Рак яичников составляет около половины всех случаев злокачественных новообразований половых органов и занимает в настоящее время первое место в структуре причин смерти женщин от онкологической патологии [2]. Заболеваемость раком яичников в России составляет 17 случаев на 100 000 женского населения, что выше, чем в странах Европы [3]. Сложность диагностики и дифференциальной диагностики рака яичников обусловлены отсутствием специфических диагностических тестов [1]. Нуждаются в уточнении дифференциально-диагностические критерии злокачественных опухолей яичников и хронического сальпингоофорита. Неразработанными остаются математические модели для дифференциальной диагностики выше указанных заболеваний, повышающие точность проводимой классификации.
Целью исследования является совершенствование дифференциальной диагностики рака яичников и хронического сальпингоофорита посредством математического моделирования показателей локального кровотока.
Материалы и методы исследования
Сформированы две сопоставимые по основным клинико-демографическим данным группы больных – 92 пациента с раком яичников II-III стадии и 87 пациентов с хроническим сальпингоофоритом. Изучение кровотока в маточных и яичниковых сосудах проводилось аппаратом «Logic – 400» (США). При обработке данных применялся дискриминантный метод и программа «Statistica6.0».
Результаты исследования и их обсуждение
Для дифференциальной диагностики злокачественных опухолей яичников и хронического сальпингоофорита по патогномоничным признакам нарушения локального кровотока в маточных и яичниковых артериях в математические модели включались минимальная диастолическая скорость кровотока, индекс резистентности и время быстрого кровенаполнения. Значения коэффициентов классификационных функций названных выше параметров ультразвукового доплеровского исследования приведены в табл. 1. В соответствии с расчётными параметрами коэффициентов классификационных функций и Constant разработана математическая модель для пациентов с раком яичников:
y3=3,164x5+172,739х6–2,148х7–342,251,
где у3 – больные злокачественными новообразованиями яичников; х5 – минимальная диастолическая скорость кровотока; х6 – индекс резистентности; х7 – время быстрого кровенаполнения.
Таблица 1
Коэффициенты классификационных функций параметров артериального кровотока на местном уровне
Классифицируемые показатели артериального кровотока |
Коэффициенты функций |
|
G 1:0 |
G 2:1 |
|
Минимальная диастолическая скорость кровотока, х5 |
3,164 |
4,058 |
Индекс резистентности, х6 |
172,739 |
241,529 |
Время быстрого кровенаполнения, х7 |
-2,148 |
-2,714 |
Constant |
-342,251 |
1695,841 |
Применение данных же параметров локального артериального кровотока у больных хроническим сальпингоофоритом позволило разработать следующую математическую модель:
y4=4,058x5+241,529х6–2,714х7–1695,841,
где у4 – пациенты с хроническим воспалением придатков матки; х5 – х7 – гемодинамические нарушения в артериях местного уровня, аналогичные вышеуказанным первого класса.
При оценке качества классификации созданных моделей определялось расстояние Махаланобиса (табл. 2). Анализ данных табл. 2 показывает, что математическая модель больных раком яичников ошибочно дифференцирует пациентов первого класса в 10,4 %, отнеся их во второй класс. Удельный вес представителей второго класса, ошибочно классифицированных к первому классу, невысок и равен 9,8 %. Проведенная проверка классификации рассматриваемых групп больных по гемодинамическим местным нарушениям в яичниковых и маточных артериях свидетельствует об адекватности построенных математических моделей и необходимости их применения для проведения дифференциальной диагностики злокачественных опухолей яичников и хронического сальпингоофорита.
Таблица 2
Расстояние Махаланобиса при классификации биообъектов первого и второго класса по параметрам местного артериального кровотока
Код признака |
Observed |
G_1:0 |
G_2:1 |
1 |
G_1:0 |
2,756 |
1224,387 |
2 |
G_1:0 |
1,834 |
1308,532 |
3 |
G_1:0 |
2,438 |
1302,246 |
4 |
G_1:0 |
0,815 |
1285,457 |
5 |
G_1:0 |
3,121 |
1231,264 |
6 |
G_1:0 |
1,795 |
1347,583 |
7 |
G_1:0 |
1,326 |
1248,967 |
8 |
G_1:0 |
4,378 |
1295,452 |
9 |
G_2:1 |
1127,234 |
7,108 |
10 |
G_2:1 |
1058,176 |
3,345 |
11 |
G_2:1 |
1071,864 |
8,121 |
12 |
G_2:1 |
1359,267 |
3,874 |
13 |
G_2:1 |
1482,459 |
7,057 |
14 |
G_2:1 |
1223,239 |
5,298 |
15 |
G_2:1 |
1285,471 |
1,127 |
16 |
G_2:1 |
1264,362 |
3,485 |
Дифференциальная диагностика этих заболеваний проводилась также и по дискриминантным функциям, включающим наиболее важные показатели локального венозного кровотока, установленные при ультразвуковом исследовании – индекс венозного оттока, показатель периферического сопротивления. Дискриминантная модель, построенная для больных первого класса, выглядит так:
y5=2,754x8+0,937х9 – 1,354,
где у5 – больные раком яичников; х8 – величина индекса венозного оттока на местном уровне; х9 – показатель периферического сопротивления на местном уровне.
При хроническом сальпингоофорите дифференциально-диагностическая модель по данным показателям нарушения местного венозного кровотока имеет вид:
y6=8,552x8 + 17,256х9 – 25,497,
где у6 – пациенты второго класса; х8 – величина индекса венозного оттока на местном уровне; х9 – показатель периферического сопротивления на местном уровне.
Проведенное в дальнейшем определение расстояния Махаланобиса (табл. 3) показывает, что созданные математические модели ошибочно классифицируют биообъекты первого класса, отнеся их к классу больных хроническим сальпингоофоритом, в 9,7 % случаев. Процент представителей второго класса, ошибочно включенных в класс пациентов первого класса, составил 9,9 %. Всё это свидетельствует о приемлемом качестве дифференциации больных злокачественными новообразованиями яичников и хроническим воспалением придатков матки по индексу венозного оттока и показателю периферического сопротивления.
Таблица 3
Величины расстояния Махаланобиса при дифференциации пациентов первого и второго класса по показателям венозного кровотока на местном уровне
Код признака |
Observed |
G_1:0 |
G_2:1 |
1 |
G_1:0 |
0,906 |
36,587 |
2 |
G_1:0 |
0,897 |
19,782 |
3 |
G_1:0 |
0,678 |
35,214 |
4 |
G_1:0 |
0,021 |
23,874 |
5 |
G_1:0 |
0,724 |
23,912 |
6 |
G_1:0 |
2,345 |
21,875 |
7 |
G_1:0 |
3,307 |
39,457 |
8 |
G_1:0 |
2,189 |
31,824 |
9 |
G_2:1 |
22,315 |
0,118 |
10 |
G_2:1 |
38,451 |
1,257 |
11 |
G_2:1 |
19,782 |
1,741 |
12 |
G_2:1 |
31,587 |
1,123 |
13 |
G_2:1 |
44,827 |
3,793 |
14 |
G_2:1 |
20,583 |
0,915 |
15 |
G_2:1 |
11,642 |
3,268 |
16 |
G_2:1 |
17,584 |
2,854 |
Заключение
Разработанные посредством дискриминантного метода математические модели по патогномоничным показателям кровотока в маточных и яичниковых сосудах обеспечивают с высоким качеством дифференциальную диагностику рака яичников и хронического сальпингоофорита.