CC BY
9—-у — 61-я науч.-практ. конф. «Молодые ученые - российской оториноларингологии»
УДК 616.216-002 + 771.534.531
ПРИМЕНЕНИЕ ДЕНСИТОМЕТРИИ ПРИ ДИАГНОСТИКЕ СОСТОЯНИЙ ОКОЛОНОСОВЫХ ПАЗУХ ПАЦИЕНТОВ
С. И. Пужаев
APPLICATION OF BONE DENSITOMETRY TO DIAGNOSE THE STATE OF THE PARANASAL SINUSES PATIENTS
S. I. Puzhaev
ГБОУ ВПО «Ростовский государственный медицинский университет» Минздрава России,
г. Ростов-на-Дону, Россия
(Зав. каф. болезней уха, горла и носа - засл. врач РФ, проф. А. Г. Волков)
Диагностика заболеваний ОНП - сложный итерационный процесс, при котором врач проводит предварительную диагностику, используя свой опыт и медицинские анализы. Рост числа ЛОР-заболеваний, инерционность и ошибочность как в диагностике заболеваний пациентов лечебных учреждений, так и при принятии решения по их излечению порождают актуальную необходимость в разработке системных принципов синтеза интегральных информационно-вычислительных телекоммуникационных комплексов обслуживания медицинских учреждений. Методы исследований, используемые в работе, -методы цифровой обработки изображений, основные положения порядковой логики, статистической обработки эмпирических данных, теории принятия решений, программные и языковые средства современной компьютерной технологии, методы линейного программирования.
Ключевые слова: денситометрия, острый синусит, гистограмма.
Библиография: 11 источников.
Diagnosis of ONP is a complex iterative process where the doctor conducts preliminary diagnosis, using their experience and medical analyses. Increase in the number of ENT diseases, inertia and fallacy in the diagnosis of patients and hospitals while deciding on their recovery, raises the urgent need to develop a system of principles of integrated computer telecommunication systems maintenance of health facilities. Research methods used in the work-methods of digital image processing, ordinal logic, statistical processing of empirical data, decision theory, software and language features of modern computer-related technologies, methods of linear programming.
Key words: densitometry, acute sinusitis, the histogram.
Bibliography: 11 sources.
В последние десятилетия отмечается рост числа заболеваний носа и околоносовых пазух (ОНП), которые в структуре заболеваний верхних дыхательных путей играют ведущую роль [4]. Воспалительные заболевания ОНП занимают первое место по обращаемости в поликлинику, а также среди больных, находящихся на лечении в ЛОР-отделениях, в особенности в регионе Северного Кавказа. Воспалительные заболевания носа и ОНП являются самой распространенной патологией верхних дыхательных путей, число их постоянно увеличивается, несмотря на появление новых методов диагностики и лечения заболеваний [9].
В Российской Федерации различной формой синусита каждый год болеет более 10 миллионов человек. Согласно данным эпидемиологов за последние десять лет заболеваемость синуситом выросла в 3-4 раза. Данный показатель является сниженным из-за того, что учитываются только манифестированные формы. Заболеваемость хроническими риносинуситами возросла в 3 раза за два последних десятилетия.
Диагностика заболеваний ОНП связана с большим количеством трудностей. В периоды
обострения заболевания, пациенты относительно редко высказывают жалобы на головную боль, являющуюся главным симптомом синусита. Важно раннее выявление синусита в целях своевременного лечения и предотвращения развития возможных осложнений. Совершенствование методов диагностики патологии ОНП является одной из наиболее актуальных проблем современной оториноларингологии, так как тенденции к снижению числа больных данной патологией не отмечается.
В настоящее время проводится специальное исследование прозрачных объектов с помощью разных технических и аппаратных устройств. Диагностика патологических состояний ОНП и выбор тактики лечения опираются на клинический осмотр и данные, полученные с помощью рентгеновского исследования. Рентгеновское исследование - простой общедоступный метод диагностики заболеваний ОНП, который по настоящее время остается ведущим.
Интерпретация результатов рентгенографических исследований зависит от качества снимков и квалификации врача-рентгенолога [1, 2, 5].
Российская оториноларингология № 1 (68) 2014
Трактовка рентгенологической картины при заболеваниях ОНП бывает неоднозначной. Термин «затемнение» может отражать картину как отека слизистой оболочки, так и полипов, кисты, опухоли, патологического содержимого [6]. Обзорные рентгенограммы позволяют подтвердить диагноз максиллярного синусита или фронтита только тогда, когда в полости пазухи четко удается выявить уровень жидкости. Анализ качественных рентгенограмм ОНП позволяет определить не только острую и подострую стадии воспалительного процесса, но хронические формы [11].
Денситометрия (ёепБйаБ - плотность и шеШа - измерение) - это количественный метод измерения плотности исследуемой ткани с помощью разной медицинской аппаратуры. Метод является объективным и широко применяется в травматологии и педиатрии.
К возможностям денситометрии относятся: определение плотности ткани, оценка риска развития остеопороза при исследовании костной ткани, а также оценка эффективности лечения. Несмотря на все аспекты, в оториноларингологии денситометрия практически не применяется.
Компьютерный анализ изображений - одно из новых направлений в медицинской диагностике, имеющее немаловажное значение в проведении исследований заболеваний и прогнозировании состояний пациентов во время лечения и в послеоперационный период.
Качественный рентгенотомографический анализ нередко чреват ошибками в принятии решений, поскольку связан с психофизиологическим состоянием исследователя, особенностями его зрительного анализатора, условиями съемки и просмотра изображения, качеством его носителя [3]. Неоднократно предпринимаются попытки получения объективных оценок, основным достоинством которых должна стать возможность охарактеризовать сущность и качество рентгено-томографического изображения одним числом, количественными соотношениями, т. е. информационной оценкой [8].
Важной задачей компьютерных систем обработки изображений и их анализа являются визуализация и объективизация информации, т. е. представление ее в удобном для зрительного восприятия виде, позволяющем выделять и измерять объекты интереса [7, 10].
Изображение диагностируемых объектов на рентгеновских снимках мы представляли двумерной функцией Дх, у), где х и у - это пространственные координаты, а ее значения Дх, у) в любой точке с координатами (х1, у/) назовем интенсивностью или уровнем серого (яркостью монохромного изображения) в этой точке.
Если величины х, у, Дх, у) принимают конечное число дискретных значений, то говорят
о цифровом изображении. Преобразование изображения с непрерывными координатами х, у, а также непрерывного значения самой функции f(x, у) состоит из процессов соответственно пространственной дискретизации и квантования этих значений.
Математическую обработку полученных результатов мы проводили с помощью специально разработанной компьютерной программы для оценки рентгенографических снимков, а также применяя Microsoft Office Excel 2013.
Для обработки рентгенографических снимков мы использовали программу ACDsee Pro v11.0. Нами были использованы следующие параметры: настройка экспозиции, контрастности, яркости и устранение шумов, позволяющие получить улучшенный по качеству снимок ППН.
Важной задачей компьютерных систем обработки изображений и их анализа являются визуализация информации - представление ее в удобном для зрительного восприятия виде, позволяющем выделять и измерять объекты интереса.
Математические методы, которые мы использовали в работе: методы цифровой обработки изображений, основные положения порядковой логики, статистической обработки эмпирических данных, теории принятия решений, программные и языковые средства современной компьютерной технологии, методы линейного программирования.
Результаты дискретизации и квантования мы представляли посредством матрицы значений ден-ситометрического параметра, а именно: яркостей пикселей анализируемого снимка изображения:
A =
a0,0 a1,0
0,1 al,l
a0,N-1 a1,N -1
aM-1,0 aM-1,1 ••• aM-1,N-1
Рис. 1. Границы исследуемой пазухи и гомолатераль-ной орбиты.
: 61-я науч.-практ. конф. «Молодые ученые - российской оториноларингологии»
Рис. 2. Оценка гистограммы.
где ау = Д(х = ¿, у = /) = /(¿, /). Значения ау, представленные в двоичной системе счисления, имеют вид
ЯЧ = (г, ] У
-5-1
где г = Щ ] = 1т; а 5 = {0,1} - значение разрядного коэффициента; к = 2 - основание системы счисления; 5 = 1,т - порядковый номер числа а/.
Матричное представление исследуемого фрагмента дает возможность применять методы обработки в пространственной и частотной областях. Пространственные методы объединяют подходы, основанные на прямом манипулировании пикселями изображения.
Для оценки изображения мы пользовались наиболее распространенной моделью пространственного метода - гистограммой. Гистограммой цифрового изображения с уровнями яркости в диапазоне [0, L - 1] называется дискретная функция Н(Гк = Пк), где Гк - к-й уровень яркости; Пк - число пикселей на изображении, имеющих яркость Гк. Общей практикой является нормализация гистограммы путем деления каждого из ее значений на общее число пикселей в изображении П. Тем самым значения нормализованной гистограммы будут
Р(тк ) = ^, к = 0,1.....(X -1),
п
где Р(Гк) - оценка вероятности появления пикселя со значением яркости Гк, при этом 1-1
Е Р(Гк ) = 1.
к=1
Гистограмма может выступать диагностическим параметром при анализе изображения рентгеновского снимка [10].
Гистограмму Ак (к = 1, т) как статистическое распределение денситометрического признака в соответствующих областях анализируемого снимка мы оценивали его числовыми характеристиками:
1) математическое ожидание хп , дисперсия
Д *Пк ];
2) среднеквадратическое отклонение а[хп ];
3) коэффициент вариации V[Хщ ].
Приведем выражения, определяющие их значения:
_ 1 п
хпк =~2 Е х (Щ); к п2 г=1
,2
1 п Г — г
В[хак ] = -2 Е хг (пк) - хпк I ;
к п2 г=11 л
= ;
V к ]=—
-, к = 1, т.
Таким образом, диагностику состояния околоносовой пазухи мы проводили посредством сравнительного анализа исследуемой пазухи и одноименной гомолатеральной орбиты, применяя отношения математических ожиданий полученных гистограмм, отношения коэффициентов вариации.
В качестве примера представим алгоритм диагностики состояния левой верхнечелюстной пазухи. Первым этапом нами обозначались границы исследуемой пазухи и гомолатеральной орбиты (рис. 1).
Затем мы оценивали полученные с помощью компьютерной программы гистограммы (рис. 2).
Российская оториноларингология № 1 (68) 2014 :
На основании количественных соотношений у пациента диагностируется левосторонний мак-силлярный синусит. Так как гистограмма име-
ет гетерогенный характер, это свидетельствует о наличии неоднородных включений в лобной пазухе.
ЛИТЕРАТУРА
1. Волков А. Г. Лобные пазухи. - Ростов н/Д: Феникс, 2000. - 512 с.
2. Волков А. Г., Краснопольский О. В. Дополнительные возможности для уменьшения ошибок в рентгенологической диагностике фронтитов // Сб. мат. мед. науч.-практ. конф, посв. 80-летию Горбольницы № 1. - Ростов н/Д, 2002. - С. 31.
3. Волков А. Г., Грошков К. К. Цифровые технологии для улучшения диагностики фронтитов / Акт.вопр.совр.ото-риноларингологии // Мат. Всеарм. науч.-практ. конф., посвящ. 130-летию со дня рождения В. И. Воячека. -СПб., 2006. - С. 10-11.
4. Волков А. Г., Гюсан А. О. Анализ орбитальных и внутричерепных осложнений синуситов по некоторым стационарам Северного Кавказа // Рос. оторинолар. - 2008. - № 4. - С. 57-61.
5. Волков А. Г., Пужаев С. И. Статистический метод распознавания образов при диагностике состояний лобных пазух // ИНК. - 2013. - № 67.
6. Королюк И. П. Рентгеноанатомический атлас скелета (норма, варианты, ошибки интерпретации). - М.: Видар, 1996. - 192 с.
7. Пат. RU № 2405432, А 61 В 5/1455. Способ цифровой диафанографической диагностики фронтитов» // А. Г. Волков, К. К. Грошков, А. П. Самойленко. 10.12.2010. Бюл. 34.
8. Пат. 2234859 Рос. Федерация: МПК7 А61 В 6/00. Способ диагностики воспалительной патологии верхнечелюстных пазух / В. Т. Пальчун, М. М. Магомедов, П. В. Петухова. - №2002128036/14; заявл. 21.10.0; опубл. 27.04.04. Бюл. № 24.
9. Пискунов Г. З. Клиническая ринология. - М.: Медицинское информационное агентство, 2006. - 560 с.
10. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2011619039, заявка № 2011617177 от 27.09.2011 г., зарегистрирован в реестре 18.11.2011 / А. П. Самойленко, А. В. Прибыльский, А. Г. Волков, Д. С. Галанзовский. Программный процессор для диагностики патологий параназальных пазух в базисе ден-ситометрических параметров
11. Шотемор Ш. Ш., Пурижанский И. И., Шевякова Т. В. Путеводитель по диагностическим изображениям: справ. практ. врача. - М.: Советский спорт, 2001. - 400 с.
Пужаев Станислав Игоревич - аспирант каф. болезней уха, горла, носа Ростовского государственного медицинского университета. Россия. 344000, г. Ростов-на-Дону, пр. Ворошиловский, д. 105. тел.: +7-950-85-10-800,
е-шаП: staspuzhaev@gmail.com
