NECサーモグラフィ赤外線イメージング研究

NECの背景情報:

最良の予後を得るには、NEC の早期発見と治療が必要です。 穿孔または進行中の悪化には、外科的介入が必要な場合があります。 死亡率は近年改善されていますが、非外科的 NEC ではまだ約 15 ～ 30%、外科的 NEC では最大 50% です。 生存者は、腸機能への長期的な損傷を含む重大な合併症に苦しむ可能性があります。

初期診断は臨床検査と画像診断に基づいており、通常は腹部 X 線 +/- 超音波を使用します。 ベルの病期分類基準には、臨床、検査、および X 線所見が組み込まれており、疑いのある NEC と確定的な NEC を区別するために使用されます。 ベルのステージ 2 は、NEC が証明されていることを示し、X 線での腸内気腫および/または門脈ガスの存在を伴います。

NECを診断する際の主な困難は、NECの初期/疑いのある段階が、未熟児で見られる良性の摂食不耐症と同様の方法で臨床的およびX線写真で現れることです. 腹部 X 線は、患者を電離放射線にさらすことを伴い、超音波イメージングは​​患者にとって混乱を招き、実行に時間がかかり、限られた利用可能性しかない熟練したオペレーターを必要とします。 これらのモダリティは、NEC の初期段階での非特異的な変化のみを示します。 後期の所見はより明確ですが、これらの所見が明らかになるまでに、治療を開始する最適な時期を見逃すことがよくあります。

医療用サーモグラフィーに関する背景情報:

医療用赤外線 (IR) イメージングは​​、医療技術、赤外線カメラ技術、およびコンピューター マルチメディア技術を組み合わせたものです。 赤外線画像装置は人間の熱場を記録します。 人体は自然な生物学的熱源であり、赤外線サーマル イメージャーは人体から放射される遠赤外線を電気信号に変換し、アナログ/デジタル変換によってデジタル量に変換します。 信号は、マルチメディア画像処理技術によってカラー ヒート マップに処理され、体温フィールドが示されます。 正常で健康な体には特徴的なヒート マップがありますが、異常な体はこのヒート マップからの逸脱を示します。 したがって、医師や研究者は、臨床診断と組み合わせて、2 つの類似点と相違点を比較し、疾患の性質と程度を推測することができます。

調査官は、摂食不耐症の症状のない正常な赤ちゃんと比較して、決定的なNECの未熟児から得られた熱画像のコンピューター化された評価のさまざまな方法を調査しました。 研究者は、健康なコントロールの赤ちゃんとNECと診断された赤ちゃんの間の表面温度の変化データの識別力が有望であり、かなり高い分類率と単純な線形分類スキームであることを示しました. さらに、我々の結果は、NECの赤ちゃんの腹部皮膚温度の低下速度が遅いことを示唆しており、これは炎症を起こした腸の存在によって説明される可能性があります. ライス等。また、医療用サーモグラフィを使用して、NICU に入院した新生児の NEC を検出しました。 腹部の温度分布を胸部の温度分布と比較することで、正常な赤ちゃんと NEC と診断された赤ちゃんの違いを判断することができました。

医療用 Microsoft Kinect センサーに関する背景情報:

Kinect センサーは、広く使用されている一般消費者向けの安全な色と深度のカメラで、コンピューター ゲームで使用するために市販されています。 体から反射した近赤外光を測定して、環境の表面マップを形成します。 RGB-D Kinect センサーは最近、さまざまなアプリケーションでヘルスケアに適用され、効果的であることが示されています。これには、Kinect センサーが患者のアクティブな運動トレーニングとリハビリテーションに使用され、安全で自動化された医療リハビリテーションの分野が含まれます。放射線療法の実施、嚢胞性線維症患者の胸壁運動分析、リハビリ患者の姿勢制御の顔面特徴分析、ICU 患者の自動モビリティ測定、さらには乳児や子供の自動無呼吸モニタリング。

この研究では、RGB-D Kinect センサーの役割は、基本的に、自動セグメンテーションのサポートと、同じ場所に配置されキャリブレーションされた IR FLIR イメージャーからの熱分布データの取得で構成されます。 利用可能になる色と深度のマップのおかげで、古典的で堅牢な画像処理技術を活用して、関心のある領域 (赤ちゃんの体と最終的には腹部) を特定します。 この種の正確なセグメンテーションは、IR 画像だけから確実に実行することはできません。これは、コンピュータ ビジョンと画像処理技術が IR 画像にうまく適合していないことが十分に確立されているためです。 IRイメージャーの視野と重複する視野でのRGB-Dセンサーの動作が、ヒートマップで収集されたデータに影響を与えないことを確認するために、初期のラボテストがすでに実施されています。 したがって、組み合わせた操作は安全で、あたかも IR イメージャーが単独で操作しているかのように正確な熱分布を提供します。 最終的な目標は、3 つのイメージング技術の強みを組み合わせて、医療診断を改善することです。

研究の根拠:

サーモグラフィーを調査し、NEC を診断する以前の研究では、赤外線カメラのみを使用して画像を取得していました。 調査官は、さまざまなGAの赤ちゃんの熱分布を導き出すことができましたが、以前の研究では、IRセンサーを最適な構成に配置するための厳密なプロトコルを採用していなかったため、画像の品質と関心領域のサイズにさらにばらつきが生じました. これらの制限により、熱画像内の正確な関心領域の選択を自動化することが難しくなり、画像処理の専門家による手動介入が必要になりました。 現在の研究では、画像取得プロセスが改善され、標準化されます。サーマル、カラー、アクティブ深度ビジョンを利用する Microsoft Kinect センサーがサーモグラフィ カメラに統合され、関心領域の自動選択が可能になり、患者のベッドサイドで医療関係者が使いやすくなります。 関連する熱分布が監視される関心領域を自動的にセグメント化して整理するために、収集された情報のマルチスペクトルの性質を利用する組み込み画像処理アルゴリズムが開発されます。

このシステムの初期開発には、装置の統合と組み立て、RGB-D センサーと IR センサー間の厳密なカメラ キャリブレーション手順、および完全なテストが含まれ、臨床環境のモックアップ モデルのみを使用して実験室環境で実行されます。 次に、NEC の早期診断のためのこの自動化された赤外線画像処理システムのアプリケーションを完全に検証するために、人間の被験者からの関連画像の取得が必要です。 NECは極度の未熟児から正期産児までの範囲の赤ちゃんに発生する可能性があるため、研究はNICU環境で行われ、さまざまなサイズの赤ちゃんとNICUでのGAに関する新しく開発された非侵襲的で自動化されたイメージングプロトコルをさらに検証します。 研究者はいつかこの技術を使用してNECの診断を改善することを望んでいるので、実験的イメージング手順は2つの患者集団で実行されます. 調査官はまず、標準的な熱分布を設定するために新しく開発された装置と画像処理プロトコルを使用して、健康な新生児のグループの腹部を画像化します。 次に、調査員は、同じ機器を使用して、実績のある NEC を使用して新生児グループの腹部も画像化します。 これら 2 つの母集団からの画像の分析から、捜査官は、NEC の早期診断のための手順の精度、使いやすさ、および信頼性を高めることを目的として、提案された自動赤外線イメージング ツールの適合性と必要な微調整を決定します。

目的:

1. サーモグラフィ センサーと埋め込まれた画像処理アルゴリズムを使用して、早産児の腹部の画像化と分析を自動化する方法を開発します。
2. 赤ちゃんの 2 つのグループの腹部のサーモグラフィ温度分布を導き出します: 正常な赤ちゃん (摂食不耐症や NEC の兆候がない) と、NEC と診断された赤ちゃんです。
3. 自動化された画像処理アルゴリズムが、通常の熱分布と NEC の赤ちゃんに由来する熱分布との間に統計的に有意な違いを識別できるかどうかを判断します。