Решение этого комплекса задач невозможно без получения и анализа достоверной и оперативной информации, повышения объективности диагностики и качества лечения заболеваний зубов. Существующие методы, несмотря на их многообразие, малоэффективны. Формализации знаний в этой области не имеется, а оперативный доступ к имеющейся у практических врачей информации затруднен или ограничен в силу отсутствия баз и банков данных, а также оперативной связи между специалистами и организациями. Остро стоят и юридические вопросы качества диагностики и лечения.

Результаты проведенного авторами комплексного анализа теоретических и экспериментальных исследований, выполненного с учетом достижений таких фундаментальных научных направлений как техническая и медицинская кибернетика, стоматология, гигиена, вычислительная математика, теория распознавания образов и другие, позволили дать принципиально новый подход к решению проблемы - интеграцию человеческого интеллекта, современных компьютерных технологий и апробированных временем методов практической стоматологии. Сущность указанного подхода заключается в дальнейшем развитии творческой, интеллектуальной составляющей профессии врача, и включает в себя корректную и объективную постановку (формализацию) задач диагностики, профилактики и лечения с использованием компьютерного анализа цифровых изображений; С целью повышения результативности и надежности профилактики заболеваний и оценки гигиенического состояния авторами предложены новые способы анализа картины заболевания - интеллектуальные алгоритмы распознавания "образа болезни", базирующиеся на использовании компьютерных программно-аппаратных комплексов получения и обработки изображений. Для получения исходной информации целесообразно использовать цифровые фото и видео (в частности, интраоральные) камеры. [1,2, 6]. Полученные изображения должны обрабатываться и храниться в специализированных базах данных (БД), доступ к которым будет осуществляться по локальным и глобальным сетям, или другим каналам связи. [1,2]. Для компрессии, хранения и передачи изображений рекомендуется использовать современные фрактальные алгоритмы, исключающие возможность несанкционированной корректировки информации [1,3,5]. Таким образом, предлагаемый путь решения проблемы заключается в разработке технологий получения и обработки цифровых изображений [7,8,9], то есть комплекса специализированных медико-клинических алгоритмов, моделей, клинических баз данных (региональных банков данных), к которым могут обращаться врачи, преподаватели, студенты и специалисты, которые впоследствии могут быть интегрированы в глобальные сети телекоммуникаций (WWW или специализированные [2,3]). Парадигма Web обеспечивает более удачное объединение клинической ин-формации с другими локальными и удаленными источниками. Web также позволяет кодировать данные о врачах и пациентах для соблюдения конфиденциальности и авторских прав. Такой подход открывает новые перспективы в развитии практической медицины и в подготовке специалистов и позволяет перейти от личного опыта, квалификации и интуиции врача к объективным методам экспертной оценки, диагностики и лечения.

Указанная цель достигается путем использования бесконтактных методов обследования полости рта (цифровых камер) в сочетании с современными компьютерными технологиями обработки и анализа изображений, базирующимися на основах теории распознавания образов (формирование "образа болезни" и "дентальной структуры"), фрактального анализа, а также элементах теории принятия решений. Применение цифровых изображений практически не увеличивает затрат времени и трудоемкости осмотра пациента, позволяя исключить субъективность оценки (зависящей от опыта и психофизиологического состояния врача), ложные оценки, дискомфортные ощущения при обследовании для пациентов. Физическая сущность предлагаемого направления решения проблемы заключается в выявлении новых информативных объективных признаков по цифровому изображению, полученному при осмотре пациента.

Кратко коснемся вопроса получения цифровых изображений. Цель - получение изображений объектов в полости рта. Актуальность и потребность в практическом здравоохранении аппаратуры для получения цифровых изображений определяется возможностью проиллюстрировать статус (благодаря сохраняемым изображениям) органов и тканей полости рта. Интраоральная камера формирует и хранит изображения в виде электронных (магнитных или магнитооптических) записей. Качество цифрового изображения, в первую очередь, определяется видеосистемой, формирующей изображение, а также технологиями оцифровки изображения, его обработки и хранения [1,2,3,7]. Даже лучший графический программный продукт не может сделать хорошее изображение из невысокого качества исходного снимка.

Проведенные на базе стоматологической поликлиники центральной городской клинической больницы (ЦГКБ) № 1 г. Донецка экспериментальные исследования [1,2] дали весьма обнадеживающие результаты. Исследования выполнялись с помощью программно-аппаратного комплекса, состоящего из цифровой камеры фирмы Olympus и ПК типа Pentium (графической станции). Выбор камеры обусловлен следующими соображениями. Во-первых, цифровые камеры моделей D600L (C-1400L) отличаются совершенным уровнем качества (в первую очередь, оптики). Эти камеры характеризуются оптической схемой TTL (с видоискателем сквозь объектив), как у "классической" серии 35мм SLR-камер. Их можно установить на штативе или манипуляторе стоматологической установки и откорректировать видоискатель в соответствии со своим зрением. Трехкратный трансфокатор (оптическое масштабирование изображения 50 - 150 мм) с электронным управлением открывает дополнительные возможности. Асферический автофокусный светосильный объектив OLYMPUS в сочетании с CCD матрицей прогрессивного сканирования высокого разрешения позволяют получать резкие и яркие снимки. В своей ценовой категории цифровые аппараты D-500L/D-600L не имеют сегодня конкурентов. Высокое разрешение получаемых изображений позволяет добиться прекрасного качества печати. LCD-дисплей на задней стенке камеры позволяет просматривать отснятые кадры. Обработка дентальных изображений в экспериментальном комплексе осуществляется с помощью фирменного и специального программного обеспечения. Программное обеспечение, разработанное авторами, позволяет выполнять оценку площади исследуемых объектов и спектральный анализ отдельных участков изображений. Компьютерный анализ изображения позволяет выполнить полный цветовой анализ, определить процентное соотношение окрашиваемой поверхности ко всей площади и автоматически выдать результаты анализа. Окончательный диагноз, стадию процесса и его локализацию специалисты (врачи-эксперты) формулируют по результатам компьютерного анализа полученных изображений.

Постановку диагноза осуществляют на основании выявления основных признаков (в частности, для кариеса: тени, пятна, дефект эмали, полость) и данных анамнеза (болевые ощущения, застревание пищи, затруднение при пережевывании пищи, косметическая неполноценность и др.), а также результатов дополнительных методов обследования. Практика показывает, что для эффективного проведения компьютерного анализа зачастую требуется выполнить предварительную детализацию исследуемого объекта полости рта. Этот метод успешно зарекомендовал себя во многих областях человеческой деятельности. Его применение в стоматологии позволяет выделить детали объекта, неявно выраженные на изображении. Проиллюстрируем это на примере. На рисунке 1 представлены результаты предварительной детализации цифрового изображения поверхности зубного ряда. После проведения этапа предварительной детализации цифрового изображения выполняется компьютерный анализ картины методом тенеобразования со смещением источника монохромного света на заданный угол (шаг). Сущность проведения этого этапа исследований заключается в следующем. Строится координатная масштабная сетка и в условных единицах определяется значение величины тени от дефектов (рельефа) поверхности. Сканирование светового луча на 360 позволяет объективно оценить детали рельефа и дефектов поверхности, а также выполнить их пространственную привязку, определить их местоположение и пространственную ориентацию.

Аналогично выполняется анализ структуры и поиск глубинных объектов, однако в этом случае используется не монохромный световой поток, а анализируются различные спектральные классы и производится комплексный анализ цветовой гаммы изображения.

На этапе качественного анализа цветного изображения анализируется световой поток, получаемый при отражении от поверхности зуба (материала пломбы) пучка света, в различных областях спектра. За счет изменения частотного диапазона пучка света, падающего на исследуемый участок, представляется возможным повысить контрастность отдельных элементов рельефа поверхности зуба на получаемом изображении. Компьютерная обработка изображения позволяет выполнить анализ текстуры поверхности, выявить микродефекты, оконтурить границы пораженных участков и т.д. В качестве источников света на этом этапе можно использовать лампу для фотополимеризации со светофильтрами RGB (красного, зеленого и синего цвета), а также излучатели инфракрасного (IR) и ультрафиолетового (UF) диапазона. К труднодоступным объектам свет подается через волоконно-оптическую систему. На рисунке 2 приведены фотографии полости рта пациента при протравке и окраске протравленного участка зуба. На рисунке 3 приведены результаты анализа динамики схемы тенеообразования от дефекта поверхности исследуемого дентального объекта (протравленного участка) при перемещении источника света на определенный угол (15 , 45 , 90 , 120 , 180 , 270 , 360°, а также фрагменты спектрального исследования микродефектов того же участка под поверхностью эмали).

По результатам комплексного анализа изображения выполняется поиск наиболее информативных показателей и параметров. Полученные результаты, позволяют перейти к этапу разработки медико-информационных моделей и новых способов диагностики.

Внедрение предлагаемого направления в учебный и научный процесс позволяет перейти к разработке тренажеров для задач распознавания образов [3]. Под термином "тренажер для задач распознавания" (ТЗР) понимается программно-аппаратный комплекс, генерирующий описание ситуации или объекта из некоторой предметной области, и позволяющий обучаемому провести исследование этой ситуации или объекта, а затем их некоторым образом идентифицировать (поставить диагноз). Задача распознавания образа, как правило, является первым этапом решения сложной задачи (например, создание модели болезни, модели лечения и их совместная "прокрутка").

Выводы: Комплексный компьютерный анализ цифровых изображений позволяет провести полное объективное обследование (без присутствия пациента), выполнить объективную оценку состояния органов и тканей полости рта.

ЛИТЕРАТУРА:

Бугорков И.В., Удод А.А., Шамаев В.В., Кулиш Е.В., Яковлева Н.Н. Цифровые интраоральные камеры в становлении отечественной страховой медицины (на примере стоматологии). // Вісник проблем біології і медицини. 1999. - № 11. - С.129-139.
Уманский В.Я., Шамаев В.В., Бугорков И.В., Удод А.А., Яковлева Н.Н. Информационные технологии в обучении медицинских специалистов. // Сборник научных трудов международной научной конференции "Информационная инфраструктура высших учебных заведений". Санкт - Петербург, том 2 1999. - С.88-89.
Шамаев В.В., Едемская Е.Н., Кулиш Е.В. Тренажеры для задач распознавания образов - новый класс систем компьютерного обучения. // Сборник научных трудов международной научной конференции "Информационная инфраструктура высших учебных заведений". Санкт - Петербург, том 2 1999. - С.91-92.
Elspeth Broady. Using the video camera to promote and evaluate oral skills. University of Brighton, Dec., 1997, 43 p.
Fractal transform compression board. Barnsley; Michael F., Sloan; Alan D., Elton; John H. (Atlanta); Moreman; Charles S. (Lawrenceville); Primiano; Guy A. (Cumming), № 6, v. 4, 1995, 25 p.
Lynn A. Johnson, Cobb D, Denehy J. Оценка интраоральных камер // Журнал Калифорнийской зубоврачебной ассоциации. № 11, v. 22, 1997, pp. 32-41.
Method of encoding a digital image using iterated image transformations to form an eventually contractive ma. Jacobs; Everett W. (San Diego, CA); Boss; Roger D. (San Diego, CA); Fisher; Yuval (La Jolla, CA), May 16, 1995, pp. 9-13.
Ms. Suzanne Jeter. Dental Diagnostic Network Program. // Department of Dental Diagnostic Science The University of Texas Health Science Center, 1997, 23 p.
Paul van der Stelt. Digital Dental Imaging. // DDS, PhD, Academic Center for Dentistry, Amsterdam (NL) - June, 1997, 27 p.