NEC Термография Исследование инфракрасного изображения

Справочная информация о NEC:

Наилучший прогноз требует раннего выявления и лечения НЭК. Перфорация или продолжающееся ухудшение состояния может потребовать хирургического вмешательства. Смертность улучшилась в последние годы, но все еще составляет около 15-30% для нехирургического НЭК и до 50% для хирургического НЭК. Выжившие могут страдать от серьезных осложнений, включая долгосрочное нарушение функции кишечника.

Первоначальный диагноз основывается на клиническом осмотре и диагностической визуализации, обычно включающей рентгенографию брюшной полости +/- УЗИ. Критерии стадии Белла включают клинические, лабораторные и рентгенологические данные и используются для того, чтобы отличить предполагаемый НЭК от окончательного НЭК. Стадия Белла 2 обозначает подтвержденный НЭК и включает наличие пневматоза кишечника и/или газа в портальной вене на рентгенограмме.

Основная трудность при диагностике НЭК заключается в том, что ранние/предполагаемые стадии НЭК проявляются клинически и рентгенологически аналогично доброкачественной пищевой непереносимости, наблюдаемой при недоношенности. Рентген брюшной полости связан с воздействием на пациента ионизирующего излучения, а ультразвуковое изображение является разрушительным для пациента, требует времени для выполнения и требует наличия квалифицированных операторов, которые имеют ограниченную доступность. Эти методы будут показывать неспецифические изменения только на ранних стадиях НЭК. Поздние результаты являются более проницательными, однако к тому времени, когда они становятся очевидными, оптимальные временные рамки для начала лечения часто упускаются.

Справочная информация о медицинской термографии:

Медицинская инфракрасная (ИК) визуализация представляет собой сочетание медицинских технологий, технологий инфракрасных камер и компьютерных мультимедийных технологий. Инфракрасные устройства визуализации регистрируют тепловые поля человека. Человеческое тело является естественным биологическим источником тепла, и инфракрасный тепловизор преобразует световую волну дальнего инфракрасного диапазона, излучаемую человеческим телом, в электрический сигнал, который затем преобразуется в цифровую величину путем аналого-цифрового преобразования. Сигналы обрабатываются технологией обработки мультимедийных изображений в цветную тепловую карту, показывающую температурное поле тела. Нормальное здоровое тело имеет характерную тепловую карту, в то время как ненормальное тело демонстрирует отклонения от этой тепловой карты. Таким образом, сравнивая сходства и различия между ними в сочетании с клиническим диагнозом, врачи и исследователи могут сделать вывод о характере и степени заболевания.

Исследователи исследовали различные методы компьютеризированной оценки тепловых изображений, полученных от недоношенных детей с окончательным НЭК, по сравнению с нормальными детьми без симптомов пищевой непереносимости. Исследователи показали, что различительная способность данных об изменении температуры поверхности между здоровыми детьми из контрольной группы и теми, у кого был диагностирован НЭК, была многообещающей, с довольно высокой скоростью классификации и простой линейной схемой классификации. Кроме того, наши результаты свидетельствуют о более медленном снижении температуры кожи живота у детей с НЭК, что может быть объяснено наличием воспаленного кишечника. Райс и др. также использовали медицинскую термографию для выявления НЭК у новорожденных, поступивших в отделение интенсивной терапии новорожденных. Сравнивая распределение температуры в абдоминальных сегментах с температурой грудной клетки, они смогли определить различия между нормальными детьми и детьми с диагнозом НЭК.

Справочная информация о медицинском сенсоре Microsoft Kinect:

Сенсор Kinect — это широко используемая потребительская камера с безопасным цветом и глубиной цвета, которая продается для использования в компьютерных играх. Он измеряет ближний инфракрасный свет, отраженный от тела, и формирует карту поверхности окружающей среды. Датчик RGB-D Kinect недавно был применен в здравоохранении в различных приложениях, где он показал свою эффективность, в том числе в области медицинской реабилитации, где датчики Kinect используются для активных тренировок и реабилитации пациентов, для безопасного и автоматизированного проведение лучевой терапии, для анализа движений грудной клетки у пациентов с муковисцидозом, для анализа черт лица и контроля осанки у пациентов, проходящих реабилитацию, в отделениях интенсивной терапии для автоматических измерений подвижности и даже для автоматического мониторинга апноэ у младенцев и детей.

В этом исследовании роль датчика RGB-D Kinect в основном будет заключаться в поддержке автоматизированной сегментации и извлечении данных о распределении тепла с расположенного рядом и откалиброванного ИК-датчика изображений FLIR. Благодаря картам цвета и глубины, которые будут доступны, классические и надежные методы обработки изображений будут использоваться для определения областей интереса (тело ребенка и, в конечном итоге, живот). Такая точная сегментация не может быть надежно выполнена исключительно из ИК-изображений, поскольку хорошо известно, что компьютерное зрение и методы обработки изображений плохо адаптированы для ИК-изображений. Уже были проведены ранние лабораторные тесты, чтобы определить, что работа датчика RGB-D в поле зрения, перекрывающемся с полем зрения ИК-датчика, не влияет на данные, собранные в тепловой карте. Таким образом, комбинированная работа безопасна и обеспечивает точное распределение тепла, как если бы тепловизор работал в одиночку. Конечная цель состоит в том, чтобы объединить сильные стороны трех технологий визуализации для улучшения медицинской диагностики.

Обоснование исследования:

В предыдущих исследованиях, посвященных термографии и диагностике НЭК, для получения изображений использовалась только инфракрасная камера. Хотя исследователям удалось получить тепловое распределение для детей с разным возрастом гестационного возраста, в нашем предыдущем исследовании не применялся строгий протокол для позиционирования ИК-датчика в оптимальной конфигурации, что приводило к большим различиям в качестве изображения и размере интересующей области. Эти ограничения затрудняли автоматический выбор точных областей интереса на тепловом изображении и требовали ручного вмешательства эксперта по обработке изображений. В нашем текущем исследовании процесс получения изображения будет улучшен и стандартизирован; датчик Microsoft Kinect, использующий тепловое, цветовое и активное глубинное зрение, будет интегрирован в термографическую камеру, чтобы обеспечить автоматический выбор областей интереса и облегчить использование медицинским персоналом у постели пациента. Будут разработаны встроенные алгоритмы обработки изображений, чтобы использовать многоспектральный характер собранной информации, чтобы автоматически сегментировать и навести порядок в интересующей области, в которой будет отслеживаться релевантное тепловое распределение.

Первоначальная разработка этой системы, включая интеграцию и сборку устройств, строгие процедуры калибровки камеры между датчиками RGB-D и ИК, а также полное тестирование будет выполняться в лабораторных условиях с использованием только макетов клинических условий. Затем, чтобы полностью подтвердить применение этой автоматизированной системы обработки инфракрасных изображений для ранней диагностики NEC, необходимо получить соответствующие изображения от людей. Исследование будет проводиться в отделении интенсивной терапии интенсивной терапии для дальнейшей проверки недавно разработанного неинвазивного и автоматизированного протокола визуализации детей разного размера и общего возраста в отделении интенсивной терапии новорожденных, поскольку НЭК может возникать у детей, начиная от крайне недоношенных и заканчивая рожденными в срок. Поскольку исследователи надеются когда-нибудь использовать эту технологию для улучшения диагностики НЭК, экспериментальная процедура визуализации будет проводиться на двух группах пациентов. Исследователи сначала сделают снимки брюшной полости группы здоровых новорожденных с помощью недавно разработанного аппарата и протокола обработки изображений, чтобы установить стандартное распределение тепла. Затем исследователи также сделают снимки брюшной полости группы новорожденных с подтвержденным НЭК, используя то же оборудование. На основе анализа изображений этих двух популяций исследователи определят пригодность и необходимую тонкую настройку предлагаемых автоматических инструментов инфракрасной визуализации с целью повышения точности, удобства использования и надежности процедуры ранней диагностики НЭК.

Цели:

1. Разработайте автоматизированный подход к визуализации и анализу брюшной полости недоношенных детей с использованием термографических датчиков и встроенных алгоритмов обработки изображений.
2. Получите термографические распределения температуры живота двух групп детей: нормальных (не имеющих признаков пищевой непереносимости или признаков НЭК) и детей с подтвержденным диагнозом НЭК.
3. Определите, могут ли алгоритмы автоматической обработки изображений различить статистически значимую разницу между нормальным распределением тепла и распределением, полученным у детей с НЭК.