معرفی تصویر Osteoporosis از طریق پردازش تصویر

پوکی استخوان همچنان یک نگرانی عمده بهداشت عمومی است که میلیون ها نفر در سراسر جهان را تحت تاثیر قرار می دهد و منجر به افزایش خطر شکستگی، معلولیت و مرگ و میر می شود. این وضعیت توسط توده استخوان پایین و تخریب بافت میکروارتری استخوان تعریف شده است که اغلب به طور مداوم پیشرفت می کند تا این تجزیه و تحلیل مغز و اعصاب برای مداخله به موقع ضروری باشد، اما روش های سنتی تفسیر تصاویر استخوان - به ویژه پردازش دوگانه - تجزیه و تحلیل دستی استخوان (Ax) می تواند به شدت بر اسکن های دستی بدن بستگی داشته باشد.

الگوریتم پردازش تصویر ترکیبی از عملیات ریاضی، تجزیه و تحلیل آماری و تکنیک های یادگیری ماشین را برای استخراج اطلاعات معنی دار از تصاویر پزشکی استفاده می کند، در نهایت استخوان ها را به عنوان سالم، پوکی استخوان، یا تجزیه و تحلیل کیفیت تصویر، تکنیک های کلیدی پردازش استخوان، و شناسایی تصاویر استخوان ها، و در نهایت طبقه بندی استخوان ها به عنوان سالم، osteopenic، و یا ostporotic، این بررسی های کلیدی در جهت های پردازش تصویر، با استفاده از روش های تصویر آینده و ردیابی از روش های تصویر، ردیابی از روش های تصویر و ردیابی تصاویر، و ردیابی از جهت های تصویر، و ردیابی از روش های کلیدی در جهت های تصویر، و ردیابی تصاویر، و ردیابی از روش های بعدی.

درک استخوان Densitometry Imaging

DXA تکنیک استاندارد طلا برای اندازه گیری چگالی مواد معدنی استخوان (BMD) است که به طور معمول به عنوان یک T-score گزارش می شود، BMD به تنهایی تمام جنبه های قدرت استخوان را جذب نمی کند - عواملی مانند هندسه استخوان، microarchitecture و خواص مواد نیز به تجزیه و تحلیل الگوریتم های پردازش تصویر می توانند فراتر از BMD بروند تا ویژگی های اضافی مانند بافت، ضخامت بافت جامع و ارزیابی جامع تر را تجزیه و تحلیل کنند.

دیگر روش های تصویربرداری، از جمله تایپوگرافی کم محاسبه شده (QCT)، CT کم کیفیت بالا (HR-pQCT)، و تصویربرداری رزانس مغناطیسی (MRI)، همچنین از پردازش تصویر پیشرفته بهره مند می شوند، با این حال DXA همچنان به طور گسترده ای از ابزار غربالگری به دلیل دوز کم، هزینه پایین و دسترسی آن استفاده می شود.

نقش الگوریتم های پردازش تصویر

الگوریتم پردازش تصویر، چندین تابع را در خط لوله تشخیص خودکار پوکی استخوان عمل می کند. گردش کار عمومی شامل پیش پردازش تصویر، تقسیم بندی، استخراج ویژگی و طبقه بندی است.هر مرحله می تواند با الگوریتم های تخصصی برای بهبود عملکرد تشخیصی اصلاح شود.

افزایش تصویر و پیش پردازش

تصاویر خام DXA اغلب شامل سر و صدا، کنتراست پایین و مصنوعات از حرکت بیمار یا همپوشانی بافت نرم است. تکنیک های پیش پردازش مانند همسان سازی هیستوگرام تطبیقی، فیلترینگ Gaussian و عملیات های مورفولوژیک افزایش دید ساختارهای استخوان است، به عنوان مثال، مقایسه حد حد حد حد و اندازه گیری هیستوگرام (CLA) می تواند الگوهای ظریف تر را بدون تشخیص صدا های مختلف نیز برای اطمینان از ویژگی های تصویربرداری انتقادی قابل مقایسه است.

بخش بندی مناطق استخوان

تقسیم دقیق از ژنور، ستون فقرات یا کل اسکلت بدن پیش نیاز برای استخراج ویژگی های قابل اعتماد است. Thresholding Method (به عنوان مثال، روش Otsu) استخوان جداگانه از بافت اطراف بر اساس شدت پیکسل است. Edge-ception الگوریتم هایی مانند Canny یا Sobel شناسایی مرزها. رویکردهای پیشرفته تر استفاده از مدل های فعال (nakes) یا روش های سطح یادگیری به طور خاص به شکل های عمیق استخوان ها دسترسی دارند - به ویژه تصاویر حضور در بدن.

بافت و استخراج مورفولوژیک

تجزیه و تحلیل بافت استخوان آرایش فضایی استخوان تربیکول را که منعکس کننده سلامت میکرومعماری است، نشان می دهد.The Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) یک روش کلاسیک است که ویژگی های آماری دوم مانند کنتراست، همبستگی، انرژی و همگن تجزیه و تحلیل ابعاد Fractal، تجزیه و تحلیل طول، و خوی ماکل، و ضخامت موج، اغلب با ویژگی های تجزیه و تحلیل تجزیه و تحلیل تجزیه و تحلیل تجزیه و تحلیل تجزیه و تحلیل متقابل، ترکیب می شوند.

یادگیری ماشین و طبقه بندی

هنگامی که ویژگی های استخراج می شوند، کلاس های یادگیری ماشین تعیین می کنند که آیا استخوان طبیعی است، osteopenic، یا osteoporotic. Support vector Machines (SVMs) با هسته تابع شعاعی به طور گسترده ای مورد استفاده قرار گرفته و دقت بالا در مطالعات تصادفی، AdaBoost، و k نزدیکترین همسایگان نیز رایج هستند، به تازگی، برخی از ویژگی های عصبی عمیق (A) را به طور مستقیم می توان از تصاویر مهندسی دقیق از تصاویر را از طریق دور زدن.

مزایای پردازش تصویر خودکار

اتخاذ الگوریتم پردازش تصویر در غربالگری پوکی استخوان بالینی چندین فایده ملموس را ارائه می دهد:

  • بهبود سازگاری تشخیصی - الگوریتم ها همان معیارهای را برای هر تصویر اعمال می کنند، از بین بردن تنوع بین سرور و کاهش حرکت داخل سرور.
  • حساسیت قابل توجه برای تشخیص زود هنگام - بافت و ویژگی های ریز آنکتیک می توانند قبل از BMD به آستانه پوکی استخوان برسند.
  • کار رادیولوژیست سرخ - سه گانه خودکار می تواند موارد غیر طبیعی را اولویت بندی کند، به رادیولوژیست ها اجازه می دهد تا بر تفاسیر پیچیده تمرکز کنند.
  • چرخش فاجعه - پردازش زمان واقعی می تواند نتایج فوری در طول بازدید بیمار ارائه دهد، و تصمیمات بالینی سریع را فراهم می کند.
  • صرفه جویی در هزینه - وابستگی کمتر به خواندن کتابچه راهنمای تخصصی ممکن است هزینه های مراقبت های بهداشتی، به ویژه در برنامه های غربالگری بزرگ کاهش یابد.

ادغام در Workflow بالینی

علی رغم تحقیقات امیدوار کننده، ترجمه به عمل روتین به طور تدریجی باقی مانده است. بسیاری از الگوریتم ها تنها در مجموعه داده های محدود معتبر بوده اند و دستورالعمل های تایید مقررات (به عنوان مثال، FDA ترخیص) قبل از استقرار به عنوان یک دستگاه پزشکی ضروری است، مانند osteoporosis] دستورالعمل های درمانی پیشرفته از سازمان های عمده، تاکید بر نمونه بالقوه تصویربرداری بی نظیر که در حال حاضر ارائه می دهد، نمونه های الکترونیکی و نرم افزار های تجزیه و تجزیه و تحلیل های صوتی است.

چالش ها و محدودیت ها

در حالی که مزایای آن قابل توجه است، چندین چالش باید قبل از پذیرش گسترده بالینی غلبه شود:

کیفیت تصویر و قابلیت های خرید

تصاویر DXA از تولیدکنندگان مختلف یا حتی مدل های مختلف در همان تولید کننده می تواند در وضوح، ویژگی های سر و صدا و کالیبراسیون متفاوت باشد. Algorithms آموزش دیده در یک دستگاه ممکن است در مقیاس دیگر از پروتکل های جذب تصویر ضعیف عمل کند و تکنیک های آسیب پذیری متقابل دستگاه مناطق فعال تحقیق هستند.

نیاز به داده های بزرگ و قدیمی

مدل های یادگیری عمیق نیاز به هزاران تصویر برجسته برای دستیابی به عملکرد قوی دارند. [۱] تقسیم بندی استخوان و برچسب های پوکی استخوان زمین و استخوان های آنتیک استخوان نیاز به رادیولوژیست های متخصص دارد و مجموعه داده های عمومی گران است، اگرچه ابتکاراتی مانند [FLT: ۰.۰UK Biobank داده های تصویربرداری بزرگ را فراهم می کند که می تواند از آن استفاده کند و کاهش دهد.

قابلیت پیش بینی و اعتماد

کلینیک ها اغلب از تکیه بر الگوریتم های "جعبه سیاه" تردید دارند. روشهای AI قابل توضیح مانند نقشه های سال و Grad-CAM می توانند مناطق تصویر را که به تصمیم گیری کمک می کنند، افزایش اعتماد، نشان دهند.

قابلیت های عمومی برای جمعیت های متنوع

شیوع پوکی استخوان و پوکی استخوان با نژاد، قومیت، جنس و سن متفاوت است. الگوریتم هایی که عمدتاً در جمعیت های اروپایی آموزش دیده اند ممکن است بر گروه های دیگر تأثیر بگذارند.

مسیر های آینده

تحقیقات به سرعت در حال پیشرفت برای رسیدگی به محدودیت های فعلی و گسترش توانایی های تشخیص پوکی استخوان مبتنی بر تصویر است.

  • ترکیب چند منظوره تصویربرداری - ترکیب DXA با QCT، HR-pQCT، یا MRI می تواند مجموعه ای غنی تر از شاخص های قدرت استخوان ارائه دهد.
  • تجزیه و تحلیل طولانی مدت و پیش بینی خطر شکستگی - الگوریتم هایی که تغییرات را در طول زمان دنبال می کنند می توانند خطر شکستگی آینده را دقیق تر از شبکه های عصبی همزمان و مدل های ترانسفورماتور برای داده های تصویربرداری سری زمان بررسی کنند.
  • ابزار مراقبت از نقطه زمان واقعی - دستگاه های قابل حمل DXA همراه با مدل های یادگیری عمیق سبک می توانند غربالگری را در تنظیمات مراقبت های اولیه یا حتی در مناطق دور افتاده با دسترسی محدود به رادیولوژی انجام دهند.
  • یادگیری اجباری - برای غلبه بر نگرانی های حریم خصوصی داده ها، آموزش مدل در سراسر بیمارستان های متعدد بدون به اشتراک گذاری تصاویر بیمار خام، در نتیجه ساخت الگوریتم های قوی تر و قابل توجه تر.
  • AI قابل توضیح و پشتیبانی تصمیم گیری بالینی [FLT 1] - یکپارچه سازی مدل های تفسیر شده با سیستم های پشتیبانی تصمیم کمک خواهد کرد پزشکان درک و اعتماد به توصیه های الگوریتم، تسهیل پذیرش.

نتیجه گیری

الگوریتم پردازش تصویر، با پیشرفت در بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشین، وعده عالی در تبدیل تشخیص پوکی استخوان از تصاویر استخوان دنتوتری را نگه دارید، در حالی که چالش های مربوط به تقویت تصویر، تقسیم بندی، استخراج ویژگی و طبقه بندی، این الگوریتم ها می توانند تشخیص سازگار تر، دقیق و به موقع را نسبت به خواندن دستی به تنهایی ارائه دهند.