Face Antropometrische patroonherkenningstechnologie voor computerondersteunde diagnose van menselijke genetische aandoeningen. (DW-6/2007)

Samenvatting van relevante achtergrondstudies: Aangeboren afwijkingen spelen een grote rol in de pediatrische zorg. Een van de belangrijkste oorzaken van kindersterfte in ontwikkelde landen zijn de gevolgen van deze aangeboren afwijkingen. In sommige gevallen overschrijdt dit het sterftecijfer voor vroeggeboorte, wiegendood en andere veelvoorkomende doodsoorzaken bij baby's of pasgeborenen. De beschikbare hulpmiddelen voor de beoordeling van een dysmorfe baby of kind zijn voornamelijk gebaseerd op de ervaring van de onderzoeker en zijn vermogen om bevindingen en metingen van het lichamelijk onderzoek te vertalen naar een kwalitatieve en kwantitatieve samenvatting van geaccepteerde waarden die zijn uitgezet voor de overeenkomstige leeftijd (1, 2). Verschillende ongebruikelijke kenmerken worden uitgedrukt in kwalitatieve termen zoals kleine gestalte, lange vingers, peervormige neus, kleine oren of andere termen, die een vergelijking impliceren met andere lichaamsverhoudingen en de subjectieve indruk van de onderzoeker. Daarna vormt zich in het hoofd van de onderzoeker een beeld van de patiënt als 'gestalt'.

De databases en het meeste geschreven materiaal zijn beschrijvend met schaarse afbeeldingen en foto's, waardoor de vergelijking van de fenotypische expressie van het beschreven onderwerp met degene die gediagnosticeerd moet worden moeilijk is. Zelfs met de uitgebreide bestaande gegevens over objectieve metingen die beschikbaar zijn om een ​​fenotype te karakteriseren, zullen veel van de artsen die betrokken zijn bij de diagnose van een specifiek geval een deel van hun diagnose baseren op "het lijkt erop" en die indruk plaatsen in de context van andere fysieke en laboratorium bevindingen.

Veel syndromen in de menselijke pathologie worden herkend door hun unieke en onderscheidende gezichts- en lichaamskenmerken. Deze stereotiepe fenotypische kenmerken zijn meestal reproduceerbaar met behulp van antropometrische metingen.

Er zijn grafieken beschikbaar voor normale gegevenswaarden van verschillende morfometrische variabelen (1,2). Sommige van deze figuren kunnen echter alleen nauwkeurig worden gemeten op 3D-structuren (hoofd, gezicht). De volgende afbeelding toont de meting van de hoek van de ooglidspleet:

Fig. 1: Een opwaartse helling naar de ooglidspleten staat bekend als een mongoloïde helling, terwijl een neerwaartse helling een antimongoloïde helling wordt genoemd. Om dergelijke metingen in de baarmoeder te verkrijgen, is een 3D-configuratie en passende beeldanalyse noodzakelijk (figuur uit ref. 2).

Foetaal alcoholsyndroom (FAS) is een voorbeeld van een syndroom dat werd gekarakteriseerd door middel van grafische data-analysemethoden (3). De prevalentie van foetaal alcoholsyndroom (FAS) werd bepaald in een pleegzorgpopulatie en evalueerde de prestaties van de FAS Facial Photographic Screening Tool. De auteurs concludeerden dat het screeningsinstrument zeer nauwkeurig werkte en kon worden gebruikt om de FAS-prevalentie in de pleegzorgpopulatie in de loop van de tijd te volgen om de effectiviteit van primaire preventie nauwkeurig te beoordelen. Een expert kan gezichtskenmerken herkennen en een nauwkeurige analyse geven. Objectieve metingen zouden minder ervaren waarnemers instrumenten kunnen bieden die anatomische kenmerken van verschillende ziekten en syndromen classificeren. Fenotypische gezichtspatronen kunnen worden geëxtraheerd uit grote databases van gezichtsoppervlakken. Deze biometrische metingen kunnen worden gebruikt voor analyse wanneer ze worden geëvalueerd met betrekking tot hun "normale" waarden in de algemene bevolking.

3- Studiemethoden: Na goedkeuring door het Helsinki-comité zal het project als volgt in verschillende opeenvolgende stappen worden uitgevoerd: A. Scannen van pasgeborenen: er zal een database met 3D-foto's (scans) van het gezicht van pasgeboren baby's worden gemaakt. Het scannen zal in eerste instantie worden uitgevoerd in het Carmel Medical Center, tijdens hun verblijf in het ziekenhuis. De proefpersonen worden één keer gescand om een ​​database op te bouwen op basis van de gegevens die uit elke gescande foto zijn verkregen.

De antropometrische gezichtspatronen van de verkregen 3D-beelden zullen off-line worden bestudeerd met behulp van een geautomatiseerd gezichtspatroonherkenningssysteem dat is ontwikkeld en gebruikt aan de Faculteit Computerwetenschappen van het Technion. De verkregen metingen zullen worden vergeleken met geometrische antropometrische gegevens die al in gebruik zijn door medisch genetici en clinici (1-9).

B. Hardware- en softwarebeschrijving:

3D-beeldacquisitie: speciale hardware die speciaal op onze afdeling is voorbereid, is ontwikkeld voor 3D-beeldacquisitie van pasgeborenen (zie figuur 2).

De hardware bestaat uit: een gestructureerde lichtprojector (DLP-projector Casio 350j), een digitale videocamera (PTGray Flea CCD-camera (Point Gray Research® Inc. (zwart-wit (640x480), aluminium projectorkooi, speciale medische standaard met wielen), persoonlijk Computer - Pentium 4 - XP, Flatscreen 17" met voetbevestiging, Firewire-kabels, I/O-kabels.

Systemen die worden gebruikt voor beeldacquisitie: Momenteel zijn er twee basistechnologieën. Een daarvan is een laserscan, waarbij een smal, door een laser gegenereerd lichtvlak een gezicht in verticale richting scant en de 3D-structuur van het gezicht wordt hersteld op basis van de vorm van de lichtcontour op de kruising tussen het lichtvlak en het gezichtsoppervlak.

De tweede methode is gebaseerd op de zogenaamde gestructureerde lichttechnologie (normaal licht), waarbij één of meer speciaal ontworpen lichtpatronen op een gezicht worden geprojecteerd en de 3D-structuur wordt hersteld op basis van positiemetingen van bekende patroonelementenprojecties op de gezicht.

Vervolgens wordt het bereikbeeld geconverteerd naar een driehoekig oppervlak. De mesh kan eventueel sub-sampled worden om de hoeveelheid data te verminderen. De keuze van het aantal deelmonsters is een afweging tussen nauwkeurigheid en computationele complexiteit. Met behulp van deze techniek duurt het verkrijgen en reconstrueren van beelden ongeveer 2-3 seconden.

C. Morfometrische parameters en hun berekening: Om gemeenschappelijke morfometrische parameters zoals binnenste en buitenste cantale afstand, interpupillaire afstand, enz. te berekenen, is het nodig om verschillende aandachtspunten in het 3D-gezicht te herkennen. Dit gebeurt met behulp van verschillende patroonherkenningsalgoritmen. In de beginfase zal een handmatige procedure worden gebruikt om kenmerken op de projectie van het gezichtsoppervlak te markeren.

Op basis van de resultaten van de eerste fase zullen automatische methoden worden ontwikkeld om kenmerken te detecteren met behulp van statistische en algebraïsche algoritmen. Nadat de relevante ankerpunten zijn vastgezet, wordt eenvoudige 3D-geometrie gebruikt om algemene morfometrische gegevens te berekenen. Parameters zijn onder meer de buitenste ooghoekafstand, oogafstand, ooglidspleetlengte, ooglidspleethoek, neus-labiale (philtrum) lengte, oorlengte, oorhoogte, enz. De beschikbare 3D-gegevens kunnen worden gebruikt om te zoeken naar andere parameters die als statistisch zinvolle indicatoren kunnen worden beschouwd.

Een andere manier van onderzoek is het onderzoeken van het belang van andere statistieken voor afstandsschatting. Een optie is om de bijdrage van geodetische afstanden als indicatoren te controleren. Geodetische afstand is een afstandskaart die op het oppervlak zelf wordt berekend (Riemanniaanse metriek). Een minimaal geodetisch pad is het kortste pad op het oppervlak dat twee punten verbindt.

Een efficiënte methode voor het berekenen van de minimale geodetische afstanden op een getrianguleerd domein is ontwikkeld door Kimmel en Sethian (10). Aangezien het gezicht een vervormbaar oppervlak is, is het belangrijk om een ​​zodanige representatie voor het gezichtsoppervlak te gebruiken dat de metingen die erop worden uitgevoerd onveranderlijk zijn voor mogelijke vervormingen (d.w.z. verschillende gezichtsuitdrukkingen). In dit geval zal een door Elad en Kimmel geïntroduceerde buiginvariante oppervlakterepresentatie worden gebruikt (11).

D. Er zullen statistische methoden worden gebruikt voor het detecteren van de beste onafhankelijke significante morfometrische variabelen die significant correleren met de verschillende syndromen: Discriminerende scores zullen worden geconstrueerd met behulp van de regressiecoëfficiënten van de multivariate analysetests en de beste afkappunten zullen worden gevonden, waarbij wordt voorspeld tussen verschillende genetische afwijkingen . Het testen van de methode en van de resultaten zal gebeuren met behulp van een validatiegroep van patiënten en gezonde controles, door onafhankelijke waarnemers. De syndromatisch onderzochte pasgeboren baby's zullen worden beoordeeld door een geneticus en de diagnose zal indien nodig worden bevestigd door middel van laboratoriumtests.

E. Statistische kracht en aantal patiënten: Veel morfometrische variabelen zullen worden beoordeeld, gebaseerd op onze 3D-reconstructiemethoden. Pas na toepassing van de multivariate analyse op de resultaten zal het relatieve diagnostische belang van elke variabele worden onthuld. Er kan op dit moment dus geen enkele variabele worden beschouwd als een absolute discriminator tussen normale en abnormale waarde. Als u echter bijvoorbeeld slechts één 3D-morfometrische variabele beschouwt, zoals de mate van schuine ooglidspleet, om onderscheid te maken tussen "trisomie 21" en "normaal" bij de blanke bevolking, kan de volgende poweranalyse worden berekend: SD-waarde van de schuine ooghoek in "normaal" is: 3,5 (graden) ± 1,5. Bij een patiënt met trisomie 21 is er een opwaartse verschuiving van deze waarde. Om een ​​verschuiving van meer dan 2 SD's (d.w.z. van meer dan 3 graden) te detecteren en ervan uit te gaan dat de SD groter zal zijn dan 3 graden in de pathologische populatie, hebben we een minimaal aantal van 21 patiënten en controles nodig om een statistisch vermogen van 90%.

Totaal aantal patiënten: Ons doel is om scans te verkrijgen van 800 pasgeboren baby's tijdens de studieperiode van twee jaar.