Исследование работоспособности системы поддержки принятия решений по определению степени тяжести сколиотической деформации позвоночника при анализе рентгенограмм

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Обоснование. Первая отечественная компьютерная программа «Система поддержки принятия решений по определению степени тяжести сколиотической деформации позвоночника при анализе рентгенограмм» разработана в 2020 г. за счет гранта Фонда содействия инновациям и встроена в медицинскую базу протезно-ортопедического центра «Сколиолоджик.ру».

Цель — оценить работоспособность отечественной компьютерной программы по определению угла Кобба путем сравнительного анализа автоматизированных данных с данными ручного измерения различными специалистами.

Материалы и методы. Из медицинской базы протезно-ортопедического центра «Сколиолоджик.ру» отобраны 411 цифровых рентгенограмм позвоночника детей и подростков, которые расчерчены врачом-рентгенологом (ВР-эталон), врачом — травматологом-ортопедом с 5-летним стажем и опытом работы в вертебрологии (ОО), врачом — травматологом-ортопедом со стажем менее года и без опыта в вертебрологии (ОБ) и компьютерной программой (КП). Сравнивали количество и долю точных совпадений, а также среднюю абсолютную ошибку в процентах (МАРЕ) измерения угла Кобба эталонных данных с показателями, полученными ОО, ОБ и КП в целом, при различных типах сколиоза по классификации М. Риго, а также при определении основной дуги. Использовали графики Бланда – Альтмана. Рассчитаны среднее абсолютное отклонение (MAD) и MAPE для основной дуги различной величины от 20 до >50°.

Результаты. Точные совпадения КП с эталоном составили 21 %, то есть каждое пятое измерение угла Кобба на рентгенограмме, рассчитанное автоматически, идентично эталону. Наибольшая доля совпадений с эталоном у ОО (33 %), наименьшая — у ОБ (16 %). Самая высокая точность у КП обнаружена при типах Е1 и Е2, дуга 3 — 30 и 24 % соответственно. Доля совпадений КП по всем дугам с эталоном при погрешности 3° возрастает до 61 %, при погрешности 5° — до 75 %, а при погрешности в 7° — до 84 %. При этом доля совпадений неопытного исследователя возрастает лишь от 34 до 58 %. При определении величины основной дуги сколиоза исследователь ОО увеличивает свою точность почти в 2,6 раза, КП — в 2,1 раза, а исследователь ОБ — в 1,5 раза. MAD КП по всем основным дугам составило 3,8°. Подтверждена хорошая надежность полученных КП показателей по сравнению с эталоном (ICC = 0,9).

Заключение. Можно сделать вывод о работоспособности отечественной компьютерной программы, так как точность действующего алгоритма по сравнению с эталонным измерением существенно выше, чем точность начинающего специалиста без опыта работы в вертебрологии.

Об авторах

Григорий Аркадьевич Леин

Протезно-ортопедический центр «Сколиолоджик.ру»

Автор, ответственный за переписку.
Email: lein@scoliologic.ru
ORCID iD: 0000-0001-7904-8688

канд. мед. наук

Россия, Санкт-Петербург

Наталья Сергеевна Нечаева

Протезно-ортопедический центр «Сколиолоджик.ру»

Email: n.nechaeva@scoliologic.ru
ORCID iD: 0000-0003-3510-9164

MD

Россия, Санкт-Петербург

Михаил Олегович Демченко

Протезно-ортопедический центр «Сколиолоджик.ру»

Email: dmo@scoliologic.ru
ORCID iD: 0000-0002-8422-8779

канд. экон. наук

Россия, Санкт-Петербург

Никита Сергеевич Коч

Северо-Западный научно-практический центр реабилитации и протезирования «Ортетика»

Email: e.co4@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0005-6660-3618

MD

Россия, Сакнт-Петербруг

Артем Георгиевич Левыкин

Северо-Западный научно-практический центр реабилитации и протезирования «Ортетика»

Email: agl@scoliologic.ru
ORCID iD: 0009-0002-6528-4721

MD

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Negrini S., Donzelli S., Aulisa A.G., et al. 2016 SOSORT guidelines: orthopaedic and rehabilitation treatment of idiopathic scoliosis during growth // Scoliosis Spinal Disord. 2018. Vol. 13. P. 3. doi: 10.1186/s13013-017-0145-8
  2. Ньютон П.О., О’Браен М.Ф., Шаффлбаргер Г.Л., и др. Идиопатический сколиоз. Исследовательская группа Хармса: руководство по лечению. Москва: Лаборатория знаний, 2018. 479 с.
  3. Cobb J., Cobb J.R., Cobb R.J. Outline for the study of scoliosis // Journal of Bone and Joint Surgery. American Volume. 1948. Vol. 5. P. 261–275.
  4. Romano M., Minozzi S., Bettany-Saltikov J., et al. Exercises for adolescent idiopathic scoliosis // Cochrane Database Syst Rev. 2012. Vol. 2012, N 8. doi: 10.1002/14651858.CD007837.pub2
  5. Negrini S., Minozzi S., Bettany-Saltikov J., et al. Braces for idiopathic scoliosis in adolescents // Spine (Phila Pa 1976). 2010. Vol. 35, N 13. P. 1285–1293. doi: 10.1097/BRS.0b013e 3181dc48f4
  6. Langensiepen S., Semler O., Sobottke R., et al. Measuring procedures to determine the Cobb angle in idiopathic scoliosis: a systematic review // Eur Spine J. 2013. Vol. 22, N 11. P. 2360–2371. doi: 10.1007/s00586-013-2693-9
  7. Srinivasalu S., Modi H.N., Smehta S., et al. Cobb angle measurement of scoliosis using computer measurement of digitally acquired radiographs-intraobserver and interobserver variability // Asian Spine J. 2008. Vol. 2, N 2. P. 90–93. doi: 10.4184/asj.2008.2.2.90
  8. Tanure M.C., Pinheiro A.P., Oliveira A.S. Reliability assessment of Cobb angle measurements using manual and digital methods // Spine J. 2010. Vol. 10, N 9. P. 769–774. doi: 10.1016/j.spinee.2010.02.020
  9. Corona J., Sanders J.O., Luhmann S.J., et al. Reliability of radiographic measures for infantile idiopathic scoliosis // J Bone Joint Surg Am. 2012. Vol. 94, N 12. P. e861–e868. doi: 10.2106/JBJS.K.00311
  10. Allen S., Parent E., Khorasani M., et al. Validity and reliability of active shape models for the estimation of Cobb angle in patients with adolescent idiopathic scoliosis // J Digit Imaging. 2008. Vol. 21, N 2. P. 208–218. doi: 10.1007/s10278-007-9026-7
  11. Zhang J., Lou E., Hill D.L., et al. Computer-aided assessment of scoliosis on posteroanterior radiographs // Med Biol Eng Comput. 2010. Vol. 48, N 2. P. 185–195. doi: 10.1007/s11517-009-0556-7
  12. Shaw M., Adam C.J., Izatt M.T., et al. Use of the iPhone for Cobb angle measurement in scoliosis // Eur Spine J. 2012. Vol. 21, N 6. P. 1062–1068. doi: 10.1007/s00586-011-2059-0
  13. Qiao J., Liu Z., Xu L., et al. Reliability analysis of a smartphone-aided measurement method for the Cobb angle of scoliosis // J Spinal Disord Tech. 2012. Vol. 25, N 4. P. E88–E92. doi: 10.1097/BSD.0b013e3182463964
  14. Леин Г.А., Нечаева Н.С., Мамедова Г.М., и др. Автоматизация анализа рентгенограмм позвоночника для объективизации оценки степени тяжести сколиотической деформации при идиопатическом сколиозе (предварительное сообщение) // Ортопедия, травматология и восстановительная хирургия детского возраста. 2020. Т. 8, № 3. С. 317–326. doi: 10.17816/PTORS34150
  15. Rigo M., Villagrasa M., Gallo D. A specific scoliosis classification correlating with brace treatment: description and reliability // Scoliosis. 2010. Vol. 5, N 1. P. 1. doi: 10.1186/1748-7161-5-1
  16. Altman D.G., Bland J.M. Measurement in medicine: the analysis of method comparison studies // Journal of the Royal Statistical Society. Series D (The Statistician). 1983. Vol. 32, N 3. P. 307–317. doi: 10.2307/2987937
  17. Bland J.M., Altman D.G. Measuring agreement in method comparison studies // Statistical Methods in Medical Research. 1999.Vol. 8, N 2. P. 135–60. doi: 10.1177/096228029900800204
  18. Koo T.K., Li M.Y. A guideline of selecting and reporting intraclass correlation coefficients for reliability research // J Chiropr Med. 2016. Vol. 15, N 2. P. 155–163. doi: 10.1016/j.jcm.2016.02.012
  19. Srinivasalu S., Modi H., Smehta S., et al. Cobb angle measurement of scoliosis using computer measurement of digitally acquired radiographs – intraobserver and interobserver variability // Asian Spine J. 2008. Vol. 2, N 2. P. 90–93. doi: 10.4184/asj.2008.2.2.90
  20. Pruijs J.E., Hageman M.A., Keessen W. et al. Variation in Cobb angle measurements in scoliosis // Skeletal Radiol. 1994. Vol. 23, N 7. P. 517–520. doi: 10.1007/BF00223081
  21. Morrissy R.T., Goldsmith G.S., Hall E.C., et al. Measurement of the Cobb angle on radiographs of patients who have scoliosis: evaluation of intrinsic error // J Bone Joint Surg. Am. 1990. Vol. 72, N 3. P. 320–327. doi: 10.2106/00004623-199072030-0000
  22. Wang J., Zhang J., Xu R., et al. Measurement of scoliosis Cobb angle by end vertebra tilt angle method // J Orthop Surg Res. 2018;13(1):223. doi: 10.1186/s13018-018-0928-5
  23. Pan Y., Chen Q., Chen T., et al. Evaluation of a computer-aided method for measuring the Cobb angle on chest X-rays // Eur Spine J. 2019. Vol. 28, N 12. P. 3035–3043. doi: 10.1007/s00586-019-06115-w

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Графики Бланда – Альтмана для сравнения данных: а — данные сертифицированного врача-рентгенолога (ВР) с данными автоматической компьютерной программы «Система поддержки принятия решений по определению степени тяжести сколиотической деформации при анализе рентгенограмм» (КП); б — данные сертифицированного травматолога-ортопеда со стажем работы 5 лет и опытом в вертебрологии (ОО) с данными КП; в — данные травматолога-ортопеда со стажем работы менее года и без опыта в вертебрологии (ОБ) с данными КП; красная линия — средняя разница в измерениях между двумя исследователями, синие штриховые линии указывают границы 95 % доверительного интервала

Скачать (554KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Частота совпадений результатов измерений различных специалистов и КП при допустимой величине расхождений 3, 5 и 7°: а — данные по всем дугам сколиоза; б — данные по основной дуге сколиоза; ОО — врач — травматолог-ортопед со стажем более 5 лет и опытом в вертебрологии; ОБ — врач — травматолог-ортопед со стажем менее года; КП — компьютерная программа

Скачать (201KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2024


 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».