Классификация внутричерепных опухолей на основе оптико-спектрального анализа

The motivation for the present study was the need to develop methods of urgent intraoperative biopsy during surgery for removal of intracranial tumors. Based on the experience of previous joint work of GPI RAS and N.N. Burdenko National Medical Research Center of Neurosurgery to introduce fluorescence spectroscopy methods into clinical practice, an approach combining  various optical-spectral techniques, such as autofluorescence spectroscopy, fluorescence of 5-ALA induced protoporphyrin IX, diffuse reflection of broadband light, which can be used to determine hemoglobin concentration in tissues and their optical density, Raman spectroscopy, which is a spectroscopic method that allows detection of various molecules in tissues by vibrations of individual characteristic molecular bonds. Such a variety of optical and spectral characteristics makes it difficult for the surgeon to analyze them directly during surgery, as it is usually realized in the case of fluorescence methods – tumor tissue can be distinguished from normal with a certain degree of certainty by fluorescence intensity exceeding  a threshold value. In case the number of parameters exceeds a couple of dozens, it is necessary to use machine learning algorithms  to build a intraoperative decision support system for the surgeon. This paper presents research in this direction. Our earlier statistical analysis of the optical-spectral features allowed identifying  statistically significant spectral ranges for analysis of diagnostically  important tissue components. Studies of dimensionality reduction techniques of the optical-spectral feature vector and methods of clustering of the studied samples also allowed us to approach the implementation  of the automatic classification method. Importantly, the classification task can be used in two applications  – to differentiate between different tumors and to differentiate between different parts of the same (center, perifocal zone, normal) tumor. This paper presents the results of our research in the first direction. We investigated the combination of several methods and showed the possibility of differentiating glial and meningeal tumors based on the proposed optical-spectral analysis method.Мотивацией проведения настоящего исследования послужила необходимость развития методов срочной интраоперационной биопсии при проведении операций по поводу удаления внутричерепных опухолей. На основании опыта предыдущей совместной работы ИОФ РАН и НМИЦ нейрохирургии  им. Н.Н. Бурденко по внедрению в клиническую практику методов флуоресцентной спектроскопии был разработан подход, комбинирующий различные оптико-спектральные  методики, такие как спектроскопия  аутофлуоресценции, флуоресценции  5-АЛК индуцированного  протопорфирина  IX, диффузного  отражения  широкополосного излучения,  по которому можно определять концентрацию гемоглобина в тканях и их оптическую  плотность,  спектроскопия  комбинационного  рассеяния, являющаяся методом молекулярной спектроскопии, позволяющим детектировать различные молекулы в тканях за счета колебаний отдельных характерных связей в молекулах. Такое разнообразие оптико-спектральных характеристик  затрудняет их непосредственный анализ хирургом во время операции, как это обычно реализуется в случае флуоресцентных методов – по превышению некоторого порога интенсивности флуоресценции с определенной степенью достоверности можно судить о том, находится ли в зоне исследования нормальная или опухолевая ткань. В случае, если число параметров превышает пару десятков, необходимо использование алгоритмов машинного обучения для построения  системы поддержки принятия  решений хирурга  во время операции. Настоящая работа представляет исследования в этом направлении. Проведенный нами ранее статистический  анализ данных оптико-спектральных характеристик  позволил выделить статистически  значимые спектральные диапазоны для анализа, репрезентирующие  диагностически  важные компоненты тканей. Исследования методов понижения размерности вектора оптико-спектральных признаков  и методов кластеризации исследуемых образцов также позволили приблизиться к реализации метода автоматической классификации. Важно отметить, что задача классификации может быть использована в двух приложениях – для дифференциации различных опухолей и для дифференциации различных частей одной (центр, перифокальная зона, норма) опухоли. В настоящей работе представлены результаты наших исследований в первом направлении. Мы исследовали сочетание нескольких методов и показали возможность дифференциации глиальных и менингеальных опухолей на основании предложенного метода оптико-спектрального анализа

Кластерный анализ результатов интраоперационной оптической спектроскопической диагностики в нейрохирургии глиальных опухолей головного мозга

The paper presents the results of a comparative study of methods of cluster analysis of optical intraoperative spectroscopy data during surgery of glial tumors with varying degree of malignancy. The analysis was carried out both for individual patients and for the entire dataset. The data were obtained using combined optical spectroscopy technique, which allowed simultaneous registration of diffuse reflectance spectra of broadband radiation in the 500–600 nm spectral range (for the analysis of tissue blood supply and the degree of hemoglobin oxygenation), fluorescence spectra of 5‑ALA induced protoporphyrin IX (Pp IX) (for analysis of the malignancy degree) and signal of diffusely reflected laser light used to excite Pp IX fluorescence (to take into account the scattering properties of tissues). To determine the threshold values of these parameters for the tumor, the infltration zone and the normal white matter, we searched for the natural clusters in the available intraoperative optical spectroscopy data and compared them with the results of the pathomorphology. It was shown that, among the considered clustering methods, EM‑algorithm and k‑means methods are optimal for the considered data set and can be used to build a decision support system (DSS) for spectroscopic intraoperative navigation in neurosurgery. Results of clustering relevant to thepathological studies were also obtained using the methods of spectral and agglomerative clustering. These methods can be used to postprocess combined spectroscopy data.В работе представлены результаты сравнительного исследования методов кластерного анализа данных оптической интраоперационной спектроскопии при проведении операций по удалению глиальных опухолей различной степени злокачественности. Анализ проведен как для отдельных пациентов, так и для всей совокупности данных. Данные были получены методом комбинированной оптической спектроскопии, регистрирующим спектр диффузного отражения широкополосного излучения в диапазоне спектра 500–600 нм (с целью анализа кровенаполненности тканей и степени оксигенации гемоглобина), спектр флуоресценции индуцированного 5‑аминолевулиновой кислотой протопорфирина IX (с целью анализа степени изменения тканей) и сигнал диффузно отраженного лазерного излучения, использовавшегося для возбуждения флуоресценции (с целью учета рассеивающих свойств тканей). Для определения пороговых значений указанных параметров для опухоли, зоны инфильтрации и нормального белого вещества был проведен поиск естественных кластеров в имеющихся интраоперационных данных оптической спектроскопии и их сопоставление с результатами патоморфологической экспертизы. Было показано, что среди рассмотренных методов кластеризации ЕМ‑алгоритм и метод k‑средних оптимальны для рассмотренного набора данных и могут быть использованы для построения системы поддержки принятия решений при спектроскопической интраоперационной навигации в нейрохирургии. Релевантные результатам патоморфологических исследований модели были также получены с помощью методов спектральной и агломеративной кластеризации. Эти методы могут быть использованы для постобработки данных комбинированной спектроскопии

Cluster analysis of the results of intraoperative optical spectroscopic diagnostics In brain glioma neurosurgery

The paper presents the results of a comparative study of methods of cluster analysis of optical intraoperative spectroscopy data during surgery of glial tumors with varying degree of malignancy. The analysis was carried out both for individual patients and for the entire dataset. The data were obtained using combined optical spectroscopy technique, which allowed simultaneous registration of diffuse reflectance spectra of broadband radiation in the 500–600 nm spectral range (for the analysis of tissue blood supply and the degree of hemoglobin oxygenation), fluorescence spectra of 5‑ALA induced protoporphyrin IX (Pp IX) (for analysis of the malignancy degree) and signal of diffusely reflected laser light used to excite Pp IX fluorescence (to take into account the scattering properties of tissues). To determine the threshold values of these parameters for the tumor, the infltration zone and the normal white matter, we searched for the natural clusters in the available intraoperative optical spectroscopy data and compared them with the results of the pathomorphology. It was shown that, among the considered clustering methods, EM‑algorithm and k‑means methods are optimal for the considered data set and can be used to build a decision support system (DSS) for spectroscopic intraoperative navigation in neurosurgery. Results of clustering relevant to thepathological studies were also obtained using the methods of spectral and agglomerative clustering. These methods can be used to postprocess combined spectroscopy data