Российские ученые разработали алгоритмы, которые позволяют с помощью персонализированных компьютерных моделей исследовать патологии коленного сустава. Алгоритмы способны детектировать точки крепления связок и сухожилий к костям, что поможет создавать биомеханические модели суставов и использовать их для улучшения диагностики заболеваний и подбора лечения. Статья опубликована в журнале International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery.
Лечение травм коленного сустава зачастую требует хирургического вмешательства. Для операции врачам необходима информация об индивидуальных анатомических особенностях каждого пациента. Поэтому предварительно проводят неинвазивные исследования, такие как магнитно-резонансная и компьютерная томография. По полученным снимкам врачи создают трехмерные модели костей и определяют точки крепления мышц и связок к костям. Делать такие модели в ручном режиме — долгий и трудоемкий процесс.
Исследователи из Первого Московского государственного медицинского университета имени И.М. Сеченова и Института вычислительной математики имени Г.И. Марчука РАН предложили автоматизированный метод построения объемной модели сустава по изображениям компьютерной томографии. Для этого ученые использовали одновременно три компьютерных алгоритма, которые находили точки крепления различных элементов сустава.
Для проверки точности своего метода ученые протестировали его на данных компьютерной томографии 26 пар коленных суставов. Оказалось, что сочетание алгоритмов позволяет создать персонализированные модели коленного сустава, соответствующие моделям, составленным в ручном режиме.
Единственный недостаток автоматизированного подхода — в некоторых случаях полученную модель необходимо корректировать. Это может потребоваться, если снимки КТ имеют низкое разрешение или поверхности костей оказываются слишком изношенными, то есть их наружный слой истончен. Такое бывает, например, у пациентов пожилого возраста. В этих условиях алгоритм, оценивающий поверхность кости, работает недостаточно точно.
«Предложенный нами подход поможет без потери качества автоматизировать постановку диагноза при болезнях и травмах коленного сустава. Так, с помощью него можно будет быстро получать индивидуальные для каждого пациента компьютерные модели суставов, по которым врачи определяют патологии. Кроме того, такой метод позволит избежать врачебных ошибок. Дальнейшая наша работа будет связана с повышением точности алгоритма, который описывает поверхности костей в суставе. Возможно, это позволит полностью избежать корректирования моделей вручную», — рассказывает Юрий Василевский, руководитель проекта по гранту РНФ.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
