ДонНТУ   Портал магістрів

Шевченко Дар’я Євгенівна

Факультет комп’ютерних наук та технологій

Кафедра автоматизованих систем управління

Спеціальність “Спеціалізовані комп’ютерні системи”

Система підтримки прийняття рішень в управлінні процесом планування операцій при переломах кінцівок

Науковий керівник: к.т.н., доц. Мартиненко Тетяна Володимирівна

Резюме Біографія Реферат

Реферат за темою випускної роботи

Зміст

• Введення
• Мета і задачі дослідження, плановані результати, передбачувана наукова новизна
• Огляд досліджень і розробок
• Короткий виклад власних результатів
• Висновки
• Список джерел

Введення

В даний час системи комп’ютерної діагностики отримали широке розповсюдження і використовуються для діагностики практично всього організму людини. Своєчасність і точність діагностування в медицині визначають лікувальну практику, прогноз і успіх лікування, тому актуальною є задача підвищення точності діагностики, чим обумовлюється вдосконалення та впровадження нових технологій в системи діагностики.

Переломи різного ступеня тяжкості були і залишаються досить частим явищем. Нерідко, для відновлення перелому необхідно зробити оперативне втручання. Кожна операція повинна бути завжди заздалегідь спланована таким чином, щоб хірургічне лікування перелому було проведено в найменш травматичній манері для пацієнта.

Найчастіше при переломах спостерігається зсув осколків кістки і для лікування передбачається провести репозицію уламків – зіставлення фрагментів кістки після перелому і їх міцна фіксація за допомогою різних фіксуючих конструкцій: стержнів, пластин, гвинтів, спиць тощо. Для найбільш ефективного зрощення уламків необхідно вибрати, з якого боку кріпити фіксатори, щоб забезпечити повну іммобілізацію фрагментів кістки, а також запобігти їх можливий зсув надалі. Щоб виконати це, важливо враховувати напрям і силу тяги м’язів, які кріпляться до уламків.

Таким чином, виникає необхідність розробити систему підтримки прийняття рішень в процесі планування операцій переломів, яка б забезпечувала знаходження напрямків зсуву осколків кістки.

Мета і задачі дослідження

Мета роботи: підвищення ефективності передопераційного травматологічного планування за рахунок використання системи підтримки прийняття рішень, що забезпечує підбір варіантів фіксації осколків при переломах кінцівок.

Основні задачі:

1. Проаналізувати процес проведення операцій переломів кінцівок.
2. Розробити модифікації алгоритмів комп’ютерного аналізу зображень рентгенограм.
3. Розробити структуру системи підтримки прийняття рішень.
4. Провести експериментальні дослідження розроблених модифікацій, перевірити працездатність алгоритмів.

Передбачувана наукова новизна

1. Розробка модифікації методики оцінки якості контурної сегментації зображень рентгенограм.
2. Розробка нової структури системи підтримки прийняття рішень в управлінні процесом планування операцій при переломах кінцівок.

Плановані практичні результати

1. Розроблені модифікації алгоритмів дозволять визначати напрями зсуву осколків кістки при переломах кінцівок.
2. Створене програмне забезпечення дозволить керувати процесом планування операцій при переломах кінцівок.

Огляд досліджень і розробок по темі

Ведуча та сама використовувана програма з передопераційного планування в світі MediCAD [1], яка на американському і канадському ринках поширюється під назвою ортопедичні інструменти (система передопераційного планування в травматології та ортопедії на основі цифрових технологій), яка надається компанією Agfa-Gevaert Group [2]. Ще одна компанія Orthocrat Ltd і її продукт TraumaCad – програма передопераційного планування в травматології та ортопедії [3].

Дані програмні продукти дозволяють здійснювати точне передопераційне планування за вибором імплантатів для будь-яких анатомічних областей. Також програмне забезпечення дозволяє вибирати всі необхідні фіксуючі елементи при травматологічних операціях та ряду ортопедичних втручань. Проте в даних системах відсутнє автоматичне визначення кількості осколків (всі маніпуляції виконуються вручну) і немає можливості просторово уявити, куди буде зміщуватися той чи інший уламок під дією тяги м’язів для допомоги в плануванні операції.

Огляд національних і локальних джерел не дав результатів.

Короткий виклад власних результатів

Аналіз рентгенограм повинен проводитися відповідно до загальноприйнятої методики. Оцінюється якість, можливість розшифровки знімка. Складається загальне уявлення про рентгеноанатомічні особливості досліджуваного відділу (включаючи конфігурацію, розміри відділів кісток, конгруентність суглобових поверхонь та ін.) Слідом за цим ретельно вивчається кожен відділ кістки, включаючи особливості розвитку, аномалії, варіанти форм, варіанти розмірів і положення, відповідність віковим критеріям, ступінь вираженості деталей анатомічної будови, деформація кісток і суглобів. Існує план дослідження рентгенограм кісток [4].

Для автоматизації процесу передопераційного планування, необхідно виконати наступне:

- ознайомитися з анатомією кінцівок, особливо звернути увагу на анатомічні структури кісток, місця кріплення м’язів і механізм їх роботи;

- при аналізі зображень рентгенограм переломів кінцівок визначити: кількість осколків, їх розміри, їх розташування відносно один одного, а також місце локалізації.

Найбільш складними і небезпечними переломами кісток кінцівок є переломи стегна. Частота переломів стегнової кістки становить до 3% від усіх переломів кісток. Виділяють:

- переломи верхнього кінця стегнової кістки;

- середньої частини (діафіза або тіла кістки);

- переломи нижнього кінця стегнової кістки, до яких відносяться переломи виростків стегна [5].

Нас цікавить саме тіло кістки.

Для зручності визначення локалізації осколків, умовно поділимо діафіз стегна на третини і визначимо, які м’язи кріпляться на даних ділянках:

Напрямок тяги м’язів здійснюється в наступных основних напрямках:

Вперед (до спостерігача, перпендикулярно фронтальній площині)

Назад (від спостерігача, перпендикулярно фронтальній площині)

Вниз ↓

Всередину (вліво) ←

Назовні (вправо) →

Досліджуючи анатомію стегнової кістки, представимо інформацію про м’язи у вигляді табл.1 [6, 12].

Таблиця 1. Напрямок тяги м’язів стегнової кістки

Далі, при вивченні механізму роботи м’язів, їх тяги, можна зробити висновок про те, куди буде зміщуватися кістка при переломі.

Як зазначалося вище, необхідно створити систему підтримки прийняття рішень, яка буде визначати напрямок зсуву осколків кістки. Для цього потрібно виконати наступні етапи:

- виділити контури об’єктів;

- визначити кількість об’єктів;

- визначити локалізацію кожного осколка;

- знайти набір м’язів, які кріпляться до осколків;

- визначити напрямок зсуву кожного осколка.

Першим етапом є виділення контурів об’єктом. Різноманіття методів контурної сегментації в традиційному уявленні поділяється на градієнтні і порогові. Основним недоліком порогових методів є необхідність підбору порогового рівня яскравості для отримання прийнятного результату обробки зображення. На відміну від граничних, градієнтні методи здійснюють пошук граничних точок шляхом аналізу функції градієнта яскравості зображення. Нам необхідно вибрати метод, який дасть найбільш точний контур. Передбачається використовувати наступні методи: Кірша, Канні, Собеля, Прюітта і Робертса [7– 10].

Вихідні зображення – оцифровані рентгенограми в форматі jpeg в градаціях сірого [0…255] (рис. 4,а). Представимо їх як набір Ai, i∈{1, …, N}. Для кожного Ai на базі експертної оцінки спеціаліста-травматолога сформовано бінарне зображення Gi (GT-образ).

Необхідно визначити метод обробки зображень F, що перетворює вихідні зображення Ai в бінарні зображення. При цьому, різниця між зображенням Oi, сформованими методом F, і Gi, наданими експертом, повинна бути мінімальною, тобто необхідно знайти:

де Δ – міра відмінності між двома зображеннями.

Оскільки від міри Δ залежить результат вибору методу контурної сегментації, то необхідно підібрати таку оцінку, щоб Δ(Oi, Gi) було мінімальним.

Найбільш поширеним способом оцінки результатів контурної сегментації є візуальний. При отриманні контуру він оцінюється на замкнутість і відсутність “помилкових кордонів”. Однак, даний спосіб не дозволяє автоматизувати вибір найбільш точного методу.

Аналіз літературних джерел [11] дозволяє виділити основні типи характеристик якості виділення меж:

1. Частка T правильно виділених граничних пікселів зображення Ai (T→max);

2. Cтупінь локалізації L, яка визначає близькість виділених пікселів до відповідних їм на GT-зображенні (L→max).

В залежності від типу характеристик якості виділення кордонів, заходи відмінності методів контурної сегментації, підрозділяють на заходи оцінки якості виділення меж і заходи оцінки локалізації.

Приймемо # A за потужність безлічі A і визначимо набір досліджуваних заходів оцінки якості виділення кордонів.

1. Помилка першого роду – відношення неправильно виділених граничних пікселів до загальної кількості пікселів, які не є граничними:

2. Помилка другого роду визначається як відношення невиділених граничних пікселів до загальної кількості граничних пікселів:

3. Специфічність – відношення виділених не граничних пікселів до загального числа не граничних пікселів GT-образу:

4. Чутливість – відношення правильно виділених граничних пікселів до загальної кількості граничних пікселів GT-образу:

Слід зазначити, що величини α і β є помилками, тобто їх значення повинне прагнути до мінімуму. Оскільки SP і SV є кількісними характеристиками правильності побудови контуру, то їх значення повинні прагнути до максимуму.

Результати дослідження оцінок якості контуру (3–6) при застосуванні різних методів контурної сегментації до зображень рентгенограм зведені в таблицю 2.

Таблиця 2. Аналіз якості контурної сегментації зображень рентгенограм

Результати застосування контурної сегментації представлені на малюнках 4, б-е.

В результаті аналізу табличних даних встановлено, що величина α взаємозалежна з величиною SV, а β і їх сума дає 1. Отже, величини α и β в оцінюванні результатів контурної сегментації можна відкинути.

Для перевірки результатів оцінки контурної сегментації (рис.3), проведемо додатковий візуальний аналіз. При цьому будемо враховувати кількість розривів контурів, додаткові перешкоди, точність контурних ліній в порівнянні з ідеальним контуром. Результати оцінки виражаються коефіцієнтом k∈[0;1] і наведені в таблиці 3.

Таблиця 3. Порівняння оцінок контурної сегментації зображень рентгенограм

Для отримання відповідності між результатами візуальної оцінки і значеннями SV і SP, наведеними в таблиці 2, пропонується використовувати середнє арифметичне значень цих оцінок:

Це обумовлено тим, що при максимальних значеннях даних заходів, теоретично результат обробки повинен бути найкращим. Найбільше значення γ вийшло в методі Канні, тобто можна зробити висновок, що даним метод найкращим чином підходить для виділення контурів на рентгенограмі.

Висновки

Вивчено процес передопераційного планування й анатомічні особливості будову стегнової кістки, розглянуто існуючі системи, проаналізовано їх переваги і недоліки та розроблено етапи вирішення поставленого завдання. Обрано оптимальні методи контурної сегментації зображень рентгенограм.

Подальші дослідження спрямовані на наступні аспекти:

1. Знаходження методів виділення об’єктів на зображенні.
2. Складання бази правил за відомими напрямами м’язової тяги.
3. Визначення напрямку зміщення кожного об’єкта (осколка).
4. Розробка системи подтримки прийняття рішень в управлінні процесом планування операцій при переломах кінцівок.

Важливе зауваження! При написанні даного автореферату магістерська робота ще не завершена. Остаточне завершення: грудень 2012. Повний текст роботи та матеріали по темі можуть бути отримані у автора або його керівника після зазначеної дати.

Список джерел

1. Информация о продукте MediCAD [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://hectec.de.
2. Информация об Agfa HealthCare [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://ehealthnews.eu.
3. Информация об Orthocrat, Ltd. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.bioportfolio.com.
4. Анализ рентгенограмм и протоколирование рентгенологических исследований [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://zhuravlev.info.
5. Травматические повреждения бедра [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://traumatology.eurodoctor.ru.
6. Большая медицинская энциклопедия. Мышцы бедра [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://spravochnik-anatomia.ru.
7. Грищенко А.А. Обработка изображений, цифровая обработка сигналов, распознавание образов [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://sati.archaeology.nsc.ru.
8. Детектор границ Канни [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://habrahabr.ru.
9. Градиентные методы подчеркивания контуров [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://sernam.ru.
10. Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB / Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. – М.:Техносфера, 2006. – 616с.
11. Грибков И.В. Некоторые вопросы количественной оценки производительности детекторов границ / Грибков И.В., Захаров А.В., Кольцов П.П. и др. // «Программные продукты и системы» №4, 2011.
12. Анатомия бедра [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://sportmedicine.ru.