Hệ hỗ trợ chẩn đoán loãng xương trên ảnh X quang cổ xương đùi dựa trên chỉ số SINGH
Số trang: 9
Loại file: pdf
Dung lượng: 757.27 KB
Lượt xem: 4
Lượt tải: 0
Xem trước 2 trang đầu tiên của tài liệu này:
Thông tin tài liệu:
Bài viết đề xuất xây dựng hệ thống chẩn đoán loãng xương sử dụng mô hình mạng nơron tích chập (CNNs) trên một tập ảnh X-quang cổ xương đùi bao gồm 32 mẫu và tiến hành các thử nghiệm dựa trên tập dữ liệu với khoảng 1765 ảnh X-quang cổ xương đùi.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Hệ hỗ trợ chẩn đoán loãng xương trên ảnh X quang cổ xương đùi dựa trên chỉ số SINGHKỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XIII về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR), Nha Trang, ngày 8-9/10/2020DOI: 10.15625/vap.2020.00163 HỆ HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN LOÃNG XƯƠNG TRÊN ẢNH X-QUANG CỔ XƯƠNG ĐÙI DỰA TRÊN CHỈ SỐ SINGH Trần Đình Toàn1, Nguyễn Thị Quỳnh Như2, Trần Văn Long3, Lê Minh Hưng3, Bùi Anh Thắng4 1 Trường Đại học Công nghiệp Thực phẩm TP. HCM 2 Bệnh viện Chấn thương Chỉnh hình TP. HCM 3 Trường Đại học Công nghệ thông tin - ĐHQG TP. HCM 4 Đại học Y khoa Phạm Ngọc Thạch toantd@hufi.edu.vn, mdquynhnhu@gmail.com, longtv.13@grad.uit.edu.vn hunglm@uit.edu.vn, anhthangcdha@pnt.edu.vn TÓM TẮT: Loãng xương là căn bệnh phổ biến thứ hai trên thế giới theo International Osteoporosis Foundation (Tổ chứcloãng xương quốc tế). Mật độ khoáng xương (BMD) đã được phổ biến và được dùng làm tiêu chuẩn vàng để chẩn đoán loãngxương. Tuy nhiên, kiểm tra BMD theo phương pháp DXA (Dual-Energy X-Ray Absorptiometry) rất đắt tiền và bắt buộc phải thựchiện trên các vùng xương khác nhau. Ở các nước đang phát triển, bác sĩ chủ yếu dựa vào ảnh X-quang để đánh giá nguy cơ loãngxương dựa trên chỉ số Singh (Singh Index) thông qua ảnh phóng xạ thớ xương của cổ xương đùi. Quá trình phân loại gặp nhiều thửthách do xuất hiện nhiễu của thớ xương. Hơn nữa, thớ xương ở hông bình thường được phân định rõ ràng, điều này dễ dẫn đến sựkhác biệt lớn về kết quả chẩn đoán. Để đánh giá một cách khách quan nguy cơ loãng xương, trong nghiên cứu này chúng tôi đề xuấtxây dựng hệ thống chẩn đoán loãng xương sử dụng mô hình mạng nơron tích chập (CNNs) trên một tập ảnh X-quang cổ xương đùibao gồm 32 mẫu và tiến hành các thử nghiệm dựa trên tập dữ liệu với khoảng 1765 ảnh X-quang cổ xương đùi. Hệ thống phân loạiđạt được độ chính xác là 91,01 %. Từ khóa: Osteoporosis, Singh Index, CNNs, Deep learning. I. GIỚI THIỆU Loãng xương là nguyên nhân chính gây ra gãy xương ở phụ nữ sau mãn kinh và người già, có khoảng 8,9 triệuca gãy xương mỗi năm. Ở châu Âu, gãy xương gây ra nhiều tổn thất phổ biến hơn các bệnh ung thư ngoại trừ ung thưphổi [12]. Theo bản đồ canxi thế giới của Tổ chức loãng xương quốc tế (IOF) ở những quốc gia đang phát triển lượngcanxi trung bình trong khẩu phần ăn nhỏ hơn 400 mg/ngày ít hơn nhiều so với các nước phát triển, điều này làm tăngnhiều hơn nguy cơ loãng xương [2]. Trước đây, quy trình chẩn đoán lâm sàng bệnh lý loãng xương dựa trên việc loại trừ các bệnh khác khi có gãyxương xảy ra. Gần đây, phương pháp DXA để đo mật độ khoáng của xương (BMD) ở cột sống và hông có vai trò quantrọng còn được gọi là “tiêu chuẩn vàng” [19] trong đánh giá bệnh nhân có nguy cơ loãng xương, phương pháp này cólợi thế vì sự đồng thuận về kết quả BMD có thể được giải thích bằng cách sử dụng định nghĩa T-score của Tổ chức Ytế Thế giới về bệnh loãng xương và đã được chứng minh là có hiệu quả trong việc chẩn đoán nguy cơ gãy xương [4].Bên cạnh đó, phương pháp tính định lượng quantitative computed tomography (QCT) ở cột sống để đo mật độ BMDgiúp tránh việc đánh giá quá mức BMD bởi phương pháp DXA liên quan thoái hóa cột sống, vôi hóa động mạnh chủbụng và các tổn thương xơ cứng khác [17]. Những năm gần đây, phương pháp quét siêu âm định lượng QuantitativeUltrasound Scan (QUS) được đề xuất vì nó cho kết quả nhanh và chủ yếu là không dùng bức xạ, có thể sử dụng cho trẻem [22]. Mặc dù vậy, QUS không thể áp dụng trên tất cả các vị trí của cơ thể (ví dụ như cột sống, thắt lưng và cổxương đùi) nhưng có thể dùng ở gót chân, QUS có thể thai thác từ các thiết bị di động và các thiết bị có sẵn thông dụngkhác trong khi dùng phương pháp DXA và QCT thì rất tốn kém. Mặc dù nguy cơ loãng xương được xác định theo chỉsố BMD và sự suy giảm kiến trúc của mô xương, BMD chỉ là một yếu tố để chẩn đoán nguy cơ loãng xương. Tiền sửcủa cha mẹ bị gãy xương (đặc biệt là xương hông) là yếu tố đáng kể cần chú ý về lý do làm tăng nguy cơ gãy xương,độc lập với yếu tố BMD [14]. Đặc điểm của các bệnh nhân như tuổi, chiều cao, cân nặng, chỉ số cơ thể (BMI) là minhchứng phù hợp cho việc tư vấn về bệnh loãng xương cùng với các đặc điểm giải phẫu thu được từ số đo màng xương(vỏ xương) và xương ngoài [6]. Singh và cộng sự đã đề xuất một hệ thống chấm điểm dựa trên sự xuất hiện những thay đổi của đầu trên thớxương đùi như một hệ thống đánh giá loãng xương [25]. Phương pháp dùng chỉ số Singh đánh giá trên ảnh X-quangđược sử dụng rộng rãi trên khắp thế giới với chi phí phải chăng cho tất cả bệnh nhân kể cả vùng nông thôn ở các quốcgia đang phát triển. Trong nghiên cứu này, chúng tôi giới thiệu một tập ảnh cổ xương đùi đã được thu thập từ các bệnhviện tại TP. HCM và các hướng dẫn điều chỉnh độ tương phản có thể được sử dụng làm tài liệu tham khảo về phân loạibệnh loãng xương dựa trên chỉ số Singh. Về mặt tự động hóa, mạng CNNs học sâu đã được sử dụng để phát hiện đốt sống bị chèn trên ảnh CT bằng cáchphân đoạn cột sống, trích xuất các vùng bị tổn thương (đốt sống bị chèn) và sau đó phân loại chúng thành các lớp nhịphân, nghiên cứu có khả năng kích hoạt các biện pháp phòng ngừa để giảm tỷ lệ gãy xương hông trong tương lai [3].Trong khi đó, Li et al. [16] đã xây dựng một khung chuẩn để dự đoán loãng xương và gãy xương do các yếu tố nguy cơcó sẵn gồm nhân khẩu học, chế độ ăn uống, lối sống và liệu pháp. Với mô hình phân loại kết hợp phân biệt người loãng150 HỆ HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN LOÃNG XƢƠNG TRÊN ẢNH X-QUANG CỔ XƢƠNG ĐÙI DỰA TRÊN CHỈ S ...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Hệ hỗ trợ chẩn đoán loãng xương trên ảnh X quang cổ xương đùi dựa trên chỉ số SINGHKỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XIII về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR), Nha Trang, ngày 8-9/10/2020DOI: 10.15625/vap.2020.00163 HỆ HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN LOÃNG XƯƠNG TRÊN ẢNH X-QUANG CỔ XƯƠNG ĐÙI DỰA TRÊN CHỈ SỐ SINGH Trần Đình Toàn1, Nguyễn Thị Quỳnh Như2, Trần Văn Long3, Lê Minh Hưng3, Bùi Anh Thắng4 1 Trường Đại học Công nghiệp Thực phẩm TP. HCM 2 Bệnh viện Chấn thương Chỉnh hình TP. HCM 3 Trường Đại học Công nghệ thông tin - ĐHQG TP. HCM 4 Đại học Y khoa Phạm Ngọc Thạch toantd@hufi.edu.vn, mdquynhnhu@gmail.com, longtv.13@grad.uit.edu.vn hunglm@uit.edu.vn, anhthangcdha@pnt.edu.vn TÓM TẮT: Loãng xương là căn bệnh phổ biến thứ hai trên thế giới theo International Osteoporosis Foundation (Tổ chứcloãng xương quốc tế). Mật độ khoáng xương (BMD) đã được phổ biến và được dùng làm tiêu chuẩn vàng để chẩn đoán loãngxương. Tuy nhiên, kiểm tra BMD theo phương pháp DXA (Dual-Energy X-Ray Absorptiometry) rất đắt tiền và bắt buộc phải thựchiện trên các vùng xương khác nhau. Ở các nước đang phát triển, bác sĩ chủ yếu dựa vào ảnh X-quang để đánh giá nguy cơ loãngxương dựa trên chỉ số Singh (Singh Index) thông qua ảnh phóng xạ thớ xương của cổ xương đùi. Quá trình phân loại gặp nhiều thửthách do xuất hiện nhiễu của thớ xương. Hơn nữa, thớ xương ở hông bình thường được phân định rõ ràng, điều này dễ dẫn đến sựkhác biệt lớn về kết quả chẩn đoán. Để đánh giá một cách khách quan nguy cơ loãng xương, trong nghiên cứu này chúng tôi đề xuấtxây dựng hệ thống chẩn đoán loãng xương sử dụng mô hình mạng nơron tích chập (CNNs) trên một tập ảnh X-quang cổ xương đùibao gồm 32 mẫu và tiến hành các thử nghiệm dựa trên tập dữ liệu với khoảng 1765 ảnh X-quang cổ xương đùi. Hệ thống phân loạiđạt được độ chính xác là 91,01 %. Từ khóa: Osteoporosis, Singh Index, CNNs, Deep learning. I. GIỚI THIỆU Loãng xương là nguyên nhân chính gây ra gãy xương ở phụ nữ sau mãn kinh và người già, có khoảng 8,9 triệuca gãy xương mỗi năm. Ở châu Âu, gãy xương gây ra nhiều tổn thất phổ biến hơn các bệnh ung thư ngoại trừ ung thưphổi [12]. Theo bản đồ canxi thế giới của Tổ chức loãng xương quốc tế (IOF) ở những quốc gia đang phát triển lượngcanxi trung bình trong khẩu phần ăn nhỏ hơn 400 mg/ngày ít hơn nhiều so với các nước phát triển, điều này làm tăngnhiều hơn nguy cơ loãng xương [2]. Trước đây, quy trình chẩn đoán lâm sàng bệnh lý loãng xương dựa trên việc loại trừ các bệnh khác khi có gãyxương xảy ra. Gần đây, phương pháp DXA để đo mật độ khoáng của xương (BMD) ở cột sống và hông có vai trò quantrọng còn được gọi là “tiêu chuẩn vàng” [19] trong đánh giá bệnh nhân có nguy cơ loãng xương, phương pháp này cólợi thế vì sự đồng thuận về kết quả BMD có thể được giải thích bằng cách sử dụng định nghĩa T-score của Tổ chức Ytế Thế giới về bệnh loãng xương và đã được chứng minh là có hiệu quả trong việc chẩn đoán nguy cơ gãy xương [4].Bên cạnh đó, phương pháp tính định lượng quantitative computed tomography (QCT) ở cột sống để đo mật độ BMDgiúp tránh việc đánh giá quá mức BMD bởi phương pháp DXA liên quan thoái hóa cột sống, vôi hóa động mạnh chủbụng và các tổn thương xơ cứng khác [17]. Những năm gần đây, phương pháp quét siêu âm định lượng QuantitativeUltrasound Scan (QUS) được đề xuất vì nó cho kết quả nhanh và chủ yếu là không dùng bức xạ, có thể sử dụng cho trẻem [22]. Mặc dù vậy, QUS không thể áp dụng trên tất cả các vị trí của cơ thể (ví dụ như cột sống, thắt lưng và cổxương đùi) nhưng có thể dùng ở gót chân, QUS có thể thai thác từ các thiết bị di động và các thiết bị có sẵn thông dụngkhác trong khi dùng phương pháp DXA và QCT thì rất tốn kém. Mặc dù nguy cơ loãng xương được xác định theo chỉsố BMD và sự suy giảm kiến trúc của mô xương, BMD chỉ là một yếu tố để chẩn đoán nguy cơ loãng xương. Tiền sửcủa cha mẹ bị gãy xương (đặc biệt là xương hông) là yếu tố đáng kể cần chú ý về lý do làm tăng nguy cơ gãy xương,độc lập với yếu tố BMD [14]. Đặc điểm của các bệnh nhân như tuổi, chiều cao, cân nặng, chỉ số cơ thể (BMI) là minhchứng phù hợp cho việc tư vấn về bệnh loãng xương cùng với các đặc điểm giải phẫu thu được từ số đo màng xương(vỏ xương) và xương ngoài [6]. Singh và cộng sự đã đề xuất một hệ thống chấm điểm dựa trên sự xuất hiện những thay đổi của đầu trên thớxương đùi như một hệ thống đánh giá loãng xương [25]. Phương pháp dùng chỉ số Singh đánh giá trên ảnh X-quangđược sử dụng rộng rãi trên khắp thế giới với chi phí phải chăng cho tất cả bệnh nhân kể cả vùng nông thôn ở các quốcgia đang phát triển. Trong nghiên cứu này, chúng tôi giới thiệu một tập ảnh cổ xương đùi đã được thu thập từ các bệnhviện tại TP. HCM và các hướng dẫn điều chỉnh độ tương phản có thể được sử dụng làm tài liệu tham khảo về phân loạibệnh loãng xương dựa trên chỉ số Singh. Về mặt tự động hóa, mạng CNNs học sâu đã được sử dụng để phát hiện đốt sống bị chèn trên ảnh CT bằng cáchphân đoạn cột sống, trích xuất các vùng bị tổn thương (đốt sống bị chèn) và sau đó phân loại chúng thành các lớp nhịphân, nghiên cứu có khả năng kích hoạt các biện pháp phòng ngừa để giảm tỷ lệ gãy xương hông trong tương lai [3].Trong khi đó, Li et al. [16] đã xây dựng một khung chuẩn để dự đoán loãng xương và gãy xương do các yếu tố nguy cơcó sẵn gồm nhân khẩu học, chế độ ăn uống, lối sống và liệu pháp. Với mô hình phân loại kết hợp phân biệt người loãng150 HỆ HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN LOÃNG XƢƠNG TRÊN ẢNH X-QUANG CỔ XƢƠNG ĐÙI DỰA TRÊN CHỈ S ...
Tìm kiếm theo từ khóa liên quan:
Mật độ khoáng xương Hệ hỗ trợ chẩn đoán loãng xương X quang cổ xương đùi Chỉ số SINGH Mô hình mạng nơron tích chậpGợi ý tài liệu liên quan:
-
9 trang 24 0 0
-
Khảo sát mật độ khoáng xương ở bệnh nhân nữ thoái hóa khớp gối sau mãn kinh
6 trang 14 0 0 -
Nghiên cứu mật độ khoáng xương và loãng xương ở bệnh nhân đái tháo đường type 2
7 trang 12 0 0 -
7 trang 12 0 0
-
226 trang 8 0 0
-
Đặc điểm mật độ khoáng xương của sinh viên trường Đại học Y Dược Thái Nguyên
6 trang 7 0 0 -
6 trang 6 0 0
-
5 trang 6 0 0
-
Đặc điểm cấu trúc khối cơ thể và tình trạng loãng xương ở bệnh nhân viêm khớp dạng thấp
9 trang 5 0 0