Un modelo basado en el razonamiento probatorio para el diagnóstico de metástasis en los ganglios linfáticos en el cáncer gástrico

Un modelo basado en el razonamiento probatorio para el diagnóstico de metástasis en los ganglios linfáticos en el cáncer gástrico
Resumen Antecedentes

metástasis ganglionar (MNV) en el cáncer gástrico es un factor pronóstico muy importante que afecta a la supervivencia a largo plazo. En la actualidad, diversas técnicas de formación de imágenes común se utilizan para evaluar el estado de los ganglios linfáticos. Sin embargo, son incapaces de lograr tanto una alta sensibilidad y especificidad de forma simultánea. Con el fin de hacer frente a este problema complejo, se propone un nuevo modelo de razonamiento evidencial (ER) con base para apoyar el diagnóstico de LNM en el cáncer gástrico.
Métodos
Hay 175 pacientes consecutivos que pasaron por tomografía computarizada multidetector (TCMD) consecutivamente antes de la cirugía. Ocho indicadores, que son la invasión serosa, la clasificación de tumores, patrón de realce del tumor, el grosor del tumor, el número de ganglios linfáticos, el tamaño máximo de los ganglios linfáticos, los ganglios linfáticos y la estación de mejora de los ganglios linfáticos se utilizan para evaluar los nódulos tumorales y la linfa a través de las imágenes de TC. Todos los indicadores anteriores reflejan el comportamiento biológico del cáncer gástrico. Un modelo basado en ER se construye mediante la adopción de los indicadores anteriores como el índice de entrada. El índice de producción determina si MNV se produce para los pacientes, que se decide por la cirugía y la histopatología. Una técnica llamada k-veces validación cruzada se utiliza para la formación y las pruebas del nuevo modelo. La capacidad diagnóstica de la MNV es evaluada por las curvas características operativas del receptor (ROC). Un radiólogo clasifica MNV mediante la adopción de tamaño de los ganglios linfáticos para la comparación.
Resultados
134 de cada 175 casos son casos de MNV, y los restos no lo son. Ocho indicadores tienen diferencia estadísticamente significativa entre los grupos positivos y negativos. La sensibilidad, la especificidad y el AUC del modelo basado ER son 88,41%, 77,57% y 0,813, respectivamente. Sin embargo, para que el radiólogo evaluar LNM por el tamaño máximo de los ganglios linfáticos, los valores correspondientes son solamente 63,4%, 75,6% y 0.757. Por lo tanto, el modelo propuesto puede obtener un mejor rendimiento que el radiólogo. Además, el modelo propuesto también supera a otros métodos de aprendizaje automático.
Conclusiones
De acuerdo con la información de comportamiento biológico del cáncer gástrico, el modelo basado en ER puede diagnosticar con eficacia MNV y antes de la operación.
Palabras clave
linfa El cáncer gástrico nodo de metástasis razonamiento probatorio Antecedentes
el cáncer gástrico se ha convertido en una de las principales causas de muerte por cáncer en el mundo [1]. metástasis en los ganglios linfáticos (MNV) es un factor pronóstico muy importante en relación con la supervivencia a largo plazo [2]. La un sistema de estadificación TNM basado en Comité Conjunto sobre el Cáncer se toma como la norma evaluada y ha sido ampliamente aceptada [3]. Con base en esta norma, la tasa de supervivencia a 5 años de los pacientes en estadio N0 después de la cirugía es del 86,1%, mientras que N1, N2 y N3 pacientes en etapa pueden obtener 58.1%, 23.3% y 5.9%, respectivamente [4]. En la actualidad
, los médicos a diagnosticar MNV empíricamente en función del tamaño de los ganglios linfáticos que se basa en diversos métodos de imagen, como la ecografía endoscópica (EUS), ecografía abdominal, de cortes múltiples en espiral de tomografía computarizada (TC), resonancia magnética (MRI) y tomografía por emisión de computarizada de Positrones (PET). Sin embargo, ninguna de las herramientas de imágenes anteriores puede adquirir el estado de los ganglios linfáticos de una manera satisfactoria. Mientras tanto, una revisión sistemática muestra que la USE, MDCT, la RM convencional, y la FDG-PET no pueden utilizarse para confirmar o descartar la presencia de MNV fiable [2]. La razón es que los ganglios linfáticos grandes pueden ser causados ​​por la inflamación, mientras que los pequeños pueden ser causados ​​por la metástasis. Por lo tanto, el tamaño solo ganglio linfático no es un predictor fuerte. De hecho, muchos estudios han demostrado que LNM está relacionada con el tamaño del tumor, la afectación linfática patológica, el tipo histológico y otros factores [5-8]. Por lo tanto, un método que combina el tamaño de los ganglios linfáticos con estos factores deben ser considerados. Por otra parte, hay pocos estudios [9-11] han discutido las capacidades de diagnóstico de las características morfológicas en el cáncer de recto. De acuerdo con estos estudios, las características morfológicas incluyendo contorno de frontera y la intensidad de la señal de los ganglios linfáticos pueden mejorar en parte la capacidad de diagnóstico de la metástasis. Sin embargo, estos estudios se centran principalmente en la proyección de imagen de resonancia magnética en el cáncer de recto. Para los pacientes con cáncer gástrico en la práctica clínica, el abdomen TC es una técnica de imagen usada más común que el examen de resonancia magnética. Por lo tanto, considerar la construcción de un modelo para diagnosticar MNV con múltiples indicadores.
Como hay datos cualitativos y cuantitativos en ocho indicadores, un método que puede integrarse deben adoptarse estos dos tipos de datos. El enfoque de ER fue propuesto originalmente para hacer frente a múltiples problemas de análisis de decisiones que involucran atributo atributos cualitativos y cuantitativos en condiciones de incertidumbre [12]. El núcleo es el algoritmo de ER que se desarrolla sobre la base de la teoría de decisión y el Dempster-Shafer (D-S) teoría de la evidencia [13, 14]. Como ER puede integrar la información cualitativa y los datos cuantitativos razonablemente, que se aplica. Uno de los objetivos de este trabajo es analizar los indicadores que están relacionados con el comportamiento biológico del cáncer gástrico y construir un modelo matemático para evaluar MNV antes de la operación.
Métodos Los pacientes

En este experimento, 175 casos de Ct obtenidos de la Universidad de Pekín hospital Cancer & Instituto (Pekín, China P. R.) constituyen el conjunto de la muestra. Según la norma internacional de tratamiento del cáncer gástrico, CT es una de las inspecciones más comúnmente utilizados [15]. Sin embargo, otros métodos tales como PET y EUS se utilizan como registro de entrada seleccionado. Estos pacientes se les administró preoperatoria abdominal mejora el contraste en los exámenes de TC y recibieron la gastrectomía entre abril de 2006 y septiembre de 2008. Este estudio retrospectivo fue aprobado por la junta de revisión institucional (IRB). Fueron examinados antes de la operación con la TCMD. Note que hemos obtenido el consentimiento informado de todos los pacientes seleccionados antes del curso clínico de rutina de exámenes de TC. Hay 125 varones y 50 mujeres entre estos pacientes, y su edad media es de 59,8 años. Los detalles se muestran en la Tabla 1 Características de los pacientes 1.Table
características patológicas de la Clínica
Valor
Número de pacientes
175
Edad media (y) 59,8
(30-85)
proporción de hombres y mujeres
125: 50
Histopatología
Adenocarcinoma
173 (98,9%)
bien diferenciado página 6 (3,4%)
moderadamente diferenciado
91 (52%)
pobremente diferenciado
76 (43,5%)
carcinoma de células pequeñas página 2 (1.1%)
metástasis de ganglios linfáticos positivos

134 (76,6%) negativo

41 (23,4%)
indicadores
Hay ocho indicadores que fueron extraídos por dos radiólogos, uno con tres años y otra con ocho años de experiencia en la TC abdominal. Los ocho indicadores se midieron y se contaron manualmente en las imágenes MDCT de la siguiente manera: (1) la invasión Serosal: imágenes axiales y MPR se evalúan para determinar la invasión serosa simultáneamente. Toda la pared del estómago aumenta engrosamiento anormal estructuras lineales o reticular en la capa de grasa que rodea el estómago indica invasión serosa [16] gratis (2) clasificación de los tumores:. el cáncer gástrico precoz o la clasificación Bormann del cáncer avanzado de imágenes MPR es . confirmado gratis (3) patrón de realce del tumor:. mejora de los tumores se divide en tres patrones en la fase portal de imágenes de TC, que son la mejora superficie de la mucosa, mejora homogénea y heterogénea mejora gratis (4) El grosor del tumor: El grosor máximo del tumor se midió en las imágenes axiales de TC gratis (5) El número de ganglios linfáticos:. El número de los ganglios linfáticos regionales gástricos con tamaño superior a 3 mm de imágenes MDCT de los grupos se cuenta [17]. Como los ganglios linfáticos, que son más pequeñas que 3 mm, son demasiado pequeños para que sean perceptibles, se omiten gratis (6) tamaño de los ganglios linfáticos máxima:. El eje corto del ganglio linfático más grande detectada en las imágenes de TC se mide gratis (7) la estación de ganglios linfáticos:. la estación ganglionar con imágenes MDCT en base a la clasificación japonesa de carcinoma gástrico se determina [17] gratis (8) mejora de los ganglios linfáticos.: significa CT valor de atenuación de los ganglios linfáticos, que se mide en la fase venosa portal imagen computarizada de.
en este documento, todos los indicadores se miden manualmente. El número de ganglios linfáticos es la cantidad de ganglios linfáticos alrededor del estómago. tamaño de los ganglios linfáticos y los ganglios linfáticos de mejora máximo se extrae desde el nodo de máxima linfático. El objetivo es predecir si MNV se produce aparte de nodo linfático máxima tiene MNV. En otras palabras, el objetivo es predecir si LNM se produce para cada paciente. El resultado final para el diagnóstico MNV se decide por la cirugía y la histopatología. El resultado patológico definitivamente puede confirmar si se produce o no MNV. No queremos predecir la metástasis de los ganglios linfáticos para cada uno. La razón es que la correspondencia de uno-a-uno de los ganglios linfáticos con CT y patología depende de la experiencia muy preciso y excelente del radiólogo. Por lo general no es consistente adecuadamente para diferentes radiólogos, que pueden afectar la precisión de la predicción del modelo matemático. Por lo tanto, no hicimos la correspondencia uno-a-uno para cada nodo linfático. Los detalles se describen en la Tabla 2 2.Table Descripción de los ocho indicadores
Los datos del paciente
MNV (-) guía empresas MNV (+) guía empresas Paciente número
41/175 134/175
datos
Medición
El grosor del tumor (mm)
13,3 ± 14,0 16,6 ± 28,4

máximo tamaño de los ganglios linfáticos (mm)
6,5 ± 2,8
10.0 ± 5.5 Francia El número de ganglios linfáticos página 7 ± 4 12 ± 8

ganglios linfáticos mejora
39,5 ± 58,5 62,5 ± 66,5

recuento de datos
patrón de realce tumoral
patrón 1

• Los polimorfismos de los genes de VEGF y TGFB1 y la supervivencia de los pacientes con cancer
• secuencia del genoma de Helicobacter suis apoya su papel en la secuencia del genoma pathology