Метод і ультразвуковий засіб для автоматичного оцінювання стану кульшового суглоба

Abstract

Дисертаційна робота присвячена розв’язанню важливої науково-практичної задачі підвищення достовірності та скорочення часу на виявлення дисплазії кульшового суглоба та її класифікації у новонароджених і дітей раннього віку завдяки повній автоматизації процесу ультразвукового дослідження. Діагностувати вади розвитку кульшових суглобів у новонароджених та дітей раннього віку можливо на підставі результатів клінічного та ультразвукового або рентгенологічного обстеження. Для ранньої діагностики вроджених вад розвитку кульшового суглоба застосовується, як правило, ультразвукове дослідження (УЗД), що візуалізує всі складові кульшового суглоба, оскільки на відміну від рентгенологічного обстеженням його можна проводити повторно без шкоди для організму. На основі запропонованих методів розроблено алгоритм комп'ютерної діагностики стану кульшового суглобу на основі 2d ультразвукових зображень з використанням інструмента визначення центрів кіл на бінарному зображенні. Для тестування обрано ультразвукове зображення стану кульшового суглобу типу 2а+ за Графом. Для комп’ютерної оцінки геометричних параметрів кульшового суглобу використано, як засіб пакет NI Vision Assistant. Проведено експериментальні дослідження 2D ультразвукових зображень ДКС шляхом покрокового перетворення з використанням інструмента виділення контуру «Find Straight Edge». Показано, що в ручному варіанті вимірювання кут α = 55 , алгоритм з використанням інструмента визначення центрів кіл на бінарному зображенні дає показники α = 51,69 , а з використанням алгоритму виділення контуру «Find Straight Edge» дає показники α = 53,04 . Тобто другий алгоритм більш точніше вимірює кутα, за допомогою якого й визначають стан кульшового суглобу.

Диссертация посвящена решению важной научно-практической задачи повышения достоверности и сокращение времени на выявление дисплазии тазобедренного сустава и ее классификации у новорожденных и детей раннего возраста благодаря полной автоматизации процесса ультразвукового исследования. Диагностировать пороки развития тазобедренных суставов у новорожденных и детей раннего возраста возможно на основании результатов клинического и ультразвукового или рентгенологического обследования. Для ранней диагностики врожденных пороков развития тазобедренного сустава применяется, как правило, ультразвуковое исследование (УЗИ), что визуализирует все составляющие тазобедренного сустава, поскольку в отличие от рентгенологического обследованием его можно проводить повторно без вреда для организма. На основе предложенных методов разработан алгоритм компьютерной диагностики 2d ультразвуковых изображений состояния тазобедренного сустава с использованием инструмента определения центров кругов на бинарном изображении. Для тестирования выбрано ультразвуковое изображение состояния тазобедренного сустава типа 2а + за Графом. Для компьютерной оценки геометрических параметров тазобедренного сустава использовано как средство пакет NI Vision Assistant. Проведены экспериментальные исследования 2D ультразвуковых изображений ДКС путем пошагового преобразования с использованием инструмента выделения контура «Find Straight Edge». Показано, что в ручном варианте измерения угол α = 55 , алгоритм с использованием инструмента определения центров кругов на бинарном изображении дает показатели α = 51,69 , а с использованием алгоритма выделения контура «Find Straight Edge» дает показатели α = 53,04 . То есть второй алгоритм более точно измеряет кутα, с помощью которого и определяют состояние тазобедренного сустава.

It is possible to diagnose malformations of the hip joints in newborns and young children based on the results of clinical and ultrasound or X-ray examination. For early diagnosis of congenital malformations of the hip joint is usually used ultrasound (US), which visualizes all components of the hip joint, because in contrast to X-ray examination it can be repeated without harm to the body. The ultrasound picture of the hip joint is evaluated by quantifying the exact values - acetabula angle (angle α), the angle of inclination of the cartilaginous lip (angle β), and the location of the center of the femoral head. Although ultrasound equipment is widespread, appropriate practice and experience are required to obtain accurate ultrasound results. Even though the experience of using ultrasound of the hip joints in pediatrics is growing, this study may not always be accessible and convenient, and to make a reliable diagnosis based on visual observation, to classify the type of dysplasia according to known methods can only be an experienced doctor. . The paper claim roved no review of research methods SCS child. It is established that today the X-ray and ultrasound method of research is mainly used. The main disadvantage of X-ray examination is radiation exposure, which does not allow the use of this method of research in children less than three months. Therefore, the ultrasonic method today becomes the main method of SCS research. The process of diagnosing CS pathologies with the help of ultrasound images is presented. Typical ultrasound images of the hip joint were analyzed, their characteristic features were identified, and possible ways to increase their diagnostic value were identified. The analysis and selection of a software platform for the construction of an ultrasound tool for assessing the SCS of a child. Based on the analysis, the best option is the Matlab software platform. High-tech computer methods of convolutional neural networks for studying the condition of the child's hip joint are considered. Rolls neural networks ( ConvNets ) are widely used as tools for deep study on specialized databases Medical images. The general structure of convolutional neural networks is analyzed.