CC BY
31
DEVELOPMENT OF DIAGNOSTICS OF BONE TISSUE
IN DENTISTRY BY MEANS OF X-RAY ANALYSIS 1 2
Abdukhalimova Z.K. , Belov S.V. (Russian Federation) Email: [email protected]
1Abdukhalimova Zaira Kurbanovna - Student; 2Belov Sergey Valerievich - Candidate of Technical Sciences, Associate Professor,
Head of Department,
DEPARTMENT OF AUTOMATED SYSTEMS FOR INFORMATION PROCESSING AND CONTROL, ASTRAKHAN STATE TECHNICAL UNIVERSITY, ASTRAKHAN
Abstract: the system is a graphical editor for processing a file that is 512 images of the jaw in various projections. Use of the output data of the system will allow the doctor to determine the possibility of implantation by evaluating the anatomy of the jaw, the state and volume of bone tissue [5, 6] of the patient, and in general to improve the process of image diagnostics in medical institutions of the city. The article presents a fuzzy model of the diagnostic process, which allows to characterize the scenario of the future system operation and determine the possibility of successful implantation at specific values of the input parameters. The advantage of the system is the lack of the need to download additional modules and high accuracy of results due to the use of high-precision diagnostic methods. Keywords: automated system, graphic editor, bone tissue density, roentgenological examination, method of bone tissue density estimation, fuzzy logic, expert system.
РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ДИАГНОСТИКИ СОСТОЯНИЯ КОСТНЫХ ТКАНЕЙ В СТОМАТОЛОГИИ ПОСРЕДСТВОМ
АНАЛИЗА РЕНТГЕН-СНИМКОВ
12
Абдухалимова З.К. , Белов С.В. (Российская Федерация)
1Абдухалимова Заира Курбановна - студент; 2Белов Сергей Валерьевич - научный руководитель, кандидат технических наук, доцент,
заведующий кафедрой, кафедра автоматизированных систем обработки информации и управления, Институт информационных технологий и коммуникаций, Астраханский государственный технический университет, г. Астрахань
Аннотация: система представляет собой графический редактор для обработки файла, представляющего собой 512 снимков челюсти в различных проекциях. Использование выходных данных системы позволит врачу определить саму возможность имплантации, оценив анатомию челюсти, состояние и объем костной ткани [5, 6] пациента, и в целом усовершенствовать процесс диагностики изображений в медицинских учреждениях города. В статье представлена нечеткая модель процесса диагностики, позволяющая охарактеризовать сценарий работы будущей системы и определить возможность проведения успешной имплантации на конкретных значениях входных параметров. Преимуществом системы является отсутствие необходимости скачивать дополнительные модули и высокая точность результатов благодаря использованию высокоточных методов диагностики. Ключевые слова: автоматизированная система, графический редактор, плотность костной ткани, рентгенологическое исследование, метод оценки плотности костной ткани, нечеткая логика, экспертная система.
На сегодняшний день плотность костной ткани определяется по результатам рентгенологического обследования [2, 5, 6]. Оно позволяет стоматологу оценить анатомию челюстей и отдельных зубов, состояние и объём костной ткани, определить наличие патологических очагов, незаметных при простом визуальном осмотре.
Однако, большинство существующих на сегодняшний день методов диагностики состояния костной ткани, используемых медицинскими учреждениями, не отвечают требованиям точности и простоты использования [1, 8].
В связи с этим предлагается использование возможностей графических редакторов дифференцировать 256 градаций серого цвета вкупе с теорией нечеткой логики [3, 4]. Подобный подход позволит с одной стороны снизить трудоемкость процесса диагностики костных тканей, что позволит принимать больше пациентов в день, а также повысить процент достоверности производимых расчетов.
Задача диагностики характеризуется большим объемом информации и сложностью определения анализируемых факторов. Особенностью информации, которая используется для вычисления возможности имплантирования является:
• разнородность единиц измерений,
• разнородность диапазонов значений (шкал оценки),
• разнородность степени важности влияния каждого из параметров на общую оценку.
Учитывая описанное, а также мнение экспертной группы специалистов по разработке теоретических методов анализа разнородной текущей и ретроспективной информации было принято решение, что наиболее целесообразным формальным аппаратом для расчета возможности имплантирования являются методы теории нечеткой логики и нечеткого вывода.
Для обработки нечеткой информации выбран алгоритм Мамдани, поскольку он работает по принципу «черного ящика» и наиболее прост и универсален. На входе и выходе берутся численные значения. На промежуточных этапах используется аппарат нечеткой логики и теория нечетких множеств [7].
Входными переменными для модели будут являться:
• Возраст.
• Абсолютные противопоказания.
• Относительные противопоказания.
• Средняя плотность костной ткани.
Средняя плотность костной ткани определяется в ходе рентгенологического обследования. 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.
По формуле из полученных значений рассчитываются значения физической плотности челюстно-лицевой области [8]. Если значения плотности равны или больше 2,041 г/см3, процедура протезирования может быть проведена, в противном случае рекомендуется операция по наращиванию ткани.
р = К * Ни + р(воздуха),
где р - физическая плотность костной ткани,
К - 0,975 10-3 г/см 3 и является коэффициентом, рассчитываемым по формуле К = (воды - воздуха):1024
Ни - абсолютные приращения значений рентгенологической плотности
р(воздуха) - 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.
Полученное значение в дальнейшем используется в аппарате нечеткой логики. На входе результаты обследования пациента оценивает экспертная группа, которая на вход системе дает четыре значения согласно своей шкале, на выходе общая оценка -возможность проведения имплантации - значение в диапазоне [0, 1]. Начиная от 0,5 шанс проведения успешной имплантации возрастает.
Для обработки информации в нечетком виде и последующего получения четкого значения для всех переменных построены функции принадлежности. Для определения значений переменных в нечетком виде сформированы специальные термы.
Техническая реализация модели проводилась средствами программного пакета Matlab при помощи модуля Fuzzy Logic Toolbox и системы визуализации Simulink [2]. На рисунке 1 изображена схема (система нечеткого вывода) для оценки возможности имплантирования.
хх-
i) (A
М ED 1С AL_ Di AGN 0 STIС S (mam dan u
Рис. 1. Схема подсчета оценки возможности имплантирования пациента
Лингвистическая переменная AGE (Возраст) изменяет свои значения в диапазоне от 0 до 100 лет (см. рис. 2).
Рис. 2. Границы для лингвистической переменной AGE
Диапазон значений делится на 6 термов: очень молодой, молодой, не очень молодой, зрелый, старый, очень старый (пожилой).
Необходимо сформировать для нее соответствующие термы и их обозначения (см. табл. 1).
Таблица 1. Термы лингвистической переменной AGE
Диапазон изменения значения Терм
Очень молодой (0-17) ОМ
Молодой (18-35) М
Не очень молодой (35-45) НОМ
Зрелый (45-55) З
Старый (55-75) С
Очень старый (75-100) ОС
Лингвистическая переменная RELATIVE (Относительные противопоказания) изменяет свои значения в диапазоне от 0 до 1, что соответствует значениям «нет» / «есть» (см. рис. 3).
Рис. 3. Границы для лингвистической переменной RELATIVE
Диапазон значений делится на 2 терма: есть и нет. Необходимо сформировать для нее соответствующие термы (см. табл. 2).
Таблица 2. Термы лингвистической переменной AGE
Диапазон изменения значения Терм
0-0.3 Нет
0.4-1 Есть
Аналогично RELATIVE описывается переменная ABSOLUTE (абсолютные противопоказания). Лингвистическая переменная DENSITY (Средняя плотность костной ткани) изменяет свои значения в диапазоне от 140 до 480, что соответствует термам: крайне мало, мало и достаточно (см. рис. 4).
Рис. 4. Границы для лингвистической переменной DENSITY Термы лингвистической переменной описаны в таблице 3.
Таблица 3. Термы лингвистической переменной DENSITY
Диапазон изменения значения Терм
140-220 Крайне мало
220-370 Мало
370-480 Достаточно
Общая оценка после подсчета выбирается из диапазона от 0 до 1 (см. рис. 5).
Рис. 5. Градация общей оценки возможности имплантирования
База нечетких правил, состоящая из 76 правил, для вычисления общей возможности имплантирования пациента представлена ниже._
1. If (AGE is ОМ) then (RESULT is H ЕЛ ЬЗЯ.П PO ВОДИТЬ) (1)
2. If (ABSOLUTE й ЕСТЬ) tfwri {RESULT в НЕЛЬЗЯ_ПРОвр»ПЬ)(1)
3. If (DENSITY is КРАЙ НЕ.МАЛО) then (RESULT is НЕЛЬЭЯ_ПРОВОДИТЬ) (1)
4. If (DENSITY is MAJ10(then (RESULT is НЕЛЬЭЯ.ПРОВОДИТЬ) (1)
5. If (AGE is OM) and (RELATIVE is ЕСТЬ) ana (ABSOLUTS is ЕСТЬ) ana (DENSITY S КРАЙ HE_M АЛО) then (RESULT is НЕЛЬЭЯ.ПРОВОДИТЬ) (1) |e. If (AGE a OH) and (RELATIVE а ЕСТЬ) and (ABSOLUTE is ЕСТЬ) ana (DENSITY s MAJ10) then (RESULT is НЕЛЬЗЯ .ПРОВОДИТЬ) (1)
?. If (AGE is OM) ana (RELATIVE is ЕСТЬ) ana (ABSOLUTE is ЕСТЬ) ana (DENSITY а ДОСТАТОЧНО) then (RESULT а НЕЛЬЭЯ.ПРОВОДИТЬ) (1) Is. if (AGE a OM) ana (Relative а ЕСТЬ) ana (absolute а нет) ana (DENSITY а крайнЕ_мАЛО) then (RESULT а нельЭЯ.проводить) (1) ft-.L^.--°M''ШШВияйв! ¿ивт! ¡¡¡j(ABSOLUTE а НЕТ) ana (DENSITY а МАЛО) then (RESULT а НЕЛЬЭЯ.ПРОВОДИТЬ) (1)
to H (AGE IS OM) sua (RELATIVE а ЕСТЬ) ana (ABSOLUTE is H
11. If (AGE a OM) ana (Relative а НЕТ) ana (absolute is ЕСТЬ) ana (DENSITY а КРаИнЕ.мапО) then (Result а НЕЛЬЭЯ.ПРОВОДИТЬ) (1)
11. и (AGE a ОМ) ana (Relative а нет) ana (absolute а ЕСТЬ) ana (DENSITY ia мало) then (RESULT а НЕЛЬЭЯ.ПРОВОДИТЬ) (1)
15. И (AGE a ОМ) ana (RELATIVE а НЕТ) ana (ABSOLUTE а ЕСТЬ) ana (DENSITY is ДОСТАТОЧНО) then (RESULT а НЕЛЬЭЯ.ПРОВОДИТЬ) (1)
14. и (AGE a OM) ana (Relative а НЕТ) ana (ABSOLUTE а НЕТ) ana (Density а край he.m ало) then (RESULT а нельЭЯ_проводить) (1)
15. If (AGE a OM) ana (RELATIVE а НЕТ) ana (ABSOLUTE а НЕТ) ала (DENSITY а МАЛО) then (RESULT а НЕЛЬЭЯ.ПРОВОДИТЬ) (1)
16. И (AGE is OM) ana (RELATIVE is НЕТ) ana (ABSOLUTE is НЕТ) ana (DENSITY а ДОСТАТОЧНО) then (RESULT а НЕЛЬЭЯ.ПРОВОДИТЬ) (1)
1 Т. IfiAGE is MlanaiRELATIVE is ECTblanajABSOLUTE is ECTblsnaiDENSITYJs КРАЙНЕ 11ДЯО) Иип fflESULTh НЕЯЬЭЯ ПГОеОДИТЬЩ)
Для удобства использования описанную модель средствами программы 81шиИпк целесообразно представить в виде модели нечеткого вывода. Схема модели показана на рисунке 6.
Дополнительно на данной схеме показан пример расчета возможности имплантирования при заданных входных параметрах.
Рис. 6. Иерархическая модель нечеткого вывода для оценки плотности костной ткани
Заключение
Описанная в статье модель процесса диагностики, позволяет охарактеризовать сценарий работы будущей системы и определить возможность проведения успешной имплантации на конкретных значениях входных параметров. Была оценена важность каждой характеристики пациента, и на основе выводов экспертной группы предложена модель оценки возможности имплантирования, а также сформирована база правил, использующаяся в модели.
Результаты проведенного исследования будут использованы в дальнейшем для разработки системы диагностики состояния костной ткани.
Список литературы /References
1. Замахаева Е.В. Фотометрическое определение плотности костной ткани в пародонтологии: автореф. Дис. ... канд. мед. Наук. М.,2007. 22 с.
2. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzy TECH. СПб.: БХВ - Петербург, 2003. 736 с. \
3. Фисенко В.Т., Фисенко Т.Ю. Компьютерная обработка и распознавание изображений: учеб. пособие. СПб: СПбГУ ИТМО, 2008. 192 с.
4. Фисенко В.Т., Фисенко Т.Ю. Метод автоматического анализа цветных изображений // Оптический журнал, том 70, номер 9, сентябрь 2003. C.18-23.
5. 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. Режим доступа: http://studmedlib.ru/ (дата обращения: 14.05.2018).
6. 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
7. Штовба С.Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику. [Электронный ресурс]: М.: ГЭОТАР-Медиа, 2006. 221 с. Режим доступа: http://matlab.exponenta.ru/fuzzylogic/book1/index.php (дата обращения: 20.05.2017).
8. FindPatent - Патентный поиск. Способ денситометрического определения рентгенологической плотности костной ткани челюстей по изображениям, полученным с ортопантомограмм сканированием - 2012-2016. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.findpatent.ru/patent/213/2134064.html/ (дата обращения: 17.10.2016).
Список литературы на английском языке /References in English
1. Zamahaeva E.V. Photometric determination of bone tissue density in periodontology: author's abstract. Dis. ... cand. honey. Science. M., 2007. 22 p. [In Russian].
2. Leonenkov A. V. Fuzzy modeling in MATLAB and fuzzy TECH. - St. Petersburg: BHV -Petersburg, 2003. - 736 p. [In Russian].
3. Fisenko V.T., Fisenko T.Yu. Computer processing and image recognition: Textbook. allowance. SPb: SPbSU ITMO, 2008. - 192 p. [In Russian].
4. Fisenko V.T., Fisenko T.Yu. The method of automatic analysis of color images // Optical Journal, Volume 70, Number 9, September 2003. C.18-23. [In Russian].
5. Surgical dentistry [Electronic resource]: a textbook for stud. institutions of higher education. prof. education, students on special. 060105.65 "Dentistry" on the dis. "Surgical dentistry" / V.V. Afanasyev [and others]; under the Society. Ed. V.V. Afanasyev. - Moscow: GEOTAR-Media, 2011. 880 p. URL: http://studmedlib.ru/ (date of access: 14.05.2018). [In Russian].
6. Khobkek J.A. A Guide to Dental Implantology / Hobkek John A., Watson Roger M., Sizn Lloyd J.J .; Trans. from the English; Under the Society. Ed. M.Z. Mirgazizova. М.: MEDPRESS-INFORM, 2007. 224 p.
7. Shtovba S.D. Introduction to the theory of fuzzy sets and fuzzy logic [Electronic resource]: M.: GEOTARMedia, 2006. 221 p. URL: http://matlab.exponenta.ru/fuzzylogic/book1/index. php/ (date of access: May 20, 2017) [In Russian].
8. FindPatent - Patent search. Method for the densitometric determination of the radiological density of the jaw bone tissue from images obtained from orthopantomograms by scanning - 2012-2016. [Electronic resource]. URL: http://www.findpatent.ru/patent/213/2134064.html (date of access: 17.10.2016).
