Отправить статью по E-mail 
Автоматизация анализа рентгенограмм позвоночника для объективизации оценки степени тяжести сколиотической деформации при идиопатическом сколиозе (предварительное сообщение)
- Авторы: Леин Г.А.1, Нечаева Н.С.1, Мамедова Г.М.2, Смирнов А.А.2, Стаценко М.М.3
-
Учреждения:
- Общество с ограниченной ответственностью «Сколиолоджик.ру»
- Общество с ограниченной ответственностью «ИНПРИС»
- Общество с ограниченной ответственностью «Мэйл.ру»
- Выпуск: Том 8, № 3 (2020)
- Страницы: 317-326
- Раздел: Экспериментальные и теоретические исследования
- Статья получена: 22.05.2020
- Статья одобрена: 03.08.2020
- Статья опубликована: 06.10.2020
- URL: https://journals.eco-vector.com/turner/article/view/34150
- DOI: https://doi.org/10.17816/PTORS34150
- ID: 34150
Цитировать
Открытый доступ
Доступ предоставлен
Аннотация
Обоснование. Несмотря на широкий спектр зарубежных исследований по созданию автоматизированного метода измерения угла Кобба на рентгенограмме позвоночника, отечественного вспомогательного инструмента, позволяющего оптимизировать процесс определения степени тяжести сколиотической деформации и выбора эффективного метода лечения, до сих пор не существует.
Цель — исследовать алгоритмы выделения на рентгеновском снимке позвоночного столба, позвонков и построения касательных к межпозвонковым дискам для последующего автоматизированного анализа рентгенограмм позвоночника пациентов, страдающих идиопатическим сколиозом, с целью оценки степени тяжести.
Материалы и методы. Расчерчены ручным методом сертифицированным врачом-рентгенологом и включены в датасет для обучения нейросети 300 цифровых рентгенограмм позвоночника детей и подростков с идиопатическим сколиозом для определения степени сколиоза на основании величины угла Кобба. Использовали два методологических подхода — детерминированный метод скользящих окон и алгоритм на базе нейронной сети, апробация которых показала значительное преимущество последнего.
Результаты. Созданы основы компьютерной системы автоматизации анализа медицинских рентгенологических изображений позвоночного столба. Особый подход к обучению и аугментации данных, а также разметка одним квалифицированным специалистом позволили обучить нейронную сеть и добиться правильного распознавания угла Кобба более чем на 85 % рентгенограмм.
Заключение. Сделан первый шаг к созданию современного отечественного инновационного продукта, основанного на технологии глубоких нейронных сетей — распознавания и 2D-изображений позвоночника и автоматического расчерчивания углов Кобба.
Ключевые слова
Полный текст
Об авторах
Григорий Аркадьевич Леин
Общество с ограниченной ответственностью «Сколиолоджик.ру»
Автор, ответственный за переписку.
Email: Lein@scoliologic.ru
ORCID iD: 0000-0001-7904-8688
канд. мед. наук, врач — травматолог-ортопед, генеральный директор
Россия, Санкт-ПетербургНаталья Сергеевна Нечаева
Общество с ограниченной ответственностью «Сколиолоджик.ру»
Email: n.nechaeva@scoliologic.ru
ORCID iD: 0000-0003-3510-9164
научный сотрудник, врач-рентгенолог
Россия, Санкт-ПетербургГульнар Магеррам кызы Мамедова
Общество с ограниченной ответственностью «ИНПРИС»
Email: mgm.gulnar@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-9738-9259
аналитик
Россия, МоскваАндрей Александрович Смирнов
Общество с ограниченной ответственностью «ИНПРИС»
Email: smirnov.andrey.aleksandrovich@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-7062-5677
Аналитик
Россия, МоскваМаксим Михайлович Стаценко
Общество с ограниченной ответственностью «Мэйл.ру»
Email: maxstatsenko@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-6826-9116
руководитель команды разработки
Россия, МоскваСписок литературы
- Ferguson AB. The study and treatment of scoliosis. South Med J. 1930;23(2):116-120.
- Сobb JR. Outline for the study of scoliosis. Instr Course Lect AAOS. 1948;5:261-275.
- Jentschura G. Zur pathogenese der säuglingsskoliose. Archiv für orthopädische und Unfall-Chirurgie, mit besonderer Berücksichtigung der Frakturenlehre und der orthopädisch-chirurgischen Technik. 1956;48(5):582-603.
- Абальмасова Е.А. Сколиоз в рентгеновском изображении и его измерение // Ортопедия и травматология. – 1964. – № 5. – С. 49–50. [Abalmasova EA. Skolioz v rentgenovskom izobrazhenii i ego izmerenie. Ortopediya i travmatologiya. 1964;(5):49-50. (In Russ.)]
- Тесаков Д.К., Тесакова Д.Д. Рентгенологические методики измерения дуг сколиотической деформации позвоночника во фронтальной плоскости и их сравнительный анализ // Проблемы здоровья и экологии. – 2007. – № 3. – С. 94–103. [Tesakov DK, Tesakova DD. Roetgenological methods of scoliotic spine deformity estimation in frontal plane and their comparative analysis. Problemy zdorov’ya i ekologii. 2007;(3):94-103. (In Russ.)]
- SOSORT. Методические рекомендации SOSORT 2011 г. Ортопедическое и реабилитационное лечение подросткового идиопатического сколиоза. 2011. [SOSORT. Metodicheskie rekomendatsii SOSORT 2011 g. Ortopedicheskoe i reabilitatsionnoe lechenie podrostkovogo idiopaticheskogo skolioza. 2011. (In Russ.)]
- Ньютон П.О., О’Браен М.Ф., Шаффлбаргер Г.Л., и др. Идиопатический сколиоз. Исследовательская группа Хармса: руководство по лечению. – М.: Лаборатория знаний, 2018. – 479 с. [Newton PO, O’Brien MF, Schafflebarger GL, et al. Idiopaticheskiy skolioz. Issledovatel’skaya gruppa Kharmsa: Rukovodstvo po lecheniyu. Moscow: Laboratoriya znaniy; 2018. 479 p. (In Russ.)]
- Wilson MS, Stockwell J, Leedy MG. Measurement of scoliosis by orthopedic surgeons and radiologists. Aviat Space Environ Med. 1983;54(1):69-71.
- Tanure MC, Pinheiro AP, Oliveira AS. Reliability assessment of Cobb angle measurements using manual and digital methods. Spine J. 2010;10(9):769-774. https://doi.org/10.1016/j.spinee.2010.02.020.
- Suwannarat P, Wattanapan P, Wiyanad A, et al. Reliability of novice physiotherapists for measuring Cobb angle using a digital method. Hong Kong Physiother J. 2017;37:34-38. https://doi.org/10.1016/ j.hkpj.2017.01.003.
- Wang J, Zhang J, Xu R, et al. Measurement of scoliosis Cobb angle by end vertebra tilt angle method. J Orthop Surg Res. 2018;13(1):223. https://doi.org/10.1186/s13018-018-0928-5.
- Horng MH, Kuok CP, Fu MJ, et al. Cobb angle measurement of spine from X-Ray images using convolutional neural network. Comput Math Methods Med. 2019;2019:6357171. https://doi.org/10.1155/ 2019/6357171.
- Pan Y, Chen Q, Chen T, et al. Evaluation of a computer-aided method for measuring the Cobb angle on chest X-rays. Eur Spine J. 2019;28(12):3035-3043. https://doi.org/10.1007/s00586-019-06115-w.
- Safari A, Parsaei H, Zamani A, Pourabbas B. A Semi-Automatic algorithm for estimating Cobb angle. J Biomed Phys Eng. 2019;9(3):317-326. https://doi.org/10.31661/jbpe.v9i3Jun.730.
- Qiao J, Liu Z, Xu L, et al. Reliability analysis of a smartphone-aided measurement method for the Cobb angle of scoliosis. J Spinal Disord Tech. 2012;25(4):E88-92. https://doi.org/10.1097/BSD.0b013e3182463964.
- Jones JK, Krow A, Hariharan S, Weekes L. Measuring angles on digitalized radiographic images using Microsoft PowerPoint. West Indian Med J. 2008;57(1):14-19.
- Rigo MD, Villagrasa M, Gallo D. A specific scoliosis classification correlating with brace treatment: Description and reliability. Scoliosis. 2010;5(1):1. https://doi.org/10.1186/1748-7161-5-1.
- He К, Gkioxari G, Dollár P, Girshick R. Mask R-CNN. 2017. arXiv: 1703.06870.
- Long J, Shelhamer E, Darrell T. Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation. 2014. arXiv: 1411.4038.
- He K, Zhang X, Ren S, Sun J. Deep Residual Learning for Image Recognition. 2015. arXiv: 1512.03385.
- Ronneberger O, Fischer P, Brox T. U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation. 2015. arXiv: 1505.04597.
- Liu W, Rabinovich A, Berg AC. ParseNet: Looking Wider to See Better. 2015. arXiv: 1506.04579.
- Mukherjee J, Kundu R, Chakrabarti A. Variability of Cobb angle measurement from digital X-ray image based on different de-noising techniques. Int J Biomed Eng Technol. 2014;16(2):113. https://doi.org/10.1504/ijbet. 2014.065656.
- Okashi OA, Du H, Al-Assam H. Automatic spine curvature estimation from X-ray images of a mouse model. Comput Methods Programs Biomed. 2017;140:175-184. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2016.12.010.
- Pinheiro AP, Coelho JC, Veiga ACP, Vrtovec T. A computerized method for evaluating scoliotic deformities using elliptical pattern recognition in X-ray spine images. Comput Methods Programs Biomed. 2018;161:85-92. ttps://doi.org/10.1016/j.cmpb.2018.04.015.
Дополнительные файлы
