ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ УГЛУБЛЕННЫХ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКЕ НОВООБРАЗОВАНИЙ ЯИЧНИКОВ

Актуальность. Липидомный профиль крови отражает комплексное состояние организма, что позволяет использовать его для детекции злокачественных пролиферативных процессов различных органов, а также дифференцировать от поражений, не имеющих признаков злокачественности.

Цель. Оценить возможности применения углубленных методов машинного обучения с позиции малоинвазивной диагностики опухолей яичников на основании различий липидомных профилей пациентов.

Материалы и методы. Образцы плазмы крови собраны у пациентов ФГБУ «НМИЦ АГП им. В.И. Кулакова» Минздрава России с ранней стадией рака яичника высокой степени злокачественности (РЯ ВСЗ, n=10), с опухолевыми поражениями яичников (n=203, из них у 30 женщин цистаденома, у 59 – эндометриоидная киста, у 21 – тератома, у 28 – пограничная опухоль, у 16 – рак яичника низкой степени злокачественности и у 49 – РЯ ВСЗ на III-IV стадиях) и у женщин группы контроля (n=26). Выполнены экстракция липидов, анализ методом высокоэффективной жидкостной хроматографии, соединённой с масс-спектрометрией с ионизацией электрораспылением и предобработка данных.

Результаты. Модели на основе случайного леса, машин опорных векторов (линейное и полиномиальное ядро), Xgboost, многослойного персептона и свёрточной нейронной сети имеют одинаково высокую точность при отделении случаев РЯ на ранней стадии от опухолевых заболеваний яичника (99%) и при отделении случаев РЯ на ранней стадии от отсутствия опухолей (95%). При этом наилучшую точность при разделении груп...

Юрова М.В., Токарева А.О.