Телефон: 8-800-350-22-65
WhatsApp: 8-800-350-22-65
Telegram: sibac
Прием заявок круглосуточно
График работы офиса: с 9.00 до 18.00 Нск (5.00 - 14.00 Мск)

Статья опубликована в рамках: Научного журнала «Студенческий» № 5(5)

Рубрика журнала: Информационные технологии

Скачать книгу(-и): скачать журнал часть 1, скачать журнал часть 2

Библиографическое описание:
Абдухалимова З.К., Белов С.В. РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ДИАГНОСТИКИ СОСТОЯНИЯ КОСТНЫХ ТКАНЕЙ В СТОМАТОЛОГИИ ПОСРЕДСТВОМ АНАЛИЗА РЕНТГЕН-СНИМКОВ // Студенческий: электрон. научн. журн. 2017. № 5(5). URL: https://sibac.info/journal/student/5/74320 (дата обращения: 19.04.2024).

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ДИАГНОСТИКИ СОСТОЯНИЯ КОСТНЫХ ТКАНЕЙ В СТОМАТОЛОГИИ ПОСРЕДСТВОМ АНАЛИЗА РЕНТГЕН-СНИМКОВ

Абдухалимова Заира Курбановна

студентка 1 курса магистратуры, кафедра Автоматизированные системы обработки информации и управления Астраханского государственного технического университета,

РФ, г. Астрахань

Белов Сергей Валерьевич

канд. техн. наук, доц. АГТУ,

РФ, г. Астрахань

Система представляет собой графический редактор для обработки некоторого множества X-ray изображений ротовой полости. С ИС работает челюстно – лицевой хирург, проводящий общую оценку анатомии челюсти и отдельных зубов, состояния и объема костной ткани пациента. Использование выходных данных системы позволит врачу определить саму возможность протезирования и в целом усовершенствовать процесс диагностики изображений в медицинских учреждениях. Представлена архитектура автоматизированной системы, включающая в себя диаграмму вариантов использования, диаграммы последовательности для основных функций системы, а также описание хранилища данных. Преимущество системы заключается в отсутствии необходимости скачивать дополнительные модули и высокой точности результатов благодаря использованию высокоточных методов диагностики.

Оценка плотности костной ткани происходит автоматически, задача хирурга - выделение области снимка, лучше всего отображающей исследуемый участок челюсти.

Ключевые слова: автоматизированная система, графический редактор, плотность костной ткани, рентгенологическое исследование, протезирование, метод оценки плотности костной ткани.

 

Введение

Возросшая интенсивность жизни, неправильное питание, естественное изнашивание костных тканей часто приводит к различного рода заболеваниям челюстно – лицевой области. По данным Росстата [2, 3] (федеральная служба государственной статистики) в 2015 году количество заболеваний челюстно-лицевой области составило порядка 14000 случаев. Лечение зачастую сводится к установке имплантатов. При этом необходимо учесть, что имплантация не всегда возможна. При установке важную роль играют возраст пациента, его физиологические особенности (беременность, предрасположенность к болезням зависимого типа – алкоголизм, наркомания), а также состояние и качество костной ткани [6, 7].

Изучение внутренней структуры костной ткани является одним из самых важных этапов протезирования. От этого зависит, сможет ли зуб выдержать жевательную нагрузку и приживется ли вообще имплантат. Недостаточное количество костной ткани приводит к невозможности протезирования.

На сегодняшний день плотность костной ткани определяется по результатам рентгенологического обследования [8]. Оно позволяет стоматологу оценить анатомию челюстей и отдельных зубов, состояние и объём костной ткани, определить наличие патологических очагов, незаметных при простом визуальном осмотре. Задача диагностики характеризуется большим объемом информации и сложностью определения анализируемых факторов.

Для усовершенствования процесса диагностики состояния костной ткани крупные медицинские учреждения используют автоматизированные информационные системы, позволяющие проводить диагностику с помощью цифрового анализа и компьютерной обработки изображений [4, 5]. Применение методик медицинской визуализации с помощью цифрового анализа позволяет хирургу планировать методы лечения, а также динамически контролировать результаты лечения. Использование компьютерной обработки изображений позволит существенно сократить затраты времени на обработку результатов и свести к минимуму ошибки в процессе анализа снимка.

Большинство существующих на сегодняшний день методов диагностики состояния костной ткани, используемых этими информационными системами, не отвечают требованиям точности и простоты использования [1].

В качестве примера рассмотрим несколько методов диагностики.

Способ определения риска развития пародонтита путем оценки плотности костной ткани нижней и верхней челюстей с помощью цифровой денситометрии (RU 2372846)На X - ray снимке в области воздушной верхнечелюстной пазухи определяют минимальную яркость, а в области носовой ости, симфиза нижней челюсти или скуловой кости - максимальную яркость [9].

Поставленная задача решается путем оценки плотности костной ткани нижней и верхней челюсти с помощью цифровой денситометрии по изображениям с определением линии регрессии, которая является критерием выявления пациентов с риском заболевания. Линию простой линейной регрессии рассчитываем путем бинарной регрессии, используя формулу:

                                                                                                                         

где y - это значение, которое ожидают для y, если знают величину x; оно называется предсказанным значением y;

x - называется независимой, предиктором или объясняющей переменной;

α - свободный член (пересечение) линии оценки; это значение y, когда х=0;

β - угловой коэффициент, или градиент оцененной линии; он представляет собой величину, на которую у увеличивается в среднем, если x увеличивают на единицу.

Данный метод не позволяет корректно определить основные механические характеристики: предел прочности и модель упругости костных тканей пациента при проведении рентгенологического исследования. С помощью него можно с высокой точностью определить лишь количество минералов в костной ткани.

Метод использования рентгенморфометрии для оценки минеральной плотности костной ткани альвеолярной кости (RU 2320267). Данный способ включает получение рентгеновского изображения с применением ступенчатого ослабителя [10]. Плотность костной ткани определяется степенью минерализации, т.е. содержанием гидроксиапатита кальция. При одинаковой толщине кости рентгеновское излучение будет сильнее ослабляться более плотной тканью, содержащей большее количество солей кальция на единицу площади в проекции рентгеновского луча.

Ступенчатый ослабитель изготавливается в виде полосы меди из медного сплава размером 4×15 мм, толщина которой по длине не одинакова и ступенчато изменяется от 0,1 до 0,5 мм с шагом 0,1 мм. Компактность устройства позволяет получать в поле снимка интересующего участка челюсти яркостные метки от объекта с известной оптической плотностью.

Ослабитель устанавливается над зубом, не затеняя его в рентгеновских лучах, в каждом снимке, и изображение всех его ступеней вместе с интересующими костными областями "фотометрируется". Далее по пяти измеренным значениям яркости изображения ступеней ослабителя (меткам) строится градуировочная кривая, представляющая зависимость яркости изображения ступеней от их толщины в миллиметрах меди.

Расчетный способ основан на законе поглощения рентгеновского излучения веществом. Интенсивность рентгеновского излучения J0 после прохождения слоя вещества толщиной d ослабляется по закону:

                                                                                                                                         

где μ - линейный коэффициент ослабления, измеряемый в см-1;

d – толщина слоя вещества;

J0 – интенсивность рентгеновского излучения после прохождения слоя вещества.

Недостатком данного метода является трудоемкость расчета плотности костной ткани.

Перечисленные методики не позволяют получить точную информацию о состоянии челюсти в целом и отдельных ее фрагментов, погрешности этих методик составляют порядка 15 – 20%.

В рамках настоящего исследования предлагается система диагностики состояния костной ткани пациента с использованием методики, основанных на использовании возможностей современных графических редакторов дифференцировать 256 градаций серого цвета.

***

В работе предлагается автоматизированная система диагностики состояния костной ткани челюсти пациента представляет собой клиент – серверное приложение и позволяет выявить требуемые показатели.

Назначение системы:

  • высокая скорость обработки результатов;
  • отсутствие необходимости скачивания дополнительных модулей;
  • высокая точность полученных показателей;
  • хранение архива диагностик за последние несколько лет;
  • сведение к минимуму ошибок в процессе анализа снимков;

В системе только предусмотрен один тип пользователей: челюстно – лицевой хирург. Он выполняет все действия, предусмотренные системой. Внешним актором системы является компьютерный томограф, с которого на внешний носитель или сервер записывается серия изображений.

Процесс диагностики состояния костной ткани состоит из последовательности действий пользователя, представленной на рис. 1. Система позволяет производить расчет плотности ткани в нескольких областях снимка.

 

Рисунок 1. Моделирование процесса диагностики

 

Непосредственно расчет плотности костной ткани производится автоматически с помощью способа определения плотности биологических тканей по патенту №2472440 [11].

Способ определения плотности биологических тканей по патенту №2472440.

Пациент проходит стандартную компьютерную томографию. Челюстно-лицевой хирург получает результаты томографии на съемном носителе или загружается с локального сервера. Пользователь (хирург) проводит секущую в интересующей области снимка. На появляющейся гистограмме определяют минимальное и максимальное значение плотности в конкретной точке в единицах Хаунсфилда [11].

По формуле (1) из полученных значений рассчитываются значения физической плотности челюстно – лицевой области. Если значения плотности равны или больше 2,041 г/см3, процедура протезирования может быть проведена, в противном случае рекомендуется операция по наращиванию ткани.

                                                                                                             (1)

где p – физическая плотность костной ткани,

K – 0,975·10-3 г/см 3 и является коэффициентом, рассчитываемым по формуле K = (воды - воздуха):1024

HU – абсолютные приращения значений рентгенологической плотности

pвоздуха – плотность воздуха (1,29·10 -3 г/см3)

Значение контрольной цифры для определения возможности установки имплантата определяют, как среднюю величину суммы минимального и максимального значения плотности исследуемого участка биологической ткани.

Предложенный способ может быть использован для определения физической плотности любых биологических тканей.

Общая схема системы представлена в диаграмме прецедентов (рис. 2).

 

Рисунок 2. Диаграмма прецедентов

 

База данных системы хранит сведения по проводимому рентгенологическому обследованию, данные о пациентах и приборах, снимающих показания (рис. 3).

 

Рисунок 3. Физическая модель базы данных

 

При дальнейшем обследовании предметной области в базу данных могут быть внесены изменения.

 

Заключение

Результаты проведенного исследования будут использованы в дальнейшем для решения задач по повышению эффективности проведения диагностики состояния челюстных тканей пациентов. Автоматизация процесса диагностики и использование наиболее точных методов расчета плотности костной ткани позволит существенно сократить затраты времени на обработку результатов и свести к минимуму ошибки в процессе анализа снимка.

Разрабатываемая система обеспечит получение точных результатов, что повысит процент успешности проведения протезирования.

 

Список литературы:

  1. Альфаро Ф.Э. Костная пластика в стоматологической имплантологии. Описание методик и их клиническое применение / Пер. с англ. - М.: Квинтэссенция (Азбука), 2006. - 235 с.
  2. Российский статистический ежегодник. 2014: Стат.сб./Росстат. М., 2014. — 693 с.
  3. Российский статистический ежегодник. 2016: Стат.сб./Росстат. М., 2016. — 790 с.
  4. Фисенко В.Т., Фисенко Т.Ю., Компьютерная обработка и распознавание изображений: учеб. пособие. - СПб: СПбГУ ИТМО, 2008. – 192 с.
  5. Фисенко В.Т., Фисенко Т.Ю. Метод автоматического анализа цветных изображений // Оптический журнал, том 70, номер 9, сентябрь 2003. C.18-23.
  6. Хирургическая стоматология [Электронный ресурс]: учебник для студ. учреждений высш. проф. образования, обучающихся по спец. 060105.65 "Стоматология" по дисц. "Хирург. стоматология" / В. В. Афанасьев [и др.]; под общ. ред. В. В. Афанасьева. - М.: ГЭОТАР-Медиа, 2011. - 880 с. URL: http://studmedlib.ru
  7. Хобкек Дж.А. Руководство по дентальной имплантологии / Хобкек Джон А., Уотсон Роджер М., Сизн Ллойд Дж.Дж.; Пер. с англ.; Под общ. ред. М.З. Миргазизова. - М.: МЕДпресс-информ, 2007. - 224 с
  8. Хофер М. Компьютерная томография. Базовое руководство. 2-е издание, переработанное и дополненное: — М.: Мед.лит., 2008. — 224 с.:ил
  9. FindPatent- Патентный поиск. Способ денситометрического определения рентгенологической плотности костной ткани челюстей по изображениям, полученным с ортопантомограмм сканированием – 2012-2016 [Электронный ресурс] URL: http://www.findpatent.ru/patent/213/2134064.html (дата обращения 17.10.16)
  10. FindPatent- Патентный поиск. Способ определения риска развития пародонтита путем оценки плотности костной ткани нижней и верхней челюстей с помощью цифровой денситометрии – 2012-2016 [Электронный ресурс] URL:  http://www.findpatent.ru/patent/237/2372846.html (дата обращения 17.10.16)
  11. FindPatent- Патентный поиск. Способ определения минеральной плотности костной ткани – 2012-2016 [Электронный ресурс] URL:     http://www.findpatent.ru/patent/240/2400141.html  (дата обращения 17.10.16)

Оставить комментарий

Форма обратной связи о взаимодействии с сайтом
CAPTCHA
Этот вопрос задается для того, чтобы выяснить, являетесь ли Вы человеком или представляете из себя автоматическую спам-рассылку.