [1, 2, 3]. Плотные опухоли чаще всего имеют изоинтенсивный сигнал на MD-DWI картах и гиперинтенсивный на FA-DWI режиме.
Известен способ [4] измерения динамического изменения концентрации контрастного вещества при проведении МРТ головного мозга с контрастированием. В одной и той же области интереса производится МРТ сканирование в Т1 режиме в разные промежутки времени, а затем графически показывается увеличение интенсивности MP-сигнала, что соотносится с зоной нарушения гематоэнцефалического барьера и перфузией, которая косвенно связана с ангиогенезом.
Известен способ [5] анализа зоны интересы участков головного мозга с помощью волюметрии, который использует суммирование количества вокселов в зоне интереса, представляя это через гистограммы. Известен способ [6] анализа новообразований по снимкам МРТ, в частности с помощью послойного анализа каждого снимка. Метод направлен на сегментацию ткани мозга с помощью построения гистограммы снимков Т1 и Т2 режимов, что позволяет отделить серое и белое вещество головного мозга в каждом конкретном случае и не нацелено сравнивать снимки между разными пациентами.
Известен способ [7] анализа новообразований с помощью построения гистограмм, однако в известном способе не описан принцип нормализации изображения на белое вещество головного мозга. Белое вещество не однородно и его интенсивность MP-сигнала колеблется в пределах от -50 до 120 (в зависимости от томографа), а также оно может содержать сосуды, величина интенсивности которых более 120. Кроме того, границы интенсивности белого вещества головного мозга могут варьироваться и зависеть от времени проведения исследования и от томографов разных производителей. Поэтому просто нормирование без учета этих особенностей снижает чувствительность методов и не позволяет сравнивать гистограммы, полученные из снимков разных томографов, такие как Toshiba, Siemens, GE.
Недостатками вышеприведенных известных способов является невозможность на дооперационном этапе установить гистологический тип опухоли, отдифференцировать менингиомы от других опухолей мозговых оболочек, значительное увеличение протокола и продолжительности МРТ исследования.
РАСКРЫТИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Целью разработанного способа анализа МРТ изображений является дооперационное определение гистологического типа, подтипа и степени злокачественности опухолей оболочек головного мозга.
Технический результат - повышение точности распознавания гистологического типа новообразований по МРТ снимкам на дооперационном периоде.
Технический результат достигается за счет способа предоперационного определения степени злокачественности и гистологического типа менингиом головного мозга, включающий анализ МРТ снимков в режиме Т1 с контрастированием, содержащий этапы, на которых:
- определяют интенсивность каждого пикселя в области опухоли на контрастных МРТ Т1 взвешенных снимках;
- выполняют нормализацию интенсивности каждого пикселя на интактную ткань белого вещества головного мозга пациента с учетом коэффициента смещения гистограммы относительно среднего цвета фона базы данных МРТ снимков пациентов с опухолями мозговых оболочек головного мозга;
- формируют гистограмму нормализованной интенсивности пикселов на МРТ снимках;
- определяют положение пика гистограммы и на основании сравнения его значения с пределами значений разных гистологических типов опухолей мозговых оболочек, указанных в базе данных, определяют гистологический тип опухоли и соответствующую ему степень злокачественности.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
На Фиг. 1 - Фиг. 3 изображены вариации яркости МРТ снимков.
На Фиг. 4 изображено предоперационное MP-изображение Т1, взвешенное в аксиальной плоскости, отображающее менинготелиоматозный субтип менингиом.
На Фиг. 5 изображена гистограмма, соответствующая менинготелиамотозному типу опухоли, построенная из снимков Пациента №1.
На Фиг. 6 изображено MP-изображение Т1, взвешенное в аксиальной плоскости, отображающее анапластический субтип менингиомы.
На Фиг. 7 изображена гистограмма, соответствующая анапластическому типу менингиомы, построенная из снимков Пациента №2.
ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Способ выполняется следующим образом.
Пациенту до операции проводится МРТ головного мозга с контрастированием. Затем из полученного пакета данных DICOM изображения экспортируются в расширении JPEG Lossless, визуализирующие опухоль (область интереса) в режиме Т1 с контрастированием.
Производится построение суммированной со всех экспортируемых изображений гистограммы относительной интенсивности MP-сигнала от области интереса. Нормализация области интереса производится на белое вещество головного мозга с учетом коэффициента смещения гистограммы относительно среднего цвета фона базы данных МРТ снимков пациентов с опухолями мозговых оболочек головного мозга.
Формула расчета показателя интенсивности для каждого пикселя в области интереса, на основании которых будет строиться гистограмма.
К=а-а0; X=Х0-К/10а; Y=1000Y0/Z.
Условные обозначения:
Y - Нормированное количество одинаковых значений Х0 на всех срезах.
X - Относительный цвет пикселя (по аддитивной цветовой модели RGB) в области 2.
1 область - фон, область нормальной (интактной) ткани белого вещества головного мозга на MP-изображении
2 область - область интереса, область опухоли на MP-изображении
Y0 - Количество одинаковых значений Х0 на всех срезах.
Х0 - Абсолютный цвет пикселя (по аддитивной цветовой модели RGB) в области 2.
X - Относительный цвет пикселя (по аддитивной цветовой модели RGB) в области 2
а0 - Средний цвет (по аддитивной цветовой модели RGB) белого вещества головного мозга из базы данных
а - Средний цвет (по аддитивной цветовой модели RGB) в области 1.
К - Коэффициент смещения гистограммы относительно среднего цвета фона базы данных МРТ снимков пациентов с опухолями мозговых оболочек головного мозга
Z - Сумма пикселей по всем срезам в области 2.
Для расчета коэффициента К необходимо иметь сформированную базу данных МРТ снимков пациентов с опухолями мозговых оболочек головного мозга. Была сформирована база из снимков 50-ти пациентов, в которой были проанализированы участки белого вещества головного мозга - «фон». Рассчитывается средний цвет в каждом фоне и в целом в базе (а0). Средний цвет в базе (а0) является цветом, который берется за основу, для расчета коэффициента К.
Вычитая из каждого цвета пикселя (Х0) зоны интереса К, мы не меняем структуры распределения цветов, а лишь смещаем гистограмму в одну из сторон, делая изображение ярче либо темнее. При этом каждый пиксель фона новой измененной зоны интереса мы делим на средний цвет фона исходного анализируемого изображения (а). Данное действие необходимо для увеличения чувствительности метода, что позволяет учесть вариации яркости изображений (Фиг. 1-Фиг. 3). При нормализации на наиболее часто встречаемый цвет в белом веществе головного мозга в Фиг. 1 и Фиг. 3 без учета коэффициента К мы не получали адекватного результата о гистологическом типе опухоли.
Строим график функции (f) X=Y. Определяем положение пика графика значений по оси х и сравниваем его с пределами значений разных гистологических типов опухолей мозговых оболочек, указанных в базе.
Гистологический тип и подтип опухоли - это морфологические микроструктурные тканевые характеристики опухоли. Степень злокачественности опухоли - это параметр, указывающий на агрессивность поведения опухоли. Чем выше степень злокачественности, тем больше опухолевая клетка отличается от нормальной клетки и тем менее благоприятен прогноз заболевания.
Два этих понятия связаны друг с другом (Таблица 1).
В таблице 1 представлено соотношение типа опухолей мозговых оболочек и степеней злокачественности согласно классификации WHO 2007 (4-я редакция, крайняя) [8]
На основе анализа МРТ данных ряда пациентов было сформировано соответствие положения пика графика гистограммы гистологическому типу опухолей оболочек головного мозга (Таблица 2).
Дополнительно для отображения примера выявления пиков гистограмм будет приведена дополнительная таблица (Таблица 3).
7
8
На основании приведенной таблицы по пику гистограммы достоверно возможно определить 5 групп опухолей:
Менинготелиоматозные менингиомы (1 группа), фибропластические менингиомы (2 группа), гемангиоперицитомы (3 группа), атипические, анапластические менингиомы (злокачественные менингиомы, 4 группа) и фибросаркомы (5 группа).
Атипические и анапластические менингиомы, несмотря на некоторое различие степени злокачественности опухолей, возможно объединить в одну группу по причине сходного биологическое поведения, что обусловливает идентичный подход в их лечении. Первым этапом проводится резекция опухоли с последующим облучением. Роль химиотерапии в настоящий момент до конца не изучена [9, 10].
Чувствительность данного метода составляет 93,3% верных заключений.
Примеры:
Пример №1: Пациент с менинготелиоматозным субтипом менингиом. На Фиг. 4 изображено выполненное предоперационное MP-изображение Т1, взвешенное в аксиальной плоскости. На построенной с помощью заявленного способа гистограмме (Фиг. 5) и ее последующей обработке был выявлен пик на уровне 16,5, что соответствует менинготелиоматозному субтипу менингиом.
Пример №2: Пациент с анапластическим субтипом менингиомы. На Фиг. 6 изображено выполненное предоперационное MP-изображение Т1, взвешенное в аксиальной плоскости. На построенной с помощью заявленного способа гистограмме (Фиг. 7) и ее последующей обработке был выявлен пик на уровне 9, что соответствует менинготелиоматозному субтипу менингиом.
Заявленное изобретение может быть широко использовано при дооперационной диагностике злокачественных образований головного мозга.
Источники информации
1. The role of advanced MRI techniques in differentiating typical, from atypical and malignant meningiomas Hazim Ibrahim Tantawy a,*, Faten Fawzy Mohamad a,1, Ayman Mohammad Ismael b,2 The Egyptian Journal of Radiology and Nuclear Medicine (2010) 41, 411-419.
2. Neuroradiological findings of atypical meningiomas Noriaki Tomuraa, *, Satoshi Takahashia, Ikuo Sakumaa, Koichi Omachia, Jiro Wataraia, Toshio Sasajimab, Hiroyuki Kinouchib, Kazuo Mizoib CMIG Extra: Cases 28 (2004) 33-39.
3. Romani R, Tang WJ, Mao Y. Diffusion tensor magnetic resonance imaging for predicting the consistency of intracranial meningiomas. Acta Neurochir (Wien). 2014 Oct; 156(10): 1837-45.
4. Magnetic Resonance Imaging Workbench:Analysis and Visualization of Dynamic Contrast-enhanced MR Imaging Data. RadioGraphics 2006; 26:621-632. Published online 10.1148/rg.262045187.
5. Патент США №4856528, JOHN HOPKINS UNIVERSITY, 15.08.1989.
6. MRI Brain image segmentation using graph cuts. Mohammad Shajib Khadem, Signal Processing Group Department of Signals and Systems CHALMERS UNIVERSITY OF TECHNOLOGY Goteborg, Sweden, 2010.
7. Determination of Grade and Subtype of Meningiomas by Using Histogram Analysis of Diffusion-Tensor Imaging Metrics. Sumei Wang et al. Radiology: Volume 262: Number 2-February 2012.
8. David N. Louis, Hiroko Ohgaki, Otmar D. Wiestler, Webster K. Cavenee, Peter C. Burger, Anne Jouvet, Bernd W. Scheithauer, and Paul Kleihuescorresponding author / The 2007 WHO Classification of Tumours of the Central Nervous System. 2007.
9. Prashanth Giridhar, Supriya Mallick, K.P. Haresh, Subhash Gupta, P.K. Julka, G.K. Rath / Intracranial fibrosarcoma treated with adjuvant radiation and temozolomide: Report of a case and review of all published cases / Journal of the Egyptian National Cancer Institute. 4 July 2015.
10. Modha, Ashok M.D.; Gutin, Philip H. M.D.Diagnosis and Treatment of Atypical and Anaplastic Meningiomas: A Review Neurosurgery: September 2005 - Volume 57 - Issue 3 - pp 538-550.