Эндопротезирование коленного сустава является сложным оперативным вмешательством для восстановления функции и устранения боли, вызванной тяжелыми заболеваниями сустава. Оперативное лечение проводят, когда исчерпаны возможности консервативного лечения, а качество жизни пациента существенно снижено.

Эндопротезирование требует обширного хирургического вмешательства и является травматичным, поскольку включает в себя удаление поврежденных поверхностей костей и замену их имплантатами, имитирующими анатомию сустава.

В послеоперационном периоде эндопротезирования коленного сустава врачи сталкиваются с рядом трудностей при оценке состояния перипротезных тканей. Асептическое воспаление, возникающее как воспалительная реакция околосуставных тканей на микропыль, образующуюся при механическом трении компонентов протеза, может остаться пропущенным при визуальном и мануальном осмотре. Его сложность заключается в том, что, в отличие от инфекционного воспаления, асептическое обычно не сопровождается явными признаками бактериальной инфекции, такими как гнойное отделяемое или выраженная гиперемия. Вместо этого, оно проявляется в виде более тонких изменений: повышенной локальной температуры и болезненности при мануальном осмотре, которые могут быть либо незначительными на ранних стадиях, либо маскироваться общей отечностью и дискомфортом после операции. Эти неспецифические симптомы, в свою очередь, трудно отделить от нормальных послеоперационных реакций организма.

Для решения указанной проблемы нами предлагается автоматизированная система распознавания медицинских термографических изображений коленного сустава после операции эндопротезирования. Функционирование проектируемой системы основано на встроенных алгоритмах машинного обучения, в частности методов, адаптированных для анализа изображений, таких как текстурный анализ (например, Local Binary Patterns - LBP, или Histogram of Oriented Gradients - HOG) в сочетании с классификаторами, например, Support Vector Machines (SVM), а также методов сегментации, доступных в библиотеке OpenCV, таких как адаптивное пороговое преобразование или алгоритмы выделения контуров. Эти подходы позволят автоматически выявлять локальные зоны с повышенными значениями температуры, коррелирующие с начавшимися воспалительными реакциями.

На первом этапе планируется обучение алгоритмов на датасете предварительно размеченных термограмм. Второй этап состоит в настройке и встраивании алгоритмов в рабочую модель. На этом этапе будет осуществляться калибровка гиперпараметров для достижения максимальной производительности моделей на валидационных данных. Будут протестированы различные методы аугментации данных. Третий этап - апробация и валидация автоматизированной системы. Планируется проведение апробации на контрольной выборке термограмм.

Преимущества проектируемой системы будут выражаться в следующих аспектах:

- повышение объективности при оценке состояния эндопротезированного коленного сустава и перипротезных тканей за счет автоматического распознавания термограмм;

- повышение уровня точности диагностики (выявление зон воспаления, которые могут быть пропущены при пальпации и визуальном осмотре);

- наглядная визуализация данных (наглядное отображение зон воспаления на термограмме, облегчающее коммуникацию с пациентами и другими специалистами);

- объективная оценка эффективности лечения (мониторинг изменений в температурных характеристиках коленного сустава в динамике, позволяющий оценивать эффективность проводимой терапии).

Пользователями данной автоматизированной системы распознавания медицинских термографических изображений являются врачи-ортопеды и травматологи, которые смогут использовать её для мониторинга состояния пациентов в послеоперационном периоде, раннего выявления признаков асептического воспаления и своевременного принятия решений о дальнейшей тактике лечения.

Систему можно внедрить в клиники и больницы, специализирующиеся на ортопедии и эндопротезировании, а также в реабилитационные центры для контроля состояния пациентов во время длительной реабилитации. Научно-исследовательские медицинские центры смогут использовать её для проведения исследований. Производители медицинского оборудования могут интегрировать данное программное обеспечение в свои устройства, предлагая комплексные решения. Практическое внедрение возможно в операционных блоках и послеоперационных палатах для непрерывного мониторинга.

На страницу проекта