Реферат по теме выпускной работы

Содержание

Введение

Известно, что основным принципом лечения переломов нижней челюсти является репозиция и надежная фиксация отломков на весь период заживления костной ткани. Для этого применяют ортопедические и хирургические методы фиксации отломков нижней челюсти.

Остеосинтез — (др.-греч. Òστεον — кость; σúνθεσις — сочленение, соединение) хирургическая репозиция костных отломков при помощи различных фиксирующих конструкций, обеспечивающих длительное устранение их подвижности. Цель остеосинтеза — обеспечение стабильной фиксации отломков в правильном положении с сохранением функциональной оси сегмента, стабилизация зоны перелома до полного сращения. В качестве фиксаторов обычно используются штифты, гвозди, шурупы, винты, спицы и т.д., изготавливаемые из материалов, обладающих биологической, химической и физической инертностью.

Правильный предварительный подбор размещения и параметров титановых пластин позволит уменьшить время проведения операции остеосинтеза, а также вероятность неправильного сращения отломков и сопутствующих хирургических осложнений.

Разрабатываемая СКС направлена на помощь врачу при проведении операции остеосинтеза, а именно повышение наглядности процесса подбора титановых пластин [1] путем построения трехмерной модели ЧЛО, а также расчет необходимых для подбора анатомо-топографических параметров.

1. Актуальность темы

В последние десятилетия отмечается выраженная тенденция к возрастанию случаев общего травматизма, в том числе, и повреждений челюстно-лицевой области. Несмотря на существования множества способов остеосинтеза нижней челюсти и разнообразие фиксаторов применяемых при этом, число осложнений таких как, нагноение костной раны, травматический остеомиелит, неправильное сращение отломков, образование ложных суставов, остается высоким [2]. Одной из причин, возникновения осложнений при лечении переломов нижней челюсти является нестабильная фиксация костных отломков, приводящая к смещению фрагментов и нарушению анатомической целостности поврежденной кости, что приводит к изменению нормальному взаимоотношению зубных рядов, и функции жевательных мышц.

Вероятность возникновения подобных проблем можно уменьшить путем создания СКС построения трехмерной модели челюстно-лицевой области. При наличии такой модели врач имеет возможность более точно оценить анатомические параметры каждого конкретного клинического случая, границы и особенности повреждения, спланировать и оценить результаты оперативного вмешательства [2].

2. Цель и задачи исследования, планируемые результаты

Целью данной работы является проектирование специализированной компьютерной системы построения трехмерной модели челюстно-лицевой области по данным СКТ и определения необходимых для подготовки остеосинтеза параметров.

Разрабатываемая специализированная компьютерная система должна:

  1. Быть самостоятельным полноценным приложением;
  2. Давать возможность открывать файлы формата DICOM без предварительного их конвертирования;
  3. По массиву снимков (результатам СКТ) строить трехмерную модель ЧЛО;
  4. Определять анатомо-топографические параметры для подбора титановой пластины из собственной базы данных и предлагать наиболее подходящий в данном случае вариант;
  5. Давать возможность визуальной оценки размещения подобранной титановой пластины;
  6. Выдавать результаты проведенного обследования и подбора в удобной для врача форме.

В ходе выполнения данной работы предполагается решить следующие задачи:

  1. Общий анализ предмета исследования и постановка задачи;
  2. Обзор и анализ существующих систем и разработок, которые связаны с обработкой зображений ЧЛО;
  3. Обзор, анализ и выбор методов обработки изображений;
  4. Анализ и выбор методов построения трехмерной модели;
  5. Разработка структуры СКС, определение ее подсистем и функциональных узлов;
  6. Выбор среды разработки программного обеспечения соответственно поставленным задачам и выбранным методам;
  7. Создание СКС и ее апробация в реальных условиях;
  8. Анализ результатов, полученных при работе СКС.

3. Обзор исследований и разработок

3.1 Обзор международных источников

Программное обеспечение Planmeca Romexis, производитель Planmeca Group, Финляндия

Planmeca Romexis – это комплексное программное обеспечение для получения, просмотра и обработки двумерных и трехмерных изображений [8]. Данная программа является удобной для пользователя, легко осваивается при практической работе. Planmeca Romexis является программным обеспечением, основанным на языке Java, которое работает в разных операционных системах и включает современные стандарты информационных технологий. В дополнение к универсальному получению двумерных изображений программное обеспечение Planmeca Romexis предоставляет оригинальные функции для получения, просмотра и обработки трехмерных изображений.

Внешний вид обеспечения

Рисунок 1 – Внешний вид обеспечения

Особенности:

  1. 3D снимки, полученные при помощи Planmeca Romexis могут рассматриваться с разных проекций, поворачиваться, масштабироваться и рассекаться на слои в режиме реального времени.
  2. Модуль имплантов Planmeca Romexis Implant предлагает библиотеку имплантов и инструменты для точного планирования установки имплантов.
  3. Модуль 3D Cross Section предоставляет возможность просмотра поперечных срезов, при этом можно провести маркировку нижнечелюстного канала с двух сторон.
  4. Программное обеспечение Planmeca Romexis является полностью совместимым со стандартом медицинских снимков DICOM, трехмерные исследования могут передаваться в любую другую систему (например, системы планирования имплантов), которая обрабатывает результаты исследований в формате DICOM.
  5. Результаты 3D исследований могут записываться непосредственно на компакт-диск или на USB носитель, например, для передачи консультирующему врачу.

3.2 Обзор национальных источников

Из наиболее близких к национальным источников можно выделить разработанный в России программный комплекс Implant-Assistant [9].

Implant–assistant® – компьютерная программа, предназначенная для планирования операций дентальной имплантации. Позволяет врачу получать абсолютную точность диагностики клинической ситуации и прогнозировать результаты лечения. Implant–assistant® предоставляет возможность оптимально подобрать и разместить імплантат в костной ткани с учетом будущей ортопедической конструкции. На основании точных анатомических данных и выверенного расположения имплантатов создается план хирургического лечения, задаются место, положение и глубина сверления отверстий под имплантаты и изготавливается хирургический или имплантологический шаблон.

Комлекс состоит из двух основных модулей: СТ–Ассистент и Имплантат–Ассистент. Модуль СТ–Ассистент предназначен для подготовки данных, необходимых для планирования операций. Выходными данными для программного модуля СТ–Ассистент является серия срезов, полученная при помощи компьютерно-томографического исследования и представленная в виде набора файлов формата DICOM. Подготовленные данные загружаются модулем Имплантат–Ассистент, который содержит полный набор необходимых инструментов для планирования операции. На основе данных о расположении имплантатов комплекс Имплантат–Ассистент создает направляющие имплантологические шаблоны. Шаблон Implant–guide® используется врачом при операции для точной постановки имплантата в запланированное положение.

Внешний вид обеспечения

Рисунок 2 – Внешний вид обеспечения

Особенности:

  1. Проведение диагностики костной ткани в предусмотренном месте установки имплантата до проведения оперативного вмешательства.
  2. Выбор оптимальной операционной техники в каждом клиническом случае.
  3. Предоставляет возможность точного позиционирования имплантата в запланированном месте.
  4. Возможность выбора ортопедических компонентов до проведения хирургического этапа.
  5. Оптимальное размещение имплантата относительно будущей ортопедической конструкции.
  6. Сокращение времени хирургического вмешательства.

3.3 Обзор локальных источников

Разработка специализированной компьютерной системы, направленной на решение рассмотренных выше задач, описана в магистерской работе Тoлстых А.Л. Разработка СКС определения морфологических изменений при остеосинтезе челюсти. Внешний вид системы приведен на рис. 3.

Внешний вид обеспечения

Рисунок 3 – Внешний вид обеспечения

Достоинства разработанной системы:

  1. Получена трехмерная модель челюстно-лицевой области.
  2. Обнаружение наличия перелома в указанном врачом месте.
  3. Определение ширины и высоты кости в месте перелома.
  4. Просмотр тегов текущего DICOM изображения.
  5. Выдача результатов обследования в удобной для врача форме.

Недостаток разработанной СКС: Т.к. строится модель не конкретного участка перелома, а всего черепа, построение требует значительного времени, а модель получается недостаточно детальной.

4. Методы обработки изображений, используемые в магистерской работе

По исходному изображению формата .dcm предполагается определить параметры для подбора титановой пластины – длину и ширину участка перелома, степень изогнутости поврежденной поверхности челюсти [10]. Для этого необходимо провести предварительную обработку исходного изображения с целью максимального повышения его качества.

Задачу обработки исходного изображения можно свести к следующим этапам:

  1. Коррекция яркости и контрастности;
  2. Фильтрация;
  3. Бинаризация;
  4. Эрозия или наращивание в зависимости от преобладания в окрестности текущего пикселя пикселей фона или объекта;
  5. Выделение контуров.

4.1 Медианная фильтрация

В качестве метода фильтрации исходного изображения выберем метод медианной фильтрации, поскольку данный способ в отличие от линейных методов сохраняет без искажений резкие границы объектов, эффективно подавляя помехи и малоразмерные детали [3]. При медианной фильтрации используется двумерное окно (апертура фильтра), обычно имеющее центральную симметрию, при этом его центр располагается в текущей точке фильтрации.

Примеры окон при медианной фильтрации

Рисунок 4 – Примеры окон при медианной фильтрации

Обозначим рабочую выборку в виде одномерного массива Y=(y1,y2,…,yn); число его элементов равняется размеру окна, а их расположение произвольно. Если упорядочить последовательность Y по возрастанию, то ее медианой будет тот элемент выборки, который занимает центральное положение в этой упорядоченной последовательности. Полученное таким образом число и является продуктом фильтрации для текущей точки кадра.

4.2 Медианная пороговая бинаризация

Далее обработаем отфильтрованное изображение методом медианной пороговой бинаризации. Суть метода заключается в следующем: все пиксели разделяются на два класса: “фон” (значение пикселя 0) и “объект” (значение пикселя 1).

(1)

При этом порог f0 выбирается как среднее значение яркости по обрабатываемому изображению.

4.3 Эрозия и наращивание

Следующим шагом является применение к изображению метода эрозии или наращивания в зависимости от преобладания в окрестности текущего пикселя пикселей фона или объекта [3]. Эрозия объекта приводит к замене значений его граничных пикселей на 0. Однократное использование эрозии приводит к удалению контура изображения толщиной в 1 пиксель. Данная операция позволяет расширить тонкие линии изображения и отделить один объект от другого, например фрагменты кости в случае перелома.

Наращивание объекта приводит к замене значений пикселей фона, граничащих с объектом, на 1. Однократное применение наращивания приводит к добавлению к объекту слоя толщиной в 1 пиксель. В результате данной операции пропадают тонкие линии фона на объекте.

Одиночное использование эрозии или наращивания, как правило, не предоставляет желаемых результатов. Однако комплексное использование данных методов позволить максимизировать эффективность каждого из них.

Применение эрозии и наращивания

Рисунок 5 – Применение эрозии и наращивания. а)исходный фрагмент; б)применение операции эрозии; в)применение операции наращивания

4.4 Выделение контуров оператором Собеля

С целью обеспечения целостности объектов выделение контура выполняется на бинаризированном изображении. В таком случае место прохождения линий контура на изображении однозначно, поэтому выбор метода выделения границ зависит лишь от скорости его выполнения. Применим к изображению оператор Собеля [11]. Оператор использует ядра 3×3, с которыми сворачивают исходное изображение для вычисления приближенных значений производных по горизонтали и по вертикали. Пусть A исходное изображение, а Gx и Gy — два изображения, где каждая точка содержит приближенные производные по x и по y. Они вычисляются следующим образом:

(2)
(3)

В каждой точке изображения приближенное значение величины градиента можно вычислить по следующей формуле:

(4)

Оператор Собеля основан на свёртке изображения небольшими целочисленными фильтрами в вертикальном и горизонтальном направлениях, поэтому его относительно легко вычислять. С другой стороны, используемая им аппроксимация градиента достаточно грубая, особенно это сказывается на высокочастотных колебаниях изображения.

Внешний вид изображения после выполнения вышеуказанных действий приведен на рис. 6.

Результат обработки (анимация: 5 кадров, 5 повторений, 35 килобайт)

Рисунок 6 – Результат обработки (анимация: 5 кадров, 5 повторений, 35 килобайт)

Выводы

В данной работе рассмотрен алгоритм действий для повышения качества данных СКТ для определения морфологических изменений ЧЛО на этапе подготовки к остеосинтезу. По полученному улучшенному изображению в дальнейшем планируется определять параметры, необходимые для подбора титановой пластины, - длину и ширину участка перелома, степень изогнутости поврежденной поверхности челюсти.

Проектируемая СКС построения трехмерной модели ЧЛО позволит уменьшить вероятность осложнений от неправильного подбора фиксаторов, т.к. по такой модели врач имеет возможность более точно оценить анатомические параметры каждого конкретного клинического случая, границы и особенности повреждения, спланировать и оценить результаты оперативного вмешательства.

При написании данного реферата магистерская работа еще не завершена. Окончательное завершение: декабрь 2013 года. Полный текст работы и материалы по теме могут быть получены у автора или его руководителя после указанной даты.

Список источников

  1. Набор титановых микропластин и инструментов для черепно-лицевой хирургии [Электронный ресурс] – режим доступа к статье: http://www.conmet.ru/r_chere.html
  2. Волков М.В., Гудушаури О.Н. и Ушакова О.А. Ошибки и осложнения при лечении переломов костей, М., 1979.
  3. P. Гонсалес, Р. Вудс. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005, 1072с.
  4. Ю.Н. Косников Поверхностные модели в системах трехмерной компьютерной графики. Учебное пособие. - Пенза: Пензенский государственный университет, 2007. 60с.
  5. Робустова Т.Г., Хирургическая стоматология: Учебник. — 2-ое изд., перераб. и доп. — М.: Медицина, 1996. — 688 с.
  6. Возможности и принципы компьютерной томографии. [Електронний ресурс] – режим доступа к статье: http://nmgazette.narod.ru/CT.htm
  7. Mimics Z [Электронный ресурс] – режим доступа к статье: http://www.zcorp.com/en/Products/3D-Software/Mimics-Z/spage.aspx
  8. Planmeca Oy – Dental software – Planmeca Romexis [Электронный ресурс] – режим доступа к статье: http://www.planmeca.com/en/dental_software/planmeca_romexis
  9. Implant-Assistant® [Электронный ресурс] – режим доступа к статье: http://implant-assistant.ru/
  10. Д.К. Калиновский, И.Н.Матрос-Таранец. Современные подходы в диагностике, лечении и реабилитации травм челюстно-лицевой области с использованием компьютерных технологий и телемедицины. Том 7, №1, 2009.
  11. Алгоритмы выделения контуров изображений [Электронный ресурс] - режим доступа к статье: http://habrahabr.ru/post/114452/