CC BY
71
Раздел III
МЕДИЦИНСКАЯ БИОФИЗИКА И РАЗРАБОТКА ЛЕЧЕБНО-ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ АППАРАТУРЫ
УДК 611.711:004.9
КОМПЬЮТЕРНАЯ ПРОГРАММА ДЛЯ АНАЛИЗА ЦИФРОВЫХ МРТ ПОЯСНИЧНО-КРЕСТЦОВОГО ОТДЕЛА ПОЗВОНОЧНИКА
Н.Е. КОМЛЕВА*, С.К. ДАУРОВ**, A.A. БОЛЬШАКОВ**, В.П. ГЛАЗКОВ**, В.В. БАКУТКИН*, A.A. МАРЬЯНОВСКИЙ***
Разработана компьютерная программа для анализа цифровых магнитно-резонансных томограмм позвоночника в автоматическом режиме и позволяющая идентифицировать межпозвонковый диск с целью оценки его состояния.
Ключевые слова: компьютерный анализ, межпозвонковый диск, магнитно-резонансная томография.
Важность изучения состояния межпозвонковых дисков (МПД) обусловлена высокой частотой дискогенной патологии, способствующей развитию вертеброгенных болевых синдромов
[1]. Детальное исследование и мониторинг состояния МПД имеют большое значение для принятия тактических решений в плане реабилитационных мероприятий - как консервативных, так и оперативных. Магнитно-резонансная томография в настоящее время является основным неинвазивным диагностическим методом для изучения структуры МПД. Однако в заключении данные представлены в виде качественных показателей, характеризующих степень выраженности дегенеративных изменений (за исключением количества и размера грыж и протрузий), что затрудняет объективное представление о состоянии изучаемых структур и динамическое наблюдение за состоянием МПД, при этом радиолог при анализе данных ориентируется на свои знания и опыт, что увеличивает долю субъективизма [3,4].
Цель исследования - разработка компьютерной программы для анализа цифровых магнитно-резонансных томограмм (МРТ) позвоночника с целью идентификации и дальнейшей обработки изображений МПД.
Материалы и методы исследования. Для оценки состояния МПД используют цифровое изображение МРТ позвоночника, которое подвергается компьютерному анализу с помощью разработанной программы. На первом этапе происходит фильтрация цифрового МРТ изображения для определения уровня информативности и дополнительной обработки в случае необходимости
[2]. Для входного контроля качества изображения отдела позвоночника определяется следующая совокупность показателей качества: уровень адаптации зрительной системы (LQ), полнота использования градаций яркости (KQ), резкость изображения (RQ) и контрастность изображения (KC). Оценка качества изображения осуществляется по интегральному критерию: Q=LQxKQxRQxKC.
Результаты и их обсуждение. Далее представлен алгоритм разработки компьютерной программы на примере анализа цифрового МРТ изображения пояснично-крестцового отдела позвоночника.
1. Предварительный анализ методов поиска позвоночного столба. На первом этапе нами были проанализированы возможные способы определения пространственного положения позвоночного столба (Фурье-анализ и анализ степени изменчивости яркости вертикальных срезов изображения) и выбор был остановлен на способе поиска позвоночного столба с использованием изменчивости яркости вертикального среза, как временной функции.
2. Поиск позвоночного столба. Следующая задача состояла в разработке программы для получения одномерных функций
* ФБУН Саратовский НИИ сельской гигиены Роспотребнадзора, 410022, г. Саратов, ул. Заречная, 1 А
Саратовский государственный технический университет, 410054, г. Саратов, ул. Политехническая, 77
Российский государственный медицинский университет им. Н.И. Пирогова, 117997, г. Москва, ул. Островитянова, д. 1
соответствующих вертикальным срезам. На вертикальном срезе, проходящем через позвоночный столб (рис. 1а), визуализируются всплески сигнала, соответствующие позвонкам, однако, в пределах этих всплесков наблюдаются значительные перепады яркости, что способствует возникновению ложных всплесков. Для исключения подобного явления необходимо выполнить сглаживание изображения, что может быть реализовано с использованием медианной фильтрации (рис. 1 б).
а)
б)
Рис. 1. Одномерная функция вертикального среза (а); одномерная функция вертикального среза после медианной фильтрации изображения (б)
Следующая задача состояла в определении количества всплесков, т.е. количества позвонков в данном срезе. Для этого необходимо преобразовать функцию таким образом, чтобы всплески были обособленными, что было реализовано путем вычитания из исходной функции ее среднеарифметического значения (приблизительно 80) и удаления отрицательных значений (рис. 2а). Анализируя полученный результат можно заметить потерю первого (самого левого) всплеска. Для исключения потери крайних всплесков следует уменьшить диапазон определения среднего, например, весь диапазон изменения аргумента можно разбить на некоторое число частей. Интерполируя кубическим сплайном полученную совокупность локальных значений средних и вычитая из функции среза (рис. 26), получим разностный сигнал, в котором присутствуют все всплески исходного сигнала.
Следующий этап заключался в подсчете количества всплесков и для этого преобразовали сигнал разности в импульсный сигнал - все значения функции больше «0» заменили на «1», а равные или меньше «0» заменили на «0» (рис. 3а). Последующее дифференцирование импульсного сигнала (рис. 36) позволяет нам определить положения передних (положительный импульс) и задних (отрицательный импульс) фронтов импульсов, которые соответствуют верхнему и нижнему краю позвонка.
Таким образом, количество положительных импульсов отражают число позвонков в срезе. Однако для исключения подсчета ложных импульсов (см. узкий импульс в районе 380), необходимо удаление узких импульсов шириной менее 30 пикселов.
а)
б)
Рис. 2 Разность сигнала на срезе и его среднего( а) и его интерполированного среднего (б).
0.9 - -
о в - -
0.7 - -
0.6 - -
0.5 -
О А - -
о.э - -
0 2 - -
0.1- -о ---------------------—------1-1—---—------—----------—--------------1_!---------
0 ЮО 200 300 400 500 600
1
0.3 - I -
0.6 - I -
0.2 - -
-0.6 " “
-0.3 " “
О 10О 200 300 400 500 600
б)
Рис. 3 Преобразование разностного сигнала в импульсный (а) и последующее его дифференцирование (б).
3. Определение осей межпозвонковых дисков. При определении осей МПД в каждом вертикальном срезе ориентировались на координаты верхних и нижних краев позвонков (рис. 4).
х I
1* *4 1
1 « 1 1 1 ■ •
& Ш 1 Ы [ <4 1 74 И й Ч ■
1 ... .
Рис. 4 Результат работы программы определения осей межпозвонковых дисков
Очередной задачей программы является выделение позвоночного столба, для чего на основании количества импульсов (позвонков) в каждом вертикальном срезе и строится соответст-
вующий график (рис. 5). Очевидно, что только вертикальные срезы позвоночного столба будут содержать максимальное число импульсов.
Рис. 5 Распределение числа импульсов по вертикальным срезам
Определение границ максимального выброса на графике (рис. 5) даёт возможность определить горизонтальные границы позвоночного столба. Фрагмент выделенного позвоночного столба представлен на рисунке 6а. Следующей задачей является определение координат центров МПД. Для этого вначале определяются горизонтальные сечения позвоночного столба, в которых присутствует максимальное число отмеченных точек (рис. 66).
О 100 200 300 400 500 600
б)
Рис. 6 Фрагмент с выделенным позвоночным столбом (а) и расположение горизонтальных срезов с максимальным числом точек (б).
В каждом сечении, содержащим отмеченные точки, вычисляется центральная точка, которая и является центром МПД. На базе вычисленного центра из исходного изображения вырезается прямоугольник заданных размеров - фрагмент изображения с искомым МПД (рис. 7).
0.4Т Арегго Ех 2009052713 Т2 5АС Ъе Ж 1т: 5/9
зад 12.7 (СО!)
А1
£ 12 кГ
ТО 2700.0 ТЕ: 120.0 Г1.ЕХ Бсф(М)
4.5НМ1 05р
Ю ОСМУЫгеРСММс! Ю V* 14135 1:7068
/м И Гм
та ■ н г
£ага1о«и]у N1110 КогоГксма Т N. 1аг 26 Р 610 АСС 2009 Мау 27 16 41:40.620
288 х156
СТО'/ 33.0x33.0cm
Рис. 7 Исходное изображение с выделенными МПД
Таким образом, в ходе выше изложенных действий, сформирован набор микроизображений с МПД и фрагментами выше и ниже лежащих позвонков.
4. Идентификация межпозвонковых дисков. Для идентификации МПД мы ориентировались на позвонки, которые в отличие от дисков имеют достаточно однородную яркость (рис. 8а). Следующим этапом обработки является преобразование полутонового изображения в бинарное с определённым порогом. Следует отметить, что величина выбранного порога существенно влияет на форму и число объектов. При малом пороге к позвонкам могут «прилипнуть» посторонние объекты, а при большом - позвонки теряют свою естественную форму. Поэтому на начальной стадии разработки программы порог выбирался вручную.
в)
Рис. 8 Микроизображение с МПД (а), бинаризация (б) и обработка морфологической операцией «эрозия» (в)
Бинарное изображение (рис. 86) содержит несколько объектов, среди которых присутствует фрагменты верхнего и нижнего позвонков. Объекты часто соединяются тонкими связями, которые могут быть удалены с использованием морфологической операции «эрозия» (рис. 8в). В результате соответствующей обработки получаем бинарное изображение с чётко очерченными границами, на котором необходимо найти фрагменты позвонков. Для реализации поставленной задачи мы применяли пакет МЛТЬЛБ (интегрированная среда для инженерных вычислений), содержащий стандартную функцию для вычисления ряда геометрических признаков для бинарных объектов. Исходя из того, что формы позвонков в наибольшей степени приближаются к такой геометрической фигуре, как прямоугольник, ориентированный по горизонтали, мы сформулировали для системы распознавания следующие характерные особенности фрагментов позвонков:
- площадь в определенных пределах (позвонки имеют относительно стабильную форму и размеры, а, следовательно, и площадь);
- отношение большой оси к малой не более 2 (указанные оси приблизительно соответствуют осям прямоугольника);
- наклон большой оси в пределах от -30о до +30° (отклонение ориентации фрагментов позвонков от горизонтали невелико, за исключением самых нижних);
- отношение площади позвонка к площади опоясывающего прямоугольника более 0,9 (так как форма позвонка близка к форме прямоугольника, то указанное отношение будет приближаться к 1);
- эквивалентный диаметр приблизительно равен среднему большой и малой оси (среднее между длинами большой и малой оси для прямоугольника приближается к эквивалентному диаметру).
Все бинарные объекты на изображении проверялись на соответствие приведенным особенностям, и при соответствии данной особенности получал 1 балл, при несоответствии - 0 баллов. После завершения процедуры распознавания, каждый объект набирает некоторое количество баллов, которые определяют искомые фрагменты позвонков (рис. 9а). Учитывая, что сформированы ограничения МПД сверху и снизу (фрагменты позвонков), необходимо создать ограничения слева и справа, соединив левые и правые кромки позвонков. Для реализации этого определяются экстремальные координаты фрагментов позвонков (рис. 96), которые для каждого объекта представляют собой координаты двух самых крайних точек с каждой стороны, т.е. всего 8 точек.
б)
Рис. 9 Искомые фрагменты позвонков (а) и их экстремальные координаты (б).
Соединив ближайшие друг к другу экстремальные точки с левой и с правой стороны между собой (рис. 10а), получили один объект с отверстием. Заполнив внешнюю по отношению к объекту область белым, получим темную область, соответствующую МПД. После инверсии изображения и его морфологической обработки получили искомый объект - МПД (рис. 106).
б)
Рис. 10 Соединение боковых сторон позвонков (а) и МПД после морфологической обработки (б)
Для контроля качества выполненных манипуляций определяется контур МПД (рис. 11а) и накладывается на исходное микроизображение (рис.11 б). Анализируя соответствие реальной границы диска и контура, можно сделать вывод об удовлетворительном результате.
б)
Рис. И Контур МПД (а) и его наложение на исходное микроизображения (б).
Заключение. В ходе данного исследования, нами разработана компьютерная программа, позволяющая в автоматическом режиме путём анализа цифровых МРТ позвоночника, идентифицировать изображения МПД для последующей обработки с целью оценки состояния изучаемых структур, что будет способствовать повышению качества диагностики, выявлению патологических изменений на раннем этапе развития, формированию базы данных, динамическому наблюдению за состоянием позвоночника в практических и научно-исследовательских целях и интеграции в коммуникативную информационную среду для оптимизации телемедицинских консультаций. Разработанная программа позволяет в ходе компьютерного анализа цифровых МРТ позвоночника изучить совокупность характерных признаков - средний уровень яркости и среднеквадратичное отклонение яркости от среднего уровня, высоту и ширину диска, угол наклона относительно горизонтальной линии, форму диска, что позволяет полу-
чить объективную количественную характеристику каждого диска, как в отдельности, так и интегральную оценку состояния дисков всего изучаемого отдела позвоночника.
Литература
1. Кузнецов, В.Ф. Вертеброневрология: клиника, диагностика и лечение заболеваний позвоночника / В.Ф. Кузнецов.- Мн.: Книжный Дом, 2004.- 640 с.
2. Методы компьютерной обработки изображения. / Под ред. В.А Сойфера. - М.: Физматлит, 2001.
3. Michopoulou, S.. Texture-based quantification of lumbar intervertebral disc degeneration from conventional T2-weighted MRI / S. Michopoulou, L. Costaridou, M. Vlychou, R. Speller, A. Todd-Pokropek// Acta Radiologica 2011; 52: 91-98.
4. Degenerative disc disease / M. Modic [et al.]// Radiology 1998; 199: 193-199.
COMPUTER PROGRAMME FOR ANALYZING DIGITAL MAGNETIC RESONANCE TOMOGRAPHY OF LUMBOSACRAL PART OF SPINE
N.YE. KOMLEVA, S.K. DAUROV, A.A. BOLSHAKOV, V.P. GLAZKOV, V.V. BAUTKIN, A.A. MARYANOVSKY
Saratov Research Institute of Agricultural Hygiene,
Saratov State Technical University Russian State Medical University after N.I. Pirogov
A computer programme for analyzing digital magnetic resonance tomograms of spine has been created, which allows automatic identifying the intervertebral disc for assessing its state.
Key words: computer analysis, intervertebral disc, magnetic resonance tomography.
УДК 611.711:004.9
СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СТЕПЕНИ ДЕГЕНЕРАТИВНЫХ ИЗМЕНЕНИЙ МЕЖПОЗВОНКОВЫХ ДИСКОВ ПРИ КОМПЬЮТЕРНОМ АНАЛИЗЕ ЦИФРОВЫХ МАГНИТНО-РЕЗОНАНСНЫХ ТОМОГРАММ
Н.Е. КОМЛЕВА*, О.Ю. РЕБРОВА** С.К. ДАУРОВ***,
А.А. МАРЬЯНОВСКИЙ****
Разработан способ определения степени дегенеративных изменений межпозвонковых дисков при компьютерном анализе цифровых магнитно--резонансных томограмм позвоночника. Данный способ позволяет в автоматическом режиме определить среднюю яркость уровня серого, которая характеризует выраженность дегенеративных изменений межпозвонковых дисков. Индекс согласия между заключениями эксперта и компьютерного анализа может расцениваться как «очень хороший».
Ключевые слова: компьютерный анализ, межпозвонковый диск, МРТ, дегенеративные изменения.
Актуальность изучения состояния межпозвонковых дисков (МПД) обусловлена высокой частотой дискогенной патологии, способствующей развитию вертеброгенных болевых синдромов [4,6]. В настоящее время основным неинвазивным диагностическим методом для изучения структуры МПД является магнитнорезонансная томография. Однако оценку состояния МПД врачи радиологи представляют, как правило, в виде качественных показателей (за исключением количества и размера грыж и протрузий), характеризующих степень выраженности дегенеративных изменений, что затрудняет объективное представление о состоянии изучаемых структур и динамическое наблюдение. Кроме того, радиологи при анализе данных ориентируются на свои знания и опыт, что способствует увеличению доли субъективизма [3,7].
В ходе предшествующего исследования [5] нами разработан способ компьютерного анализа цифровых магнитнорезонансных томограмм (МРТ) пояснично-крестцового отдела
* ФБУН Саратовский НИИ сельской гигиены Роспотребнадзора, Адрес: 410022, г. Саратов, ул. Заречная, 1 А, NEKomleva@yandex.ru.
НИИ клинико-экономической экспертизы и фармакоэкономики РНИМУ им. Н.И. Пирогова, 117997, г. Москва, ул. Островитянова, д. 1,
o.yu.rebrova@gmail.com.
ФГБОУ ВПО «Саратовский государственный технический университет им. Гагарина Ю.А., 410056, г. Саратов, ул. Сакко и Ванцетти, д. 15., dau-rovsk@mail.ru.
ГБОУ ВПО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздравсоцразвития России, 117997, г. Москва, ул. Островитянова, д. 1, marjanovsky@arnebia.ru.
