Рентген позвоночника в туле


Рентген: адреса и цены в Туле

Рентген пальцев кисти (2 проекции)

1 100 ₽

Рентген пальцев стопы (2 проекции)

1 000 ₽

Рентгенография кистей рук в I прямой проекции

1 400 ₽

Рентгенография ключицы (две проекции)

1 100 ₽

Рентгенография ключицы (стандартное исследование)

1 100 ₽

Рентгенография костей бедра (две проекции)

1 300 ₽

Рентгенография костей голени (две проекции)

1 300 ₽

Рентгенография костей лицевого скелета (стандартное исследование)

1 100 ₽

Рентгенография костей плеча (две проекции)

1 100 ₽

Рентгенография костей стопы в условиях физиологической нагрузки

1 400 ₽

Рентгенография костей таза (одна проекция)

1 100 ₽

Рентгенография костей таза (стандартные проекция)

1 100 ₽

Рентгенография лопатки (стандартное исследование)

1 100 ₽

Рентгенография пальцев

1 000 ₽

Рентгенография пальцев стопы (одна проекция)

1 000 ₽

Рентгенография подвздошной кости (две проекции)

1 100 ₽

Рентгенография пяточной кости (две проекции)

1 400 ₽

Рентгенография пяточной кости (одна проекция)

1 000 ₽

Рентгенография ребра (ребер) (одна проекция)

1 000 ₽

Рентгенография седалищной кости (стандартное исследование)

1 100 ₽

Рентген грудного отдела позвоночника: цель, процедура, наблюдение

Что такое рентген грудного отдела позвоночника?

Рентген грудного отдела позвоночника - это визуализирующий тест, используемый для проверки любых проблем с костями в средней части спины.

Рентгеновский снимок использует небольшое количество излучения, чтобы увидеть органы, ткани и кости вашего тела. При фокусировке на позвоночнике рентгеновский снимок может помочь обнаружить аномалии, травмы или заболевания костей.

Ваш позвоночник разделен на три основных отдела: шейный, грудной и поясничный.Каждый состоит из разных частей позвонков, костей, которые накладываются друг на друга, образуя позвоночник. Ваш шейный отдел позвоночника состоит из семи позвонков и составляет вашу шею. Ниже расположен грудной отдел позвоночника с 12 позвонками, которые прикреплены к грудной клетке. Далее идет поясничный отдел с пятью позвонками. За поясничным отделом позвоночника следует крестец, а затем копчик или копчик.

Наряду с позвонками в позвоночнике есть хрящевые диски, которые заполняют промежутки между костями.Это позволяет верхней половине вашего тела вращаться и двигаться независимо от нижней. Ваше тело и ваш мозг также общаются с помощью нервов, которые проходят по центру позвоночника.

Рентген - это один из способов, с помощью которого врач может помочь обнаружить причину боли в спине, которая может быть результатом травмы (например, перелома), болезни, инфекции или другого состояния.

Ваш врач может назначить рентген грудного отдела позвоночника для дальнейшего исследования:

  • врожденных дефектов позвоночника
  • костных шпор
  • вывиха позвоночной кости
  • грыжи межпозвоночного диска
  • травмы нижнего отдела позвоночника
  • низкого боль в спине
  • рассеянный склероз
  • остеоартрит
  • защемление нерва
  • сколиоз
  • признаки рака

Рентген - лишь один из многих тестов, которые врач может использовать для определения причины боли в спине.Они также могут заказать МРТ, УЗИ, сканирование костей или компьютерную томографию. Каждый тест позволяет получить изображение разного типа, что позволяет врачу поставить точный диагноз и выбрать подходящие методы лечения.

Все рентгеновские лучи подвергают вас небольшому воздействию радиации. Уровни радиации считаются безопасными для взрослых и обычно безвредны. Однако не забудьте сообщить своему врачу, если вы беременны или считаете, что беременны. Уровни радиации не считаются безопасными для развивающегося плода.

Рентген - это стандартная процедура, почти не требующая подготовки. Вам нужно будет удалить с тела все украшения и другие ненужные металлические предметы. Это может затруднить чтение рентгеновских изображений. Обязательно сообщите своему врачу, есть ли в вашем теле какие-либо металлические имплантаты после предыдущих процедур.

Перед обследованием вы переоденетесь в больничную одежду, чтобы никакие пуговицы или молнии на вашей одежде не повлияли на рентгеновский снимок.

Рентген проводится в радиологическом отделении больницы или клинике, специализирующейся на таких диагностических процедурах.Когда вы будете полностью подготовлены, рентгенолог (радиолог) поможет вам устроиться и занять правильное положение.

Технический специалист может потребовать, чтобы вы во время теста лежали в нескольких положениях, в том числе на спине, боку и животе. Некоторые изображения можно сделать, когда вы стоите перед специальной пластиной, содержащей рентгеновскую пленку или датчики.

Когда вы ляжете, техник переместит большую камеру, соединенную со стальной рукой, через вашу поясницу. Это позволит сделать рентгеновские снимки вашего позвоночника с помощью пленки, хранящейся в столе.

Пока снимаются изображения, вам придется задерживать дыхание и оставаться неподвижным. Это предоставит вашему врачу максимально четкие изображения.

Когда рентгенологу понравятся изображения, вы можете снова переодеться в обычную одежду и вести свой день как обычно.

Результаты рентгена могут быть доступны в тот же день. Ваш радиолог и врач изучат изображения. Ваш врач определит, что делать дальше, в зависимости от того, что покажет рентген.Ваш врач может назначить дополнительное сканирование изображений, анализы крови или другие диагностические меры, чтобы помочь вам поставить точный диагноз и начать лечение.

.

Рентген пояснично-крестцового отдела позвоночника: цель, процедура и риски

Рентген пояснично-крестцового отдела позвоночника или рентген поясничного отдела позвоночника - это визуализирующий тест, который помогает вашему врачу изучить анатомию вашей нижней части спины.

Поясничный отдел позвоночника состоит из пяти позвоночных костей. Крестец - это костный «щит» в задней части таза. Он расположен ниже поясничного отдела позвоночника. Копчик, или копчик, расположен ниже крестца. Грудной отдел позвоночника располагается поверх поясничного отдела позвоночника. В поясничном отделе позвоночника также есть:

  • крупных кровеносных сосудов
  • нервов
  • сухожилий
  • связок
  • хрящей

Рентген использует небольшое количество радиации, чтобы увидеть кости вашего тела.Сосредоточившись на нижней части позвоночника, рентген может помочь обнаружить аномалии, травмы или заболевания костей в этой конкретной области. По данным клиники Майо, рентген поясничного отдела позвоночника может показать, есть ли у вас артрит или перелом костей спины, но не может показать другие проблемы с мышцами, нервами или дисками.

Ваш врач может назначить рентген поясничного отдела позвоночника по разным причинам. Его можно использовать для просмотра травм в результате падения или аварии. Его также можно использовать для наблюдения за прогрессированием такого заболевания, как остеопороз, или для определения эффективности проводимого вами лечения.

.

Рентген травмы - Осевой скелет - шейный отдел позвоночника

Ключевые точки
  • Нормальные рентгеновские снимки шейного отдела позвоночника не исключают серьезных травм
  • Клинические соображения имеют особое значение при оценке внешнего вида рентгеновских снимков шейного отдела позвоночника
  • Систематически изучите все имеющиеся виды
C-позвоночник - Системный подход
  • Охват - Адекватно?
  • Выравнивание - Переднее / Заднее / Спиноламинарное
  • Кости - Кортикальный контур / Высота тела позвонка
  • Расстояние - Диски / Остистые отростки
  • Мягкие ткани - Предпозвоночные
  • Край изображения

Клинические аспекты особенно важны в контексте травмы шейного отдела позвоночника.Это связано с тем, что нормальные рентгеновские снимки шейного отдела позвоночника не могут исключить значительную травму, а пропущенный перелом шейного отдела позвоночника может привести к смерти или пожизненному неврологическому дефициту.

Клинико-радиологическую оценку повреждений позвоночника должны проводить опытные клиницисты в соответствии с местными и национальными клиническими рекомендациями. Визуализация не должна задерживать реанимацию.

Дальнейшая визуализация с помощью КТ или МРТ (не обсуждается) часто уместна в контексте травмы с высоким риском, неврологического дефицита, ограниченного клинического обследования или при неясных рентгенологических данных.

Стандартные виды

Три стандартных вида: Боковой вид - Передне-задний (AP) вид - и вид Одонтоидный колышек (или вид с открытым ртом) . В контексте травмы все эти образы трудно получить, потому что пациент может испытывать боль, быть сбитым с толку, быть без сознания или неспособен сотрудничать из-за иммобилизационных устройств.

Дополнительные виды

Если на виде сбоку позвонки не видны до T1, то может потребоваться повторный вид с опущенными руками или « Swimmer's view ».

Вид сбоку

Вид сбоку часто является наиболее информативным изображением. Оценка требует системного подхода.

Систематический подход к шейному отделу позвоночника - нормальный боковой 1

Наведите / выключите изображение, чтобы показать / скрыть результаты

Нажмите на изображение, чтобы показать / скрыть результаты

Щелкните изображение, чтобы выровнять его с верхней частью страницы

систематический подход - Нормальный Боковой 1
  • Охват - Все позвонки видны от основания черепа до вершины T2 (T1 считается адекватным)
  • - Если T1 не виден, то повторное изображение с опущенными плечами пациента или может потребоваться вид «пловца»
  • Выравнивание - Проверьте переднюю линию (линию передней продольной связки), заднюю линию (линию задней продольной связки) и спиноламинарную линию (линию, образованную передний край остистых отростков - идет от внутреннего края черепа)
  • - ЗЕЛЕНЫЙ = Передняя линия
  • - ОРАНЖЕВЫЙ = Задняя линия
  • - КРАСНЫЙ = Спинолам внутренняя линия
  • Кость - Проследите кортикальный контур всех костей для проверки на наличие переломов
  • Примечание : Спинной мозг (не виден) лежит между задней и спиноламинарной линиями

Систематический доступ к шейному отделу позвоночника - Нормальный Боковой 2

Наведите указатель мыши на изображение, чтобы показать / скрыть результаты

Нажмите на изображение, чтобы показать / скрыть результаты

Щелкните изображение, чтобы выровнять его с верхней частью страницы

Систематический доступ к шейному отделу позвоночника - Нормальный Боковой 2
  • Межпозвоночные пространства - Тела позвонков разделены межпозвоночными дисками - непосредственно рентгеновские лучи не видны.Эти промежутки должны быть примерно одинаковой высоты
  • Предвертебральные мягкие ткани - Некоторые переломы вызывают расширение предвертебральных мягких тканей из-за предвертебральной гематомы
  • - Нормальные предвертебральные мягкие ткани (звездочки) - сужаются до C4 и ниже
  • - Выше C4 ≤ 1/3 ширины тела позвонка
  • - Ниже C4 ≤ 100% ширины тела позвонка
  • Примечание : Не все переломы шейного отдела позвоночника сопровождаются предвертебральной гематомой - отсутствие утолщение предвертебральных мягких тканей НЕ следует воспринимать как успокаивающее
  • Край изображения - Проверьте другие видимые структуры

Нормальная анатомия шейного отдела позвоночника - Боковая часть (деталь)

Наведите / выключите изображение, чтобы показать / скрыть выводы

Нажмите на изображение, чтобы показать / скрыть результаты

Щелкните изображение, чтобы выровнять его с верхней частью страницы

Нормальная анатомия шейного отдела позвоночника - Боковая часть (фрагмент)
  • Кость - Кортикальный слой Контуры не всегда четко очерчены, но если приложить усилие глаза к краям всех костей, это поможет определить переломы
  • C2 Bone Ring - На C2 (ось) боковые образования, просматриваемые со стороны, образуют кольцо кортикальной кости ( красное кольцо )
  • Это кольцо не является полным у всех субъектов и может выглядеть как двойное кольцо
  • Трещина иногда видна как ступенька в контуре кольца

AP вид

Хотя часто менее информативен, чем вид сбоку Тем не менее эта точка зрения может предоставить важную подтверждающую информацию - требуется систематический подход.

Систематический подход к шейному отделу позвоночника - нормальный AP

Наведите указатель мыши на изображение, чтобы показать / скрыть результаты

Нажмите на изображение, чтобы показать / скрыть результаты

Щелкните изображение, чтобы выровнять его с верхней частью страницы

Систематический позвоночник доступ - нормальный AP
  • Охват - вид AP должен охватывать весь C-позвоночник и верхний грудной отдел
  • Выравнивание - Боковые края C-позвоночника выровнены (красные линии)
  • Кость - Переломы часто менее четко видны на этом виде, чем на боковом
  • Расстояние - Остистые отростки (оранжевые) расположены по прямой линии и расположены примерно равномерно
  • Мягкие ткани - Проверка на хирургическую эмфизему
  • Края изображения - Проверка на наличие травм верхних ребер и верхушек легких при пневмотораксе

Одонтоидный штифт / вид с открытым ртом

Хотя это и называется «зубчатый штифт», th Сам зубной штифт на этом обзоре часто не виден из-за перекрывающихся структур, таких как зубы или затылок.Многие называют эту точку зрения «взглядом с открытым ртом». Его основная цель - наблюдать за выравниванием поперечной массы.

Даже если есть перелом зубного штифта, он часто не виден на этом виде. Если перелом колышка не виден, но клинически подозревается старшим врачом, следует рассмотреть возможность проведения дополнительных изображений с помощью КТ.

Нормальная анатомия шейного отдела позвоночника - вид открытого рта

Наведите указатель мыши на изображение, чтобы показать / скрыть результаты

Нажмите на изображение, чтобы отобразить / скрыть результаты

Щелкните изображение, чтобы выровнять его с верхней частью страницы

Шип нормальная анатомия - вид с открытым ртом
  • Этот вид считается адекватным, если он показывает совмещение боковых отростков C1 и C2 (красные кружки)
  • Расстояние между штифтом и боковыми массами C1 ( звездочек ) должен быть одинаковым с каждой стороны
  • Примечание: На этом изображении зубной штифт полностью виден, что не всегда возможно в контексте травмы из-за трудности позиционирования пациента

Открытый рот - повернутый

Наведите указатель мыши на / выключить изображение, чтобы показать / скрыть результаты

Нажмите на изображение, чтобы показать / скрыть результаты

Щелкните изображение, чтобы выровнять его с верхней частью страницы

Вид с открытым ртом - повернутый
  • Расстояние между колышек и боковые отростки не равны - сравните A, (справа) с B (слева)
  • Это потому, что при получении изображения голова пациента была повернута на одну сторону
  • Выравнивание боковых отростков все еще возможно оценивается и считается нормальным

Вид «пловца»

Это вид под углом, при котором головки плечевой кости проецируются в сторону от шейного отдела позвоночника.Вид пловца может быть полезен при оценке выравнивания в шейно-грудном соединении, если C7 / T1 недостаточно просматривается на боковом изображении или на повторном боковом изображении с опущенными плечами.

Вид трудно получить, и часто трудно интерпретировать. Если простая рентгенограмма шейно-грудного перехода ограничена, может потребоваться КТ.

Нормальная анатомия шейного отдела позвоночника - вид «Пловец»

Наведите / выключите изображение, чтобы показать / скрыть результаты

Нажмите на изображение, чтобы показать / скрыть результаты

Щелкните изображение, чтобы выровнять с верхней частью страницы

C- нормальная анатомия позвоночника - вид «пловца»
  • Наклонное изображение с головками плечевых костей, спроецированными в сторону от шейного отдела позвоночника
  • Видно шейно-грудное соединение
  • Проверьте выравнивание, тщательно сопоставив углы тела каждого смежного позвонка - спереди и сзади
.

Измерение угла позвоночника по Коббу по рентгеновским снимкам с использованием сверточной нейронной сети

Сколиоз - распространенное заболевание позвоночника, при котором позвоночник изгибается в сторону и, таким образом, его деформирует. Оценка кривизны является мощным показателем для оценки степени деформации сколиоза. В современной клинической диагностике стандартный метод оценки кривизны для количественной оценки кривизны осуществляется путем измерения угла Кобба, который представляет собой угол между двумя линиями, проведенными перпендикулярно верхней замыкательной пластине самого верхнего задействованного позвонка и нижней замыкательной пластине самого нижнего позвонка. участвует.Однако ручное измерение кривизны позвоночника требует значительных затрат времени и усилий, а также связанных с этим проблем, таких как различия между наблюдателями и внутри наблюдателя. В этой статье мы предлагаем автоматическую систему измерения кривизны позвоночника с использованием переднезадних (AP) изображений рентгеновских снимков позвоночника. Из-за характеристик изображений AP view мы сначала уменьшили размер изображения, а затем использовали гистограммы проекции интенсивности по горизонтали и вертикали, чтобы определить интересующую область позвоночника, которая затем обрезается для последующей обработки.Затем границы позвоночника, центральная линия изгиба позвоночника и передний план позвоночника обнаруживаются с использованием информации об интенсивности и градиенте интересующей области, и затем применяется подход с прогрессивной пороговой обработкой для обнаружения местоположения позвонков. Чтобы уменьшить влияние непоследовательного распределения интенсивности позвонков в AP-изображении позвоночника, мы применили подходы сверточной нейронной сети с глубоким обучением (CNN), которые включают U-Net, Dense U-Net и Residual U-Net, чтобы сегментируйте позвонки.Наконец, результаты сегментации позвонков реконструируются в полное сегментированное изображение позвоночника, а кривизна позвоночника рассчитывается на основе критерия угла Кобба. В экспериментах мы показали результаты сегментации и искривления позвоночника; Затем специалисты сравнили результаты с ручными измерениями. Результаты сегментации остаточной U-Net превзошли две другие сверточные нейронные сети. Односторонний тест ANOVA также продемонстрировал, что три измерения, включая ручные записи двух разных врачей, и предложенные нами результаты измерений не сильно различались с точки зрения измерения кривизны позвоночника.В перспективе предлагаемую систему можно применять в клинической диагностике, чтобы помочь врачам лучше понять степень тяжести сколиоза и для клинического лечения.

1. Введение

Позвоночник - одна из важнейших частей человеческого тела. Он обеспечивает человека многими важными функциями, например, несет вес тела и защищает спинной мозг и нервы внутри. Как показано на Рисунке 1, позвоночник состоит из 33 позвонков, которые разделены на пять областей: шейный (C1 – C7), грудной (T1 – T12), поясничный (L1 – L5), крестец (S1 – S5) и копчик ( Co1 – Co4).Верхние 24 позвонка разделены и подвижны, обеспечивая гибкость позвоночника. 9 нижних позвонков фиксируются, 5 крестцовых позвонков сливаются, образуя крестец, а 4 копчиковых позвонка обычно сливаются, образуя копчик после подросткового возраста [1].


Нормальный позвоночник должен быть прямым и располагаться по центру над тазом, если смотреть спереди и смотреть сзади. Сколиоз - это состояние, при котором позвоночник неправильно изгибается влево или вправо и когда изгиб позвоночника вбок превышает 10 градусов.Позвоночник человека со сколиозом будет иметь вид C- или S-образной кривой, как показано на рисунке 2.


Симптомы, связанные со сколиозом, могут включать боль в спине или плечах, остеоартрит и даже респираторные или сердечные проблемы в тяжелых случаях. . Чтобы установить диагноз сколиоза, врач измеряет степень искривления позвоночника на изображениях, таких как рентген, компьютерная томография и МРТ. Наиболее распространенной количественной оценкой сколиоза является угол Кобба [4], который первоначально был предложен американским хирургом-ортопедом Джоном Робертом Коббом.Угол Кобба был официально принят в качестве стандартной количественной оценки сколиоза Обществом исследования сколиоза (SRS), основанным в 1966 году. Измерение угла Кобба включает оценку угла между двумя касательными верхней и нижней концевых пластин верхнего и нижнего концов. позвонка соответственно, как показано на рисунке 3. Степень тяжести сколиоза определяется с использованием угла Кобба, как показано в таблице 1. Состояние позвоночника связано с искривлением позвоночника, а не со сколиозом, когда угол Кобба меньше 10 градусов. .Угол Кобба в диапазоне от 10 до 20 градусов считается легким сколиозом. Тяжесть сколиоза умеренная, когда угол Кобба составляет от 20 до 40 градусов. Угол Кобба больше 40 градусов указывает на тяжелый сколиоз.



Угол Кобба Определение

0 ° –10 ° Искривление позвоночника
10 ° –20 ° Легкий сколиоз
20 ° –40 ° Умеренный сколиоз
> 40 ° Тяжелый сколиоз

Текущий широко принятый стандарт диагностики и лечения сколиоза - это руководство измерение углов Кобба, которое относится к внутренней кривизне туловища позвоночника.Несмотря на то, что ручное измерение работает в течение последнего десятилетия, клиницистам сложно проводить точные измерения из-за большого анатомического разнообразия пациентов из разной возрастной группы и низкого тканевого контраста рентгеновского изображения позвоночника. Обычно это приводит к большому количеству ошибок между наблюдателем или внутри наблюдателя. Таким образом, разработка автоматизированных компьютерных измерений является важной темой исследования для обеспечения надежной и надежной количественной оценки сколиоза.

В литературе много статей, посвященных интересным актуальным темам. Giannoglou и Stylianidis [6] представили обзорную статью о вычислении угла Кобба и методах моделирования на основе изображений для измерения деформаций позвоночника. В этой статье измерение угла Кобба включает в себя обработку рентгеновского изображения, которая пытается определить расположение позвонков, чтобы вычислить угол Кобба для каждого рентгеновского изображения позвоночника в AP-проекции. В общем, последовательность обработки изображений включает следующие этапы: (а) получение изображения, (б) обнаружение угла позвонка и (в) заключительный этап для общей оценки кривизны позвоночника.

Moura et al. [7] предложили набор методов для (1) изоляции позвоночника путем удаления других костных структур, (2) определения местоположения позвонков вдоль позвоночника с использованием метода прогрессивного порога и (3) определения боковых границ позвонков. Автор использовал древовидную структуру данных для удаления избыточной информации и объединения слишком малых областей. Выявленные границы позвонков использовали для измерения угла кривизны позвоночника по Коббу. Okashi et al. [8] предложили полностью автоматическое решение для сегментации позвоночника и количественной оценки кривизны по рентгеновским изображениям мышей.Их подход состоит из трех этапов: подготовка интересующей области, сегментация позвоночника и количественная оценка кривизны позвоночника. Этап предварительной обработки интересующей области включает три операции: (а) выравнивание скелета мыши, (б) обрезка области интереса и (в) шумоподавление и улучшение обрезанной области интереса. На этапе сегментации позвоночника сначала используется метод Оцу для получения первоначальной сегментации, а затем ее дальнейшее уточнение. Уточнение сначала применяет две операции морфологии градаций серого для шляпки и топбота, чтобы уменьшить шум и максимизировать контраст.Затем граница корешка уточняется с помощью сложного итеративного процесса для определения значения высокой интенсивности для изменения пикселей границы. Наконец, методы полиномиальной аппроксимации применяются для уточнения краев корешка. Для измерения кривизны позвоночника предлагаются два разных индекса и. У этого метода были некоторые недостатки: (а) он требует сложных методов обработки изображений для сегментации позвоночника и (б) он не разделяет каждый позвонок, который не может вычислить наиболее полезную меру, а именно угол Кобба.

Mukherjee et al. [9] выбрал лучший фильтр из четырех методов шумоподавления: двусторонние фильтры [10], нелокальные фильтры средних значений [11], словари основных окрестностей, нелокальные средства фильтрации [12] и трехмерная фильтрация сопоставления блоков [13]. Из-за плохого контраста рентгенограмм для повышения контрастности изображения применялось выравнивание гистограммы, а для определения краевых точек позвонков использовался метод определения порогового значения Оцу. Наконец, преобразование Хафа [14] было использовано для обнаружения двух прямых линий верхней замыкательной пластинки самого верхнего задействованного позвонка и нижней замыкательной пластинки самого нижнего вовлеченного позвонка.Две обнаруженные линии затем использовались для нахождения углов Кобба для сравнения. Lecron et al. [15] предложил метод обучения, который сочетает в себе локальные дескрипторы масштабно-инвариантного преобразования признаков (SHIF) [16] с мультиклассовой SVM для обнаружения передних углов позвонков. Однако эти методы требуют сложных этапов обработки изображений, которые включают фильтрацию изображения, улучшение, сегментацию и извлечение признаков для получения оценки позвонка, что делает эти методы дорогостоящими с точки зрения вычислений и допускающими ошибки, вызванные вариациями рентгеновских изображений позвоночника.

Недавно глубокие сверточные нейронные сети (CNN) продемонстрировали огромный потенциал в области анализа медицинских изображений [17, 18]. В отличие от традиционных методов машинного обучения, глубокие нейронные сети не требуют каких-либо ручных функций для обучения и могут быть обучены от начала до конца для обнаружения объектов и семантической сегментации. Таким образом, сеть CNN является подходящим выбором для извлечения позвоночных областей позвоночника. В области сегментации биомедицинских изображений недавние успехи в точной сегментации изображений были достигнуты с помощью архитектуры U-Net [19].В U-Net контекстная информация распространяется на уровни повышающей дискретизации путем объединения выходных данных нижних уровней в верхние уровни, обеспечивая больше каналов функций. Аль Ариф и др. [20] применили U-Net и U-Net с учетом формы для сегментации шейных позвонков. Авторы изменили операцию кадрирования и копирования на операцию конкатенации, которая получила средний коэффициент подобия Dice (DSC) 0,9438 для U-Net и 0,944 для U-Net с поддержкой формы. Авторы также сравнили с другими методами, такими как ASM-G [21], ASM-M [22] и ASM-RF [23].Их ДСК 0,774, 0,877 и 0,883. Эти результаты показывают, что эффективность предлагаемой нами работы очень близка к работе [24] и должна быть лучше, чем вышеупомянутые методы [21–23]. Кроме того, модификации U-Net, такие как Residual U-Net [24] и Dense U-Net [25], также были применены для сегментации грудного и поясничного позвонков для сравнения.

В этой статье мы предложили автоматическую систему измерения кривизны позвоночника по рентгеновским снимкам. Блок-схема предлагаемой системы представлена ​​на рисунке 4.Предлагаемая система включает четыре этапа: выделение области позвоночника, обнаружение позвонков, сегментацию позвонков и количественную оценку кривизны позвоночника. Этап изоляции области позвоночника начинается с процедуры предварительной обработки изображения, которая включает изменение размера входного изображения и обрезку интересующей области (ROI) позвоночника. После этого применяются методы обработки изображений для определения местоположения позвонков с использованием метода прогрессивного порога. Затем мы применяем сверточную нейронную сеть (CNN) для сегментации позвонков.В отличие от работы Moura et al. [7], мы использовали аналогичный механизм голосования для разделения каждого позвонка. Заключительный этап - вычисление искривления позвоночника с применением критерия измерения угла Кобба.


Остальная часть статьи организована следующим образом. Раздел 2 знакомит с предлагаемыми методами и данными экспериментов. Результаты экспериментов и обсуждение предложенной системы приведены в разделе 3. Наконец, в разделе 4 представлены выводы и будущие работы.

2. Материалы и методы
2.1. Экспериментальные материалы

Рентгеновские изображения позвоночника, использованные в экспериментах, были получены в больнице Национального университета Ченг Кунг с использованием медицинской системы визуализации EOS (компания EOS, Париж). Перед экспериментами все участники были проинформированы о целях и процедурах исследования, которые включают удаление идентификационных данных для защиты конфиденциальности и подписанные формы согласия, утвержденные институциональным советом по надзору больницы национального университета Ченг Кунг (номер IRB: A-ER-105- 013).Изображения представляют собой двумерные рентгеновские изображения позвоночника в передне-заднем виде (вид AP) в формате шкалы серого, как показано на рисунке 5, с размером ширины: от 1056 до 3028 пикселей и высоты: от 1996 до 5750 пикселей. Всего в этом исследовании было использовано тридцать пять изображений, полученных от молодых людей со сколиозом, каждое из которых изображало весь позвоночник, который включает 12 грудных и 5 поясничных позвонков для последующего процесса сегментации. Большинство рентгеновских изображений позвоночника имеют размер около 3000 × 5000 пикселей.


2.2. Предлагаемые методы
2.2.1. Изоляция области позвоночника

Этап изоляции области позвоночника применяется для определения интересующей области (ROI) позвоночника. Чтобы сделать обработку более эффективной, мы сначала уменьшаем размер всех изображений AP просмотра позвоночника до четверти от исходного размера. На этом этапе мы сфокусировались на области между грудным и поясничным позвонками (то есть от T1 до L5 позвонков) на рентгеновских изображениях позвоночника в AP-проекции. Область определяется как интересующая область позвоночника (ROI позвоночника).На рисунке 5 показаны столбцы изображения с более яркими пикселями, обозначающими столбцы, в которых расположен корешок. Поэтому сначала мы выравниваем по вертикали большие структуры, включая голову, позвоночник и бедра, а затем вычисляем гистограмму интенсивности вертикальной проекции. Мы выбираем столбцы, которые находятся между средней интенсивностью плюс или минус одно стандартное отклонение в качестве левой и правой границ области интереса, как показано на рисунке 6. Еще одно интересное наблюдение из рисунка 5 заключается в том, что интенсивность позвоночника возле грудных позвонков относительно низкая, но области позвоночника на деревянных позвонках кажутся ярче.В результате мы использовали гистограмму интенсивности горизонтальной проекции для обнаружения самых низких экстремумов в качестве верхней границы области интереса и положения самого большого прерывистого положения в качестве нижней границы, как показано на рисунке 6. Обнаруженная область интереса позвоночника затем обрезается для последовательное обнаружение и сегментация позвоночника.


2.2.2. Обнаружение позвонков

После извлечения области позвоночника мы дополнительно определяем расположение позвонков на изображении ROI позвоночника. В общем, позвоночник обычно проявляется с более высокой интенсивностью в области интереса к обрезанному позвоночнику; следовательно, мы можем обнаружить края позвоночника, используя суммы интенсивности и градиента.Есть три шага для обнаружения позвонков: (1) обнаружение сегмента центральной линии (CLS), (2) определение границы позвоночника и (3) обнаружение позвонков. Подробности описаны ниже.

Первым шагом при обнаружении позвонков является определение сегмента центральной линии (CLS) позвонков. На этом этапе многие прямоугольные окна размером H, × W пикселей перекрываются и размещаются с шагом в один пиксель вдоль верхней части области интереса корешка слева направо.Вычисляются суммы интенсивности внутри каждого прямоугольного окна. Если одно прямоугольное окно имеет наибольшую сумму интенсивностей, верхняя средняя точка этого окна используется в качестве первой контрольной точки для CLS, как показано на рисунке 7 (а). Далее, текущее окно прямоугольник с максимальной суммой интенсивности перемещается вниз р пикселей, а затем поиск инициируется для следующей контрольной точки в интервале д пикселей на обеих его сторонах. Этот поиск сдвигается на один пиксель один раз, а затем записывает сумму яркости соответствующего окна.Окно с максимальной суммой значений интенсивности затем назначается текущему окну, а его верхняя средняя точка определяется как вторая контрольная точка для CLS. Подобные процедуры повторяются до тех пор, пока не будут обнаружены n контрольных точек, и затем они будут помещены в CLS методом полиномиальной аппроксимации, как показано на рисунке 7 (a).

На втором этапе определяются граничные точки позвоночника вдоль нормального направления обнаруженного сегмента центральной линии. На этом втором шаге используются два маленьких одноуровневых окна, каждое размером 11 × 5 пикселей.Пара соседних окон перемещается не более чем на или пикселей по обеим сторонам в нормальном направлении от соответствующей точки CLS, как показано на рисунке 7 (b). Верхняя середина пары соседних окон выбирается как граничная точка позвоночника, когда их разница в интенсивности максимальна, как показано на рисунке 7 (b). Процедура определения границ продолжается до тех пор, пока не будут исследованы все точки КЛС. Соответствующее текущее окно конечной точки для этого CLS реконструируется для последовательного обнаружения CLS, пока не будут найдены все границы позвоночника.Наконец, все граничные точки позвоночника с каждой стороны зависимо подгоняются полиномиальной подгонкой с тремя степенями к границе позвоночника. В экспериментах задавались следующие параметры: H = 51, W = 13, p = 12, q = 10, r = 40 и n = 6.

Один раз. Получены правая и левая границы позвоночника, среднюю точку пары границы на горизонтальной линии мы рассматриваем как точку линии центральной кривой позвоночника (ЦОК).Полная линия CSC и область переднего плана позвоночника нарисованы на рисунках 8 (a) и 8 (b). Затем результаты применяются в заключительной процедуре обнаружения позвонков. Область позвоночника, ограниченная двумя ограничивающими линиями, поровну делится на три области: левую, среднюю и правую, как показано на Рисунке 8 (c). Левая и правая области используются для создания пороговых изображений с пороговыми значениями.

На рис. 8 (d) показано изображение, на котором область позвонков всегда отображается в наиболее яркой области.Интенсивность каждого изображения обычно проецируется на линию CSC, а затем суммируется в их гистограмме проекции. Преобразованная проекция создается с помощью следующего уравнения: где - индекс гистограммы, то есть где - размер ячейки гистограммы. Как правило, β - это длина центральной линии позвоночника. Накопленная гистограмма представляет собой сумму всего, показанного следующим образом:

Вычисление гистограммы P выглядит как механизм голосования; точнее, пиксели области межпозвоночного диска всегда имеют большее значение, чем пиксели позвонка.Значение гистограммы в позвонках почти всегда устанавливается равным 0. Чтобы получить прямоугольную область интереса (ROI) для позвонка, мы сначала выбираем каждое резкое изменение в порядке возрастания гистограммы P в качестве начальной точки A. Как правило, начальная точка всегда находится на нижней границе каждого позвонка, то есть на границе между позвонком и нижним межпозвонковым диском. Начиная с каждой точки A вдоль линий CSC, мы извлекаем субгистограмму из 15 бинов без перекрытия из соответствующей P-гистограммы.Первое обнаружение глобального максимума каждой субгистограммы указывает положение горизонтальной граничной линии области интереса соответствующих позвонков. ROI позвонков, окруженных двумя соседними горизонтальными линиями, и граница позвоночника определяется как интересующая область позвонков, как показано на рисунке 8 (d).

2.2.3. Сегментация позвонков

После этапа обнаружения позвонков мы получаем 17 интересующих областей позвонков (ROI) каждого изображения позвоночника. На изображениях позвоночника в обзоре AP интенсивность позвонков значительно различается, но в целом шейные позвонки обычно имеют низкую интенсивность, а поясничные позвонки - очень высокую.Несогласованность по интенсивности затрудняет сегментирование с использованием только простых методов обработки изображений. Таким образом, современные методы сверточной нейронной сети (CNN) стали мощной альтернативой для решения проблемы несогласованности интенсивности. По сути, CNN - это сквозной механизм, в котором входами в CNN являются исходные изображения без применения какой-либо процедуры обработки изображений. Все интересующие области позвонков масштабируются как входные изображения с размером 256 × 128 пикселей для сегментации CNN.Затем мы применили три разные сверточные нейронные сети (CNN): U-Net, Residual U-Net и Dense U-Net, чтобы сегментировать позвонки и для сравнения.

U-Net основан на структуре кодер-декодер, которая была первоначально разработана и использовалась для сегментации биомедицинских изображений [19], как показано на рисунке 9.


Мы пересмотрели исходную архитектуру U-Net, чтобы она подходила для сегментация позвонка, как показано на рисунке 10. Левая сторона предлагаемой U-Net - это часть кодера, а правая сторона - часть декодера.Часть кодировщика применяет свертку и понижающую дискретизацию для извлечения информации в карты характеристик из входного изображения. Часть декодера восстанавливает карту предсказания из закодированных карт характеристик, используя повышающую дискретизацию и конкатенацию соответствующих карт характеристик со стороны кодера. В исходной U-Net операции кадрирования и копирования должны обрезать центральную область карты характеристик части кодера, а затем объединять их с соответствующей картой характеристик на этапе декодера. Однако операция посева всегда теряет важную информацию о сегментации позвонков.Чтобы избежать потери важной информации, мы заменяем исходную операцию кадрирования и копирования операцией конкатенации в дизайне U-Nets. Подобная стратегия также была принята в других источниках [20]. Изображение ROI позвонка размером 256 × 128 пикселей было введено в сеть для сегментации.


В сверточных слоях выполнялась операция со сверткой фильтра 3 × 3, за которой следовали выпрямленный линейный блок (ReLU) [26] и пакетная нормализация (BN) [27], которая применялась как в кодере, так и в декодер часть сети.Свертка применяется обучаемыми фильтрами для извлечения функций из входного изображения.

В нашей сети свертка изображения выполняется фильтрами размером 3 × 3, шаг 1 для генерации карт характеристик. Уравнение свертки обозначается следующим образом: где и - входные и выходные данные в слое свертки, соответственно, - обучающий фильтр свертки и - смещение.

Выпрямленный линейный блок (ReLU) [26] - это своего рода функция активации, которая применяется для нелинейного преобразования для карт характеристик.ReLU обычно используется, поскольку в типичных случаях он имеет более низкие вычислительные затраты и лучшую производительность, чем другие функции активации. Функция активации ReLU выражается следующим образом: где - функция активации и представляет собой выходной сигнал сверточного слоя под весом. В сети выходные карты функций подвергаются субдискретизации или повышающей дискретизации после двух сверточных слоев.

Операция 2 × 2 max-pooling с шагом 2 применяется для понижающей дискретизации в части кодера.Целью операции объединения является понижающая дискретизация, которая используется для уменьшения размера карт функций. В этом исследовании мы используем max-pooling, который выводит максимальное значение в пределах оконных областей. Max-pooling может сделать изученные функции более надежными и снизить уровень шума. Компонент декодера изменяет размер карты характеристик, используя деконволюцию при повышающей дискретизации, за которой следует свертка с размером фильтра 3 × 3, которая уменьшает вдвое количество каналов функций, а вывод объединяется с соответствующей картой характеристик из части кодера.На последнем слое применяется свертка фильтра 1 × 1 для сопоставления 64 каналов карты признаков с картой вероятности в диапазоне [0, 1], и результат сегментации генерируется после определения порога вероятности.

Наша следующая предлагаемая сетевая архитектура, основанная на остаточной U-Net [24], показана на рисунке 11. Архитектура остаточной U-Net подобна архитектуре U-Net, как упоминалось ранее.


Разница между U-Net и остаточной U-Net заключается в том, что остаточная U-Net заменяет стандартную операцию свертки U-Net остаточным блоком.Концепция остаточного блока, которая применяется в сети, предложена He et al. [28]. В их исследовании предложенная сеть, названная остаточной нейронной сетью, использовалась для повышения производительности сети и решения проблемы деградации. Как показано на рисунке 12, каждый остаточный блок содержит две повторяющиеся операции, которые включают пакетную нормализацию, ReLU, свертку фильтра 3 × 3 и отображение идентичности. Отображение идентичности соединяет вход с выходом блока. Каждый остаточный блок можно вычислить следующим образом: где и - вход и выход l -го остаточного блока, соответственно, - вес первой остаточной единицы, а k - количество взвешенных слоев, содержащихся в каждом остаточная единица.Это функция невязки, складывающая два сверточных слоя 3 * 3.


Плотная U-Net [25] - это архитектура U-Net, построенная из плотных блоков [29]. Архитектура плотной U-Net показана на рисунке 13.


Как известно из Residual U-Net выше, вход добавляется к выходу слоя в остаточном блоке. В плотном блоке все векторные слои соединяются, а затем вместо сложения применяется конкатенация. Каждый плотный блок можно рассчитать следующим образом: где указывает конкатенацию карт признаков, созданных в слоях 0,…, l - 1.представляет собой плотный слой, который включает пакетную нормализацию, выпрямленные линейные блоки (ReLU) и сверточный слой. Плотный блок -уровень со скоростью роста выходных карт характеристик, как показано на рисунке 14.


В наших реализациях набор данных состоял из 595 изображений позвонков. Граница каждого изображения позвонка была аннотирована клиническими экспертами. На рисунке 15 показаны изображения позвонков и соответствующие им основания для сегментации. Пятикратная перекрестная проверка использовалась для оценки эффективности сегментации U-Net, Residual U-Net и Dense U-Net.В каждом сгибе обучающие изображения были увеличены до 1000 изображений, 10% из которых были использованы в качестве изображений для проверки.

Все параметры сети CNN случайным образом инициализируются и обучаются оптимизатором Adam. Функция потерь для оптимизации сети использует функцию потерь L2-нормы путем минимизации суммы квадратов разностей между прогнозируемым результатом и истинным значением. Функция потерь рассчитывается как исходные данные, истинность -

.

Смотрите также

Site Footer