Algoritam za određivanje biofizičkog stanja epitelnog tkiva na bazi spektroskopije

Abstract

Savremeni dijagnostički testovi koji se koriste u kliničkoj praksi imaju neosporan uticaj na smanjenje smrtnosti kao posledice obolevanja od različitih tipova kancera. S obzirom da više od 85% kancera potiče iz epitelnog tkiva, za istraživanje u okviru ove doktorske disertacije je izabran grlić materice kao jedan od predstavnika epitelnih tkiva. Kada govorimo o kanceru grlića materice, Papanikolau test još uvek predstavlja nezamenljiv skrining test čiji se uticaj u ranoj dijagnostici meri značajnim opadanjem trenda u broju obolelih i broju umrlih u poslednjih 60 godina. Međutim, Papanikolau test nije 100% tačan, te procenat lažno negativnih rezultata i dalje predstavlja problem koji prati izvođenje ovog testa. I dok su u razvijenim zemljama organizovani skrining programi uspeli da nadomeste nedovoljnu senzitivnost Papanikolau testa, u nerazvijenim zemljama iz kojih potiče čak 80% slučajeva karcinoma grlića materice, u kojima ne postoje uslovi za sprovođenje ovakvih programa, potreba za jeftinijim i efikasnijim testom raste. Pogrešno postavljene dijagnoze često su posledica ljudske greške, pa se kao rešenje nameće automatizacija dijagnostičkog procesa. Analizirajući ovu problematiku, javila se ideja o testiranju patentirane metode Optomagnetne imidžing spektroskopije na uzorcima ćelija grlića materice i njenoj primeni u dijagnostici karcinoma grlića materice. U tom cilju, prikupljeno je 2293 uzorka koji su snimljeni Optomagnetnom imidžing spektroskopijom, čiji su spektri korišćeni kao ulazna veličina u algoritmu za određivanje biofizičkog stanja epitelnog tkiva. Algoritam za određivanje biofizičkog stanja epitelnog tkiva i grafički korisnički interfejs razvijeni su u programskom paketu MATLAB® 2013. Algoritam je potpuno automatizovan i na osnovu značajnih parametara iz OMIS spektra vrši klasifikaciju datog uzorka u klasu zdravo/bolesno. Klasifikacija uzoraka se bazira na modelu stabla odlučivanja koji se pokazao kao najefikasniji od četiri testirana modela klasifikacije...

Diagnostic tests used in clinical practice have the undeniable impact on reducing mortality related to different types of cancer. Since more than 85% of all cancers originate in epithelial tissue, cervix is chosen to be a testing material in this doctoral dissertation. When it comes to cervical cancer, Papanicolaou test is still the most effective screening test for cervical cancer detection. Its importance is reflected in decreasing trend in mortality and number of diseased in the last 60 years. However, Papanicolaou test is not 100% accurate with the main problem being high percentage of false negative results. This problem of low sensitivity is partially resolved in developed countries with organized screening programs. Still, since about 80% of cervical cancer cases occurr in less developed countries, where the cost of screening program implementation is not affordable and infrastructure is not satisfying, the need for cost-effective screening test is rising. This is why the tendency in scientific world nowadays is to develop automated diagnostic system that would minimize „human error“ and allow effective screening even in low resource settings...