Badanie obrazowania w podczerwieni termografii firmy NEC

Podstawowe informacje o NEC:

Najlepsze rokowanie wymaga wczesnego rozpoznania i leczenia NEC. Perforacja lub trwające pogorszenie może wymagać interwencji chirurgicznej. Śmiertelność poprawiła się w ostatnich latach, ale nadal wynosi około 15-30% w przypadku NEC nieoperacyjnych i do 50% w przypadku NEC chirurgicznych. Osoby, które przeżyły, mogą doznać poważnych komplikacji, w tym długotrwałego uszkodzenia funkcji jelit.

Wstępne rozpoznanie opiera się na badaniu klinicznym i diagnostyce obrazowej, zwykle obejmującej zdjęcie rentgenowskie jamy brzusznej +/- USG. Kryteria Bella dotyczące stopnia zaawansowania obejmują wyniki kliniczne, laboratoryjne i radiograficzne i służą do odróżnienia podejrzenia NEC od ostatecznego NEC. Etap 2 Bella oznacza potwierdzoną NEC i obejmuje obecność odmy jelitowej i / lub gazu żylnego wrotnego na zdjęciu rentgenowskim.

Główną trudnością w diagnozowaniu NEC jest to, że wczesne/podejrzewane stadia NEC prezentują się klinicznie i radiologicznie w podobny sposób jak łagodna nietolerancja karmienia obserwowana u wcześniaków. Rentgen jamy brzusznej wiąże się z narażeniem pacjenta na promieniowanie jonizujące, a obrazowanie ultrasonograficzne jest uciążliwe dla pacjenta, jego wykonanie wymaga czasu i wymaga wykwalifikowanych operatorów, których dostępność jest ograniczona. Te modalności pokażą tylko niespecyficzne zmiany we wczesnych stadiach NEC. Późne wyniki są bardziej szczegółowe, jednak zanim te wyniki staną się widoczne, często pomija się optymalny czas rozpoczęcia leczenia.

Podstawowe informacje o termografii medycznej:

Medyczne obrazowanie w podczerwieni (IR) to połączenie technologii medycznej, technologii kamer na podczerwień i technologii multimediów komputerowych. Urządzenia do obrazowania w podczerwieni rejestrują pola termiczne człowieka. Ludzkie ciało jest naturalnym biologicznym źródłem ciepła, a kamera termowizyjna na podczerwień przetwarza falę światła dalekiej podczerwieni emitowaną przez ludzkie ciało na sygnał elektryczny, który jest następnie przetwarzany na wielkość cyfrową przez konwersję analogowo-cyfrową. Sygnały są przetwarzane przez technologię przetwarzania obrazu multimedialnego na kolorową mapę cieplną, pokazującą pole temperatury ciała. Normalne, zdrowe ciało ma charakterystyczną mapę ciepła, podczas gdy ciało nienormalne wykazuje odchylenia od tej mapy ciepła. Tak więc, porównując podobieństwa i różnice między nimi, w połączeniu z diagnozą kliniczną, lekarze i badacze mogą wywnioskować naturę i zakres choroby.

Badacze przeanalizowali różne metody komputerowej oceny obrazów termowizyjnych uzyskanych od wcześniaków z definitywnym NEC w porównaniu z normalnymi dziećmi bez objawów nietolerancji pokarmowej. Badacze wykazali, że moc dyskryminacyjna danych ewolucji temperatury powierzchni między zdrowymi dziećmi kontrolnymi a tymi, u których zdiagnozowano NEC, była obiecująca, z dość wysokim współczynnikiem klasyfikacji i prostym liniowym schematem klasyfikacji. Ponadto nasze wyniki sugerowały wolniejsze tempo spadku temperatury skóry brzucha u dzieci z NEC, co można tłumaczyć obecnością zapalenia jelit. Ryż i in. wykorzystał również termografię medyczną do wykrywania NEC u noworodków przyjętych na OIOM. Porównując rozkład temperatury w segmentach brzucha i klatce piersiowej, byli w stanie określić różnice między normalnymi dziećmi a tymi, u których zdiagnozowano NEC.

Podstawowe informacje o medycznym sensorze Kinect firmy Microsoft:

Czujnik Kinect to szeroko stosowana, przeznaczona dla konsumentów i bezpieczna kamera kolorowa i do głębi, sprzedawana na rynku do użytku w grach komputerowych. Mierzy światło bliskiej podczerwieni odbite od ciała, tworząc mapę powierzchni środowiska. Czujnik RGB-D Kinect został niedawno zastosowany w opiece zdrowotnej w różnych zastosowaniach, w których okazał się skuteczny, w tym w dziedzinie rehabilitacji medycznej, gdzie czujniki Kinect są wykorzystywane do aktywnego treningu wysiłkowego i rehabilitacji pacjentów, do bezpiecznego i zautomatyzowanego dostarczanie radioterapii, do analizy ruchu ściany klatki piersiowej u pacjentów z mukowiscydozą, do analizy rysów twarzy w celu kontroli postawy u pacjentów rehabilitowanych, u pacjentów na OIOM do zautomatyzowanych pomiarów mobilności, a nawet zautomatyzowanego monitorowania bezdechu u niemowląt i dzieci.

W tym badaniu rola czujnika Kinect RGB-D będzie zasadniczo polegać na wspieraniu automatycznej segmentacji i pobieraniu danych dotyczących rozkładu termicznego z kolokowanego i skalibrowanego kamery termowizyjnej FLIR. Dzięki udostępnionym mapom kolorów i głębi, klasyczne i solidne techniki przetwarzania obrazu zostaną wykorzystane do identyfikacji obszarów zainteresowania (ciało dziecka i ewentualnie brzuch). Tego rodzaju precyzyjnej segmentacji nie można wiarygodnie przeprowadzić wyłącznie na podstawie obrazów w podczerwieni, ponieważ dobrze wiadomo, że techniki widzenia komputerowego i przetwarzania obrazu nie są dobrze przystosowane do obrazów w podczerwieni. Przeprowadzono już pierwsze testy laboratoryjne w celu ustalenia, czy działanie czujnika RGB-D w nakładającym się polu widzenia z polem widzenia kamery IR nie wpływa na dane gromadzone na mapie cieplnej. Połączone działanie jest zatem bezpieczne i zapewni dokładną dystrybucję ciepła, tak jakby kamera IR działała samodzielnie. Ostatecznym celem jest połączenie mocnych stron trzech technologii obrazowania w celu udoskonalenia diagnostyki medycznej.

Uzasadnienie badania:

Wcześniejsze badania dotyczące termografii i diagnozowania NEC wykorzystywały tylko kamerę na podczerwień do pozyskiwania obrazów. Chociaż badaczom udało się wyprowadzić rozkłady termiczne dla dzieci z różnymi GA, w naszym poprzednim badaniu nie przyjęto ścisłego protokołu ustawiania czujnika podczerwieni w optymalnej konfiguracji, co prowadziło do większej liczby różnic w jakości obrazu i wielkości obszaru zainteresowania. Ograniczenia te utrudniały zautomatyzowanie wyboru dokładnych obszarów zainteresowania na obrazie termicznym i wymagały ręcznej interwencji eksperta ds. przetwarzania obrazu. W naszym obecnym badaniu proces akwizycji obrazu zostanie ulepszony i znormalizowany; sensor Microsoft Kinect wykorzystujący termowizję, kolor i aktywne widzenie głębi zostanie zintegrowany z kamerą termograficzną, aby umożliwić automatyczny wybór interesujących obszarów i ułatwi obsługę personelu medycznego przy łóżku pacjenta. Opracowane zostaną wbudowane algorytmy przetwarzania obrazu w celu wykorzystania wielospektralnej natury zebranych informacji w celu automatycznego segmentowania i uporządkowania obszaru zainteresowania, w którym monitorowane będą istotne rozkłady termiczne.

Początkowy rozwój tego systemu, w tym integracja i montaż aparatury, rygorystyczne procedury kalibracji kamery między czujnikami RGB-D i IR oraz pełne testy zostaną przeprowadzone w środowisku laboratoryjnym, przy użyciu wyłącznie makiet modeli środowiska klinicznego. Następnie, aby w pełni zweryfikować zastosowanie tego zautomatyzowanego systemu przetwarzania obrazu w podczerwieni do wczesnej diagnozy NEC, konieczne jest pozyskanie odpowiednich obrazów od ludzi. Badanie będzie prowadzone na OIOM-ach dla noworodków w celu dalszej walidacji nowo opracowanego protokołu nieinwazyjnego i zautomatyzowanego obrazowania u dzieci o różnej wielkości i GA na OIOM-ach, ponieważ NEC może wystąpić u dzieci od skrajnie wcześniaków do urodzonych w terminie. Ponieważ badacze mają nadzieję, że pewnego dnia wykorzystają tę technologię, aby poprawić diagnostykę NEC, eksperymentalna procedura obrazowania zostanie przeprowadzona na dwóch populacjach pacjentów. Badacze najpierw zobrazują brzuchy grupy zdrowych noworodków za pomocą nowo opracowanej aparatury i protokołu przetwarzania obrazu, aby ustalić standardowy rozkład termiczny. Następnie badacze zobrazują również brzuchy grupy noworodków z potwierdzonym NEC, używając tego samego sprzętu. Na podstawie analizy obrazów z tych dwóch populacji badacze określą przydatność i niezbędne dostrojenie proponowanych zautomatyzowanych narzędzi do obrazowania w podczerwieni, w celu zwiększenia precyzji, użyteczności i niezawodności procedury wczesnej diagnozy NEC.

Cele:

1. Opracuj zautomatyzowane podejście do obrazowania i analizy brzucha wcześniaków przy użyciu czujników termograficznych i wbudowanych algorytmów przetwarzania obrazu.
2. Wyprowadź termograficzne rozkłady temperatury brzuszków dwóch grup niemowląt: tych, które są normalne (nie mają objawów nietolerancji pokarmowej ani objawów NEC) oraz tych, u których zdiagnozowano potwierdzoną NEC.
3. Ustal, czy algorytmy zautomatyzowanego przetwarzania obrazu mogą dostrzec statystycznie istotną różnicę między normalnymi rozkładami termicznymi a tymi uzyskanymi u dzieci z NEC.