Автоматизированное устройство для диагностики заболеваний сердца

Полезная модель относится к специализированным устройствам вычислительной техники и может быть использована для диагностики заболеваний сердца на основе анализа структуры миокарда по аксиальным срезам изображений, полученных при мультиспиральной компьютерной томографии (МСКТ).
Известны технические решения, используемые для диагностики заболеваний сердца.
В частности, известна система мониторирования ЭКГ, которая определяет инфаркт-зависимую коронарную артерию, связанную с острым инфарктом миокарда, и которая содержит ряд электродов, приспособленных для сбора данных по электрической активности сердца от разных точек наблюдения по отношению к сердцу, модуль сбора данных ЭКГ, связанный с электродами, который обеспечивает образование усиленных сигналов электродов, процессор ЭКГ, реагирующий на сигналы электродов с целью объединения сигналов электродов для образования множества сигналов отведений, измеряющих активность сердца в разных точках наблюдения, причем, процессор ЭКГ обнаруживает подъемы ST в сигналах отведений; дисплей, реагирующий на обнаруженные подъемы ST, который графически отображает каждое множество данных подъема ST по отношению к анатомическим позициям отведений, а графическое изображение на дисплее идентифицирует подозреваемую инфаркт-зависимую коронарную артерию или ветвь, связанную с острым ишемическим приступом.
Недостатком известной системы является ее относительно низкая точность и достоверность, поскольку используются сигналы ЭКГ, а не сигналы более объективного обследования, в частности томографии, а диагноз устанавливается субъективно.
2
Известно техническое решение [RU 2330069, C1, A61B 055/55, 10.08.2008] заключающееся в том, что после выполнения магнитно-резонансной томографии сердца в T1-взвешенном режиме до и через 5-30 мин после внутривенного введения парамагнетика, 0,25М раствора MnCl, в количестве 1 мл/10 кг веса тела, рассчитывают для всех областей сердечной мышцы индекс усиления изображения по формуле
где ИУ - индекс усиления изображения;
2
интенсивность Т1 -взвешенного изображения миокарда на MP-томограммах, записанных после введения раствора MnCl;
- интенсивность Т1-взвешенного изображения миокарда на исходных неконтрастированных MP-томограммах, и диагностируют коронарную ишемию в той области сердца, где индекс усиления изображения составляет менее 1,10.
Недостатком устройства является относительно низкая точность и достоверность, поскольку не учитывается возможное влияние случайных факторов на значение индекса усиления.
Наиболее близким по технической сущности к предложенному является устройство [RU 2503061, C1, G06T 7/00, G06K 9/50, 10.03.2012], содержащее машиночитаемый носитель, содержащий сохраненный на нем компьютерный программный продукт, который при реализации компьютерной системой побуждает компьютерную систему выполнять способ определения границ анатомической структуры в изображении, вычисленном по слою данных изображения, причем, компьютерная система содержит процессорный блок и память, а компьютерный программный продукт, после загрузки, обеспечивает упомянутый процессорный блок функциональной возможностью выполнения следующих задач:
- разбиение изображения на множество участков изображения, каждый участок которого изображает участок анатомической структуры;
- адаптацию эталонного изображения к изображению на основе оценочной функции, причем оценочная функция является функцией параметров эталонного изображения и числовых показателей изображения и их относительных позиций в изображении, и на основе критерия, которому должно удовлетворять вычисленное значение оценочной функции, причем, оценочная функция определена на основании множества участков изображения.
Недостатком устройства является относительно узкие функциональные возможности, ограничивающие его применение сегментацией изображения, а также низкая точность и достоверность при возможном его использовании для диагностики заболеваний, т.к. не производится, в частности, фильтрация шумов при анализе характеристик структуры миокарда.
Задача, которая решается в полезной модели, направлена на создание автоматизированного устройства, позволяющего проводить обработку изображений, полученных при мультиспиральной компьютерной томографии, сегментацию миокарда, определение характеристик структуры миокарда и производить на этой основе диагностику заболеваний сердца.
Требуемый технический результат заключается в расширении функциональных возможностей и повышении точности и достоверности.
Поставленная задача решается, а требуемый технический результат достигается тем, что, в устройство, содержащее первый блок памяти, выполненный с возможностью занесения в него массива последовательности изображений мультиспиральной компьютерной томографии грудной клетки пациента, и блок сегментации миокарда, согласно полезной модели, введены, второй блок памяти, выполненный с возможностью занесения в него массива эталонной последовательности изображений мультиспиральной компьютерной томографии грудной клетки пациента с заболеванием сердца, третий блок памяти, выполненный с возможностью занесения в него массива эталонной последовательности изображений мультиспиральной компьютерной томографии грудной клетки пациента без заболевания сердца, блок сглаживания шума на изображении, вход которого соединен с выходом первого блока памяти, блок кластеризации пикселей изображения миокарда, вход которого соединен с выходом блока сглаживания шума на изображении, а выход - соединен со входом блока сегментации миокарда, блок композиции моделей, блок формирования активной модели формы и блок активной модели внешнего вида, входы которых соединены с выходом блока сегментации миокарда, а выходы - с соответствующими входами блока композиции моделей, блок совмещения, первый и второй входы которого соединены с выходами блока композиции моделей и блока сегментации миокарда, соответственно, блок построения признакового пространства, вход которого соединен с выходом блока совмещения, и блок формирования диагноза заболеваний сердца, первый вход которого соединен с выходом блока построения пространства признаков, а второй и третий входы - соединены с выходами, соответственно, второго и третьего блоков памяти.
На чертеже представлена функциональная схема автоматизированного устройства для диагностики заболеваний сердца.
Автоматизированное устройство для диагностики заболеваний сердца содержит первый блок 1 памяти, выполненный с возможностью занесения в него массива последовательности изображений мультиспиральной компьютерной томографии грудной клетки диагностируемого пациента, второй блок 2 памяти, выполненный с возможностью занесения в него массива эталонной последовательности изображений мультиспиральной компьютерной томографии грудной клетки пациента с заболеванием сердца, третий блок 3 памяти, выполненный с возможностью занесения в него массива эталонной последовательности изображений мультиспиральной компьютерной томографии грудной клетки пациента без заболевания сердца.
Автоматизированное устройство для диагностики заболеваний сердца содержит также блок 4 сегментации миокарда, блок 5 сглаживания шума на изображении, вход которого соединен с выходом первого блока 1 памяти, блок 6 кластеризации пикселей изображения миокарда, вход которого соединен с выходом блока 5 сглаживания шума на изображении, а выход - соединен со входом блока 4 сегментации миокарда, блок 7 композиции моделей, блок 8 формирования активной модели формы и блок 9 активной модели внешнего вида, входы которых соединены с выходом блока 4 сегментации миокарда, а выходы - с соответствующими входами блока 7 композиции моделей.
Кроме того, автоматизированное устройство для диагностики заболеваний сердца содержит блок 10 совмещения, первый и второй входы которого соединены с выходами блока 7 композиции моделей и блока 4 сегментации миокарда, соответственно, блок 11 построения признакового пространства, вход которого соединен с выходом блока 10 совмещения, и блок 12 формирования диагноза заболеваний сердца, первый вход которого соединен с выходом блока 11 построения пространства признаков, а второй и третий входы - соединены с выходами, соответственно, второго 2 и третьего 3 блоков памяти.
Устройство содержит элементы и блоки, охарактеризованные на функциональном уровне, и описываемая форма реализации предполагает использование программируемого (настраиваемого) многофункционального средства, поэтому при описании его работы представляются сведения, подтверждающие возможность выполнения таким средством конкретной предписываемой ему в составе данного устройства функции и математические соотношения, достаточные для его программной реализации.
Работает автоматизированное устройство для диагностики заболеваний сердца следующим образом.
Предварительно, перед началом или в начальный момент работы устройства в первый блок 1 памяти заносится массив из N изображений мультиспиральной компьютерной томографии грудной клетки диагностируемого пациента
.
Кроме того, также предварительно, перед началом или в начальный момент работы устройства во второй блок 2 памяти заносится массив из M1 изображений мультиспиральной компьютерной томографии грудной клетки диагностируемого пациента с характерными признаками заболевания сердца, как правило, близкого к диагностируемому пациенту по возрасту и антропометрическим данным
.
Аналогично в третий блок 3 памяти заносится массив из М2 изображений мультиспиральной компьютерной томографии грудной клетки другого пациента без признаков заболевания сердца, как правило, близкого к диагностируемому пациенту по возрасту и антропометрическим данным
.
В блоке 5 производится сглаживание шума на изображении грудной клетки диагностируемого пациента путем использования метода анизотропной диффузии. Для этого массив из N изображений мультиспиральной компьютерной томографии грудной клетки диагностируемого пациента  подвергается следующим преобразованиям:
,
где (х,у) - координаты пикселя на изображении, Δ - оператор Лапласа, ∇ - градиент, div(...) - оператор дивергенции и c(x,y,t) - коэффициент диффузии, который является функцией от градиента изображения в точке, что позволяет не размывать края.
i
i
i
i+1
4
5
kmeans
2
3
В результате формируется массив изображений грудной клетки диагностируемого пациента со сглаженным шумом. Это позволяет достаточно качественно произвести кластеризацию пикселей изображения миокарда в блоке 6 с помощью алгоритма k-means и сформировать 5 кластеров с центрами c. i=1...5. Бинарные маски M, i=1...5, c<c, i=1...4. В результате в блоке 4 сегментации может быть выделена область миокарда, как наибольшая компонента связности MUM, и мышечная ткань сердца HeartMask=MUM.
В результате может быть произведено уточнение границ миокарда, для чего в блоке 8 формируется активная модель формы в результате следующих преобразований:
,
0
где s - полученная модель, описывающая форму миокарда, заданная совокупностью точек с координатами (х,у), s - усредненная модель, построенная по обучающей выборке, Ф - матрица, задающая основные типы преобразований, построенная на основе обучающей выборки, b - вектор параметров преобразований, а блоке 9 формируется активная модель внешнего вида, для чего в этом блоке производятся следующие преобразования:
s
t
c
где s - модель, описывающая форму миокарда, t - модель, описывающаяв текстуру миокарда, Ф - матрица, задающая основные преобразования формы, Ф - матрица, задающая основные преобразования текстуры, Ф -объединенная матрица основных преобразований, c - вектор комбинированных параметров формы и текстуры.
Параметры моделей вычисляются с помощью итеративной процедуры, имея начальное приближение.
model
model
kmeans
Результаты формирования моделей в блоках 8 и 9 используются в блоке 7 для формирования композиции моделей и получения бинарной маски HeartMask. Итоговая маска получается в блоке 10 совмещением масок HeartMask и HeartMask.
Итоговая маска используется в блоке 11 для построения признакового пространства миокарда, для чего производятся следующие преобразования.
i
По региону изображения, ограниченного итоговой маской, строится карта изолиний , где значения I задают разные уровни интенсивности. Изолинии двух последовательных уровней объединяются в группы. Признаковое пространство формируется в виде набора признаков по каждой группе изолиний, в который входят такие признаки как количество изолиний в группе, максимальный, минимальный и средний размеры изолиний, стандартное отклонение размера изолиний. Далее признаки отбираются по метрике прироста информации (Information gain).
Этот набор показателей в блоке 12 используется для формирования диагноза заболевания в виде совокупности или набора показателей с отрицательными значениями
.
Для показателей с положительными значениями  формируется сигнал об отсутствии соответствующих заболеваний.
При «обучении» (определении параметров классификации) блока 12 формирования диагноза заболеваний сердца изображения из блоков 2 и 3 могут использоваться при построении признакового пространства с предварительным преобразованием по той же схеме, что и для массива последовательности изображений мультиспиральной компьютерной томографии грудной клетки пациента, заносимых в блок 1.
Для экспериментальной оценки точности и достоверности предложенного устройства использовались 8 наборов срезов МСКТ с пациентов с заболеванием сердца (суммарно 181 изображений), 11 наборов срезов МСКТ пациентов без заболевания сердца (суммарно 127 изображений).
Для подбора параметров использовалась кросс-валидация: 4 набора срезов от пациентов с заболеванием сердца, 5 наборов срезов от пациентов без заболевания сердца, из которых по одному набору использовались для валидации, а остальные для обучения. Для тестирования качества классификации использовалось: 30% случайно выбранных наборов из каждого класса для обучения и 70% наборов из каждого класса для тестирования.
Для оценки точности и достоверности работы предложенного устройства использовались следующие критерии.
В приведенных ниже формулах значения TP, FP, FN и TN соответствуют количеству соответствующих изображений выборки.
Показатель точности:
Показатель полноты:
Показатель качества (F-мера):
.
Показатель ложных срабатываний (False Positive Rate): .
По результатам проведенных экспериментов оценка качества (F-мера) оказалась равной 97%.
Таким образом, благодаря введению дополнительных блоков и связей, указанных в отличительной части формулы полезной модели, достигается требуемый технический результат, заключающийся в расширении функциональных возможностей и повышении точности и достоверности.