Российские ученые предложили подход, позволяющий при помощи персонализированных компьютерных моделей исследовать патологии коленного сустава. Разработанные алгоритмы способны с высокой точностью детектировать точки крепления связок и сухожилий к костям, что поможет создавать биомеханические модели суставов и использовать их для улучшения диагностики заболеваний и подбора наиболее эффективных методов лечения.
Коленный сустав на рентгене / ©Getty images
Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда (РНФ), опубликованы в журнале International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery. Лечение травм коленного сустава зачастую требует хирургического вмешательства. Для успешного проведения операции врачам необходима информация об индивидуальных анатомических особенностях каждого пациента, поэтому предварительно проводят неинвазивные исследования — магнитно-резонансная и компьютерная томографии.
По полученным снимкам создают трехмерные модели костей, а также выявляют точки крепления к ним мышц и связок. 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 (Москва) предложили автоматизированный метод, который строит объемную модель сустава по изображениям компьютерной томографии. Для этого ученые использовали одновременно три компьютерных алгоритма, которые находили точки крепления различных элементов сустава.
Для проверки точности разработанного метода ученые протестировали его на данных компьютерной томографии 26 пар коленных суставов (правых и левых), которые предоставил Сеченовский университет. Оказалось, что сочетание выбранных компьютерных алгоритмов позволяет создать персонализированные модели коленного сустава, соответствующие моделям, создаваемым в ручном режиме.
Автоматизированный подход имеет всего один недостаток — в некоторых случаях полученную модель необходимо корректировать специалистам. Это может потребоваться, если снимки КТ имеют низкое разрешение или поверхности костей оказываются слишком изношенными, то есть их наружный слой истончен, как, например, у пациентов пожилого возраста. В таких 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, доктор физико-математических наук, заместитель директора ИВМ РАН и директор Института компьютерных наук и математического моделирования Сеченовского университета.
