Расшифровка и анализ показаний томографа
Категория реферата: Рефераты по информатике, программированию
Теги реферата: презентация дипломной работы, отчет по производственной практике
Добавил(а) на сайт: Pondjakov.
Предыдущая страница реферата | 1 2
Данные КТ могут быть использованы для проведения диагностической пункции, и , что особенно важно, она может с успехом применятся не только для выявления патологических изменений, но и для оценки эффективности лечения, в частности противоопухолевой терапии, а также определение рецидивов и сопутствующих осложнений. Диагностика с помощью КТ основана на прямых рентгенологических симптомов, то есть определении точной локализации, формы, размеров отдельных органов и патологического очага , и , что особенно существенно , на показателях плотности или абсорбции. Показатель абсорбции основан на степени поглощения или ослабления пучка рентгеновского излучения при прохождении через тело человека. Каждая ткань в зависимости от плотности , атомной массы , по разному поглощает излучение, поэтому в настоящее время для каждой ткани и органа в норме разработан коэффициент абсорбции (КА) по шкале Хаунсфильда .Согласно этой шкале, КА воды принят за 0 , кости, обладающие наибольшей плотностью, - за + 1000, воздух имеющий наименьшую плотность, - за – 1000. Исходя их этого, для каждого органа выбран средний показатель КА весь диапазон шкалы в котором представлены изображения томограмм на экране видеомонитора, составляет от – 1024 до +1024, но может варьировать при помощи так называемой регулировке окна вплоть до 0. Разрешающая способность КТ зависит от ряда факторов: локализации, формы, величины плотности патологического очага; хорошо выявляются опухоли и другие патологические изменения в органах с естественной контрастностью – голова и шея, легкие, кости, а также органы окруженные жировой клетчаткой. Не представляет трудности диагностика кистозных образований, инородных тел, камней, обизвествленных участков. Минимальная величина опухоли или другого патологического очага, определяемая с помощью КТ колеблется от 0,5 до 1 см при условии, что КА пораженной ткани отличается от КА здоровой ткани на 10- 15 HU.
Для увеличения разрешающей способности КТ была предложена методика “усиления” изображения. Она основана на внутривенном введении рентгеноконтрастных препаратов, в результате которого происходит повышение денситометрической разницы между здоровой тканью и патологическим образованием в следствие их различного кровенаполнения. Увеличение контрастности может быть осуществлено введением в полостные органы газа. Методику “усиление” используют для дифференциальной диагностики злокачественных и доброкачественных образований, когда разности в их плотности отсутствует или незначительна, что не позволяет отграничить патологический очаг от здоровой ткани. Контрастирование также используется при динамических исследованиях для оценки характера и степени функциональных нарушений отдельных органов и систем. Наиболее часто “усиление” используют для выявления опухолей и метастазов в печени, почках и не органных образованьях, где эффективность методики достигает 25%-30%. Использование усиления необходимо для диагностики гемангиом в связи со специфичностью контрастирования тканей опухолей, что позволяет практически исключить необходимость ангиографического исследования. Методика “усиления” дает хорошие результаты также при диагностике патологических образований в головном мозге, средостении и органах малого таза. Методика “усиления” осуществляется перфузионным или инфузионным введением контрастного вещества, иногда контрастные препараты вводятся в близлежащие органы для создания искусственной контрастности, способствующей дифференсиации патологических образований и соседних участков неповрежденной тканей и органов. При использовании методики перфузионного констратирования препарат с концентрацией йода 60-70% вводится одномоментно из расчета 0,8 –1,0 мл/кг массы тела в течении 10-20 секунд. Сканирование проводится до и после “усиления”. Оптимальное время сканирования 10-20 сек. После введения препарата. При инфузионном “усилении” компьютерная томография проводится в течение капельного введения 100-200мл. 30% раствора верографина. Оптимальное время сканирования 8-10 минут. При диагностических исследованиях отдельных органов, крупных сосудов и сердца используется болюсное внутривенное введение 30-40 мл. 60% раствора верографина или урографина в локтевую вену в течении 10-12 сек. С помощью автоматического инъектора с одновременным сканированием. Для сканирования сердца применяется приставка “сериокард”, специальная программа позволяет проводить динамическое исследование сердца синхронно с ЭКГ. Для динамического исследования сердца и крупных сосудов используется последовательное сканирование на разных уровнях томографирования с получением на каждом из них 2-3 срезов со скоростью 7 скенов в 1 мин. После достижения пика контрастирования и компьютерной обработки (сложения скенов) получают информацию о состоянии органов средостения. Для компьютерной ангиографии печени и других органов брюшной полости и малого таза используется болюсное внутривенное введение 20-30 мл. 50% раствора урографина со скоростью 5-8 мл/сек.
С помощью КТ не всегда удается установить природу патологического образования, однако совокупность компьютерно-томографических признаков и данных других инструментальных методов диагностики (радионуклидной, ангиографической, ультразвуковой) в сочетании с клинической картинной представляет возможность судить о природе такого образования.
Постановка задачи.
При создании ЭС необходимо произвести анализ предметной области, который должен включать в себя объект исследования со всем комплексом понятий и знаний о его функционировании, решаемые задачи, цели. И технические требования к технике, на которой будет эксплуатироваться данная задача.
В результате анализа выявляем знания о конкретной предметной области, такие как описания объектов, элементов, явлений, связей и отношений между ними. Кроме этого выявляются действия в определенных ситуациях необходимые для поиска решения задачи. Так же необходимо описать и представить в каком виде будет храниться база знаний.
Технология работы данной ЭС.
Полученный снимок с КТ вместе с дискетой где записана информация по плотности участка ткани передается лечащему врачу. Врач вводит снимок и данные с дискеты в ЭС, ЭС обрабатывает снимок и выдает результат экспертизы данного снимка, возможные поражения тканей и участки в снимке где замечены отклонения с результатом экспертизы по данному участку. Так же по всему снимку имеется возможность увеличения изображения и контрастирования интересующего участка. Каждый снимок сохраняется в базе знаний и при желании его несложно найти. После проведения врачом операции врач заносит на данный снимок информацию какой окончательный был диагноз и на каком участке какое поражение ткани или заболевание было обнаружено, незамеченное ЭС. По всем снимкам необходима возможность вывода наглядной статистической информации. Так же необходима возможность самообучения, то есть если по большому количеству снимков ЭС не выдало отклонения, а доктор (например после проведения оперативного лечения) обнаружил поражение ткани, ЭС должна провести анализ всех снимков и по похожим отклонениям провести анализ и завести новое правило в базу знаний с диагнозом который укажет эксперт (в данном случае конечный пользователь).Так же есть возможность легкого обновления базы знаний из других таких же задач (для наибольшего количества информации для разработки новых правил вывода экспертизы).
Реализация ЭС.
Для разработки данной экспертной системы будут необходимы такие эксперты: доктор диагност по расшифровке снимков (с опытом работы на КТ), лечащий врач который пользуется снимками КТ (специалист по головному мозгу, по желудку….). Необходимо разработать программное обеспечение которое записывало бы данные со специализированной ЭВМ (управляющее КТ), на магнитный носитель для передачи в ЭС, так как уже существуют таблицы которые для каждого участка ткани выдают плотность и доктор выдающий первичное заключение может сказать например какая может быть опухоль в данном месте из известных. А разработка своих методов слишком дорогостоящая и требует большого количества времени и клинических исследований. Базу знаний, по моемому, лучше представлять используя фреймы, так как эта модель обладает всеми необходимыми свойствами для хранения и поиска используемых данных. В данном случае именами фреймов будут служить названия исследуемых органов, а в слотах будут размещаться возможные (известные) отклонения от нормы или симптомы. Одним из способов представления симптомов возможно вербальное описание известной аномалии, например тромб или камень (камень- повышенная плотность для данной ткани и четкие границы). Другим способом описания является представление симптома в виде математической модели. При данном способе описания необходимо составить список переменных описывающих измеряемые параметры (плотность, распределение плотности по поверхности). Из этих переменных составляются выражения описывающие исследуемый объект.
Ввод нового симптома (слота) в исследуемый объект (фрейм) производится экспертом или конечным пользователем. Эксперт формализует аномалию и представляет ее в виде понятном ЭС. Новое знание добавляется в базу знаний и используется при последующих экспертизах. Необходимо так же разработать систему выдачи приблизительной оценки вероятности выдаваемого заключения ЭС. Реализовать это путем ввода в систему эталонного значения для каждого выдаваемого заключения (идеальный вариант), принять данный эталон за 100 % заключения, все последующие заключения выдавать с учетом отклонения от эталона (то есть вероятность правильной выдачи заключения).
Подготовка к эксплуатации.
Необходимо провести полное тестирование данной экспертной системы, начиная с просмотра правильности выдаваемых на экран данных и выводов заканчивая тестированием правильности хранения данных. На первых этапах работы системы каждое заключение системы должно проверятся экспертами и при необходимости исправляться, необходимо протестировать корректность алгоритмов самообучения системы. Так же необходимо протестировать все аппаратное оборудование предназначенное для эксплуатации данной экспертной системы, протестировать систему на реакцию к аппаратным сбоям (не будут ли портится данные и выводы по данным, если обнаружена ошибка в какой либо части базы знаний или базы данных как система прореагирует на это даст ли необходимое сообщение пользователю). Подготовить помощь конечному пользователю как в бумажном виде так и в электронном.
Провести необходимое количество семинарских занятий с конечными пользователями в ходе занятий фиксировать замечания пользователей к интерфейсу по удобству использования и по наглядности, по возможности исправлять, улучшать интерфейс.
Вывод.
Данная экспертная система значительно облегчит работу врачей. Сравнительно небольшая цена разработки данной экспертной системы и не большие требования к программным и аппаратным средствам позволит пользоваться данной задачей практически любому врачу которому необходимо работать с томографическими снимками, не прибегая к помощи специалистов в данной области, а так же облегчит хранение снимков для последующего анализа или для сбора каких либо статистических данных. Так же введенная система самообучение позволит улучшать программу без вмешательства специалистов компьютерщиков и вырабатывать новые методы расшифровки томмограм, так как до сих пор не все заболевания и отклонения можно расшифровать со снимка томографа (возможно эти отклонения просто не заметны для глаза человека на снимке или просто еще не существует метода расшифровки) .
Скачали данный реферат: Чуркин, Kambarov, Евсеев, Mirra, Чернобровин, Пирожков, Martjushev.
Последние просмотренные рефераты на тему: реферат поведение, физика и техника, образ сочинение, какой ответ.
Предыдущая страница реферата | 1 2