Исследование, проведенное японскими учеными из Института науки и технологии Нара (Nara Institute of Science and Technology), описывает новый инструментальный метод, который позволит продвигать персонализированные медицинские назначения при заболеваниях опорно-двигательного аппарата. Результаты исследования опубликованы в журнале IEEE Transactions on Medical Imaging.
Актуальность проблемы
Точные измерения показателей костно-мышечной системы могут иметь огромное влияние на прогнозирование течения болезни двигательного нейрона (БНД) и других тяжелых форм атрофии. Эти измерения могут быть получены на основе компьютерной томографии и других методов визуализации, с помощью которых исследователи создают компьютерные модели для изучения сил и нагрузок на мышцы и кости.
Материалы и методы исследования
Для разработки нового метода диагностики была применена архитектура байесовской сети. Проблема сегментации отдельных мышц заключается в низкой контрастности изображения в пограничных областях соседних мышц. Чтобы проверить свою систему, ученые исследовали 19 мышц бедра. Архитектура байесовской сети U-Net позволяет определить точность сегментации мышц, а именно пикселей на изображениях магнитно-реззонансной томографии (МРТ), нежели другие методы, включая метод иерархического мультиатласа.
Результаты научного исследования
Разработанный инструмент может сегментировать отдельные мышцы для комплексной модели костно-мышечной системы, которая, как ожидается, будет способствовать развитию персонализированной биомеханики.
Таким образом, исследователи определили порог неопределенности, чтобы указать, какие пиксели требуют проверки со стороны специалиста, а также точность сегментаций изображения МРТ. Хотя анализ врачом результатов томографии – обычная практика, но это повышает уровень субъективности диагноза. Разработанная система оценки особенно полезна для пациентов в отдаленных районах с ограниченным доступом к опытным хирургам-ортопедам, поскольку решения, основанные на более количественной интерпретации, должны улучшить результаты диагностики.
Авторы другого исследования выяснили, почему с возрастом мышцы восстанавливаются медленнее.
