Костный возраст по рентгенограмме кисти

Cоревнование по определению костного возраста. Заметки участника

6-го октября на радары Володи Игловикова попал очень интересный конкурс, организованный американскими рентгенологами из The Radiological Society of North America (RSNA) и Radiology Informatics Committee (RIC), и он бросил клич в сообществе ODS.ai

Целью конкурса было создание автоматической системы для определения костного возраста по рентгеновским снимкам руки. Костный возраст используется в педиатрии для комплексной оценки физического развития детей, и его отклонение от хронологического помогает выявить нарушения в работе различных систем организма. Когда дело касается медицинских проектов, меня уговаривать не надо, но это соревнование стартовало в августе и вступать в него за 8 дней до окончания выглядело авантюрой. Чтобы хотя бы начать препроцессинг снимков, требовались маски рук, и Володя сделал их за несколько дней, отличного качества, и поделился с остальными. Как он так быстро справился с этой тяжёлой задачей, включавшей ручную разметку – загадка, и об этом он, возможно, напишет сам. С масками затея уже не выглядела безнадёжной, я решился участвовать и в конечном счёте успел реализовать почти все планы.

Задача

Костный возраст (bone age) — это условный возраст, которому соответствует уровень развития костей детей и подростков. Формирование скелета происходит в несколько стадий. Это используется в педиатрии для сравнения костного возраста с хронологическим, что позволяет вовремя заметить нарушения в работе эндокринной системы и системы обмена веществ.
Для определения костного возраста в основном используются две методики — GP Грейлиха и Пайла (Greulich and Pyle) и TW2 Таннера, Уайтхауза и Хили (Tanner, Whitehouse, Healy), разработанные во второй половине XX века. Обе методики основаны на рентгенограмме кисти и лучезапястного сустава. Благодаря большому количеству участков растущей ткани в костях и ядер окостенения, по этим рентгенограммам можно проследить появление эпифизов (концевых отделов трубчатых костей), этапы их развития, процессы слияния эпифизов с метафизами с образованием костных соединений.
Метод GP основан на сопоставлении рентгенограммы со специальным атласом. можно посмотреть, как определяется костный возраст по методу TW2. Метод заключается в оценке 20 определённых костей, большая часть которых относится к запястью или к зоне сочленения пястных костей и проксимальных фаланг. Классические методики определения костного возраста требуют значительного времени специалистов и сильно зависят от субъективных оценок, что отрицательно сказывается на диагностике и последующей терапии.
Первой и лучшей на сегодня системой автоматического определения костного возраста является коммерческая система BoneXpert, одобренная для применения в Европе. BoneXpert использует алгоритм компьютерного зрения AAM, при помощи которого реконструирует контуры 13 костей ладони, затем по их форме, текстуре и интенсивности определяет костный возраст в соответствии с методикой GP или TW. Точность этой системы составляет 0.65 года. К серьёзным ограничениям BoneXpert относится чувствительность к качеству снимков и то, что она не использует кости запястья, которые особенно важны при определении костного возраста маленьких детей. В недавней публикации «Fully Automated Deep Learning System for Bone Age Assessment” описана система машинного обучения, показавшая точность 0.82-0.93 года с использованием только рентгенограммы.

Задачей нашего соревнования было создание автоматической системы для определения костного возраста только по рентгенограмме.

Данные

Организаторы предоставили 12,611 тренировочных, 1,425 валидационных и 200 тестовых снимков, собранных из трёх лабораторий — Stanford University, the University of Colorado, the University of California. В тренировочном сете 5,778 девочек, 6,833 мальчиков. Возраст от 1 до 228 месяцев. В тестовом сете мальчиков и девочек поровну.

Снимки сделаны на разном оборудовании, в разное время и разнообразного вида: масштаб, размер руки, ориентация, контраст, сопутствующие надписи, рамки и другой мусор. Монохромные в формате png, типичный размер 2044×1514 пикселей. Для всех снимков был указан пол, а для тренировочных – костный возраст в месяцах, полученный экспертной оценкой.

Препроцессинг

Для нормализации контраста и удаления мусора нужно было обнулить фон, что было сделано при помощи масок В.Игловикова. Дальше рассматривались 2 варианта: autocontrast и equalize из PIL.ImageOps. Эквализация гистограммы не устроила тем, что пересвечивала светлые участки, и в итоге был использован autocontrast.

На этом с препроцессингом можно было бы закончить и тренировать модель на снимках разных масштабов и ориентаций. Вполне возможно, что это сработало бы. Но в оригинальных методиках основное внимание уделяется нескольким компактным зонам – пястным костям (Metacarpal), проксимальным фалангам (Proximal Phalanx) и запястью (Carpal). Было очень заманчиво натренировать несколько разных моделей на небольших зонах с высоким разрешением, но для правильной локализации этих зон нужно было сначала привести все ладони к одному размеру и положению, т.е. зарегистрировать. Таким образом, дальнейшая задача сводилась к двум моделям:

  • для регистрации изображений
  • для определения возраста по заданным зонам

Регистрация изображений. Модель №1

В качестве ключевых точек были выбраны кончик среднего пальца, центр головчатой кости в запястье (Capitate), кончик большого пальца. Вручную были размечены 800 снимков. Почему-то оказалось сложно найти рабочий софт для такой простой задачи как разметка точек, но в итоге нашёлся и отлично подошёл VGG Image Annotator (VIA). Снимки были приведены к размеру 2080×1600 и в процессе тренировки отмасштабированы с 16-кратным уменьшением.
Для определения координат ключевых точек (x, y) я воспользовался регрессионной VGG-подобной моделью с блоками 64-128-256, двумя полносвязными слоями по 512 нейронов, 6-ю выходами (3 x 2) и функцией потерь MSE. VGG блок представляет собой два конволюционных слоя с фильтрами 3×3 и 1×1, батч-нормализацией, активацией ELU и MaxPooling 3-2. Обычно я пользуюсь SGD оптимизатором, но здесь Adam показал себя хорошо, а времени было в обрез. Почему VGG, а не Resnet или Inception? Не знаю, с чем это связано, но в моих задачах VGG часто работает немного лучше, а времени на выбор архитектуры опять же не было. Тренировал с аугментацией: вращение, сдвиг, зум. Точность локализации получилась около 3%, что явно не предел, и после конкурса возникло желание попробовать другие способы регистрации медицинских изображений.


Когда ключевые точки найдены, остаётся посчитать аффинное преобразование (масштабирование, поворот, сдвиг и кое-где зеркальное отражение), чтобы кончик среднего пальца и головчатая кость оказались на одной вертикали, 100 пикселей сверху и 480 снизу соответственно, а большой палец справа:

Главная модель

Как можно догадаться, это тоже регрессионная VGG модель, но работающая на крупных картинках и более глубокая: блоки 32-64-128-128-256-384, два полносвязных слоя по 2048 нейронов и один выход. Метрикой соревнования была Mean Absolute Distance, соответственно и модель использовала Mean Absolute Error (MAE) в качестве функции потерь. На входе — картинки 2080×1600, но для этой модели был написан генератор, делающий кроп заданного размера из заданной зоны с аугментацией и масштабированием. Были выбраны 3 зоны:
A) вся рука, кроп 2000×1500, масштаб 1:4
B) запястье, кроп 750×750, масштаб 1:2
C) пястные кости и проксимальные фаланги, 600×1400, масштаб 1:3

Так были натренированы 3 модели из разных зон. До конца соревнования оставалось 2 дня, и делать полноценную кроссвалидацию я не стал; модели тренировались на 11,600 картинках и валидировались на 1,000. Благодаря аугментации и дропауту сходимость была очень равномерной, без признаков переобучения.
Выяснилось, что модель, натренированная на запястье (зона B), почти не уступает модели для всей руки (A) с площадью в 5.3 раза больше. Неожиданный результат показала модель на пястных костях (С), на которую не возлагалось особых надежд. Она оказалась лучше (B) и в ряде случаев немного лучше (A), хотя в методике TW2 зоне пястных костей придаётся не самое большое значение, а её площадь меньше (A) в 3.6 раза.
Под конец соревнования я вспомнил, что в стандартных методиках костный возраст определяется с учётом пола. Тюниг моделей отдельно для мальчиков и девочек дал значительное улучшение, порядка 1.4 месяца, и моделей вместо трёх стало шесть.
И уже после официального завершения одно недоразумение помогло реализовать идею, до которой вовремя не дошли руки – классификацию вместо регрессии. Организаторы назначили окончание соревнования на «полночь 15 октября”. Мы в ODS.ai думали, что это полночь между 15 и 16, но 14 октября узнали, что до завершения остаётся несколько часов и едва успели подать свои решения. Как и полагается при таком прекрасном дедлайне, повезло не всем. Несколько конкурсантов попались, стали жаловаться, соревнование продлили на сутки, и у меня появился дополнительный день.
Классификация была сделана не совсем традиционно. Роль классов играл возраст в месяцах, но на выходе сети были не вероятности, а матожидание возраста по всем классам. Я рассматривал разные варианты квантования, и лучше всего себя показал самый простой, 1 месяц — 1 класс, всего 240 классов. В предпоследнем слое я поставил софтмакс на 240 выходов, который скалярно умножал на вектор возрастов (0, …, 239 нормированный к ). Тренировал модель с теми же метками и той же функцией потерь (MAE), что и в случае регрессии.
Классификационные модели по отдельности лишь немного превзошли регрессионные, но вошли в линейный ансамбль с более значительными весами и заметно улучшили общий результат.

Заключение

Соревнование получилось прекрасным и самым стремительным из всех, в которых мне приходилось участвовать. Благодарен организаторам за очень интересную тему, В.Игловикову — за то, что втянул меня в это и помог с масками, А.Стромнову, А.Швецу, Ю.Кашницкому, П.Нестерову – за комментарии и поправки к тексту.
Удалось почти всё запланированное, за исключением бустинга фич из последних слоёв. Но это вряд ли существенно улучшит результат: похоже, что достигнут предел, связанный с неоднозначностью аннотации снимков, как это часто бывает в медицинском ML.
Надеюсь, что наши результаты принесут медицине пользу. Точность определения костного возраста, показанная участниками ODS.ai на тестовой выборке (А.Рахлин — 4.97 месяца/13 место, В.Игловиков — 5.41/18, А.Швец — 5.50/19), значительно превзошла BoneXpert и «Fully Automated Deep Learning System for Bone Age Assessment” с их 0.65 и 0.82-0.93 года соответственно. С нетерпением ждём решений победителей, которые будут представлены на ежегодной конференции RSNA в следующем месяце, куда мы тоже приглашены.
Апдейт 15 декабря.
Опубликовали статью на bioRxiv и arXiv. Добавлено описание сегментации и разнообразная статистика в разрезе хронологических стадий развития скелета.

Что показывает рентгенограмма

Снимок кисти руки на рентгене визуализирует различные изменения в мышечной, костной ткани и сухожилиях. Он информативен для выявления:

  • воспалительных процессов;
  • остеофитов;
  • трещин;
  • микротрещин;
  • вывихов;
  • некротизации;
  • эрозии суставов;
  • обызвествления мягких тканей;
  • истончения костной ткани.

Рентгенография кисти предоставляет подробную информацию об общем состоянии всех ее отделов — фаланг пальцев, запястья и пясти. Если клинический случай показывает необходимость более тщательной диагностики, травматолог-ортопед может порекомендовать сделать компьютерную томографию или пройти другие диагностические процедуры.

К сожалению, качество рентгенограмм, полученных в бесплатных клиниках, зачастую оставляет желать лучшего. Если же выполнить рентген кисти платно, с помощью современной цифровой техники, то можно определить и т.н. костный возраст. Этот показатель значим для эндокринологии: он позволяет диагностировать хромосомные отклонения, новообразования яичников и надпочечников, отклонения от нормы роста в детском возрасте. Важен рентген кисти и для выявления дисфункции паращитовидных желез, проявляющейся в нарушении кальциевого и фосфорного обмена.

Показания

Врач может порекомендовать сделать рентген кисти в целях диагностики:

  • артритов;
  • остеоартроза;
  • ревматизма;
  • кальциноза;
  • остеомиелита;
  • гиперемии костей;
  • системной красной волчанки;
  • кист и новообразований доброкачественного и злокачественного характера.

Наиболее распространенное показание для проведения рентгена — травмы и механические повреждения кисти. Переломы пальцев или кисти руки составляют, по данным медицинской статистики, 30% всех диагностируемых случаев переломов.

Противопоказания к рентгенодиагностике

Цифровой рентген кисти, как и стопы, не имеет абсолютных противопоказаний. В экстренных случаях его допустимо проводить даже во время вынашивания ребенка или грудного вскармливания, а также в раннем детском возрасте. Современная аппаратура дает возможность строго контролировать уровень лучевой нагрузки и минимизировать вред рентгена для здоровья.

Рентгенография дистальной части верхней конечности может быть затруднена в случае, если пациент не способен удерживать кисть неподвижной во время снимка. Если по причине неврологических или других заболеваний получение качественного снимка невозможно, ее заменяют другим диагностическим исследованием.

Сделать рентген кисти руки в Нижнем Новгороде

«Альфа-Центр Здоровья» приглашает пройти обследование в комфортных условиях. Цену на рентген кисти руки, порядок выполнения процедуры и другие детали вы можете уточнить по телефону. Заказ услуги также ведется через личный кабинет на сайте центра.

Что и для чего исследуется?

Часто рентгеновское обследование ребенку назначает эндокринолог. При отсутствии генетических проблем довольно часто задержка или опережение роста происходит из-за дефицита или биологической неактивности гормона роста. Рентгенография дает возможность выявить «костный возраст» и резервы роста костей. Специалист оценивает состояние суставов, деструкции, наличие и локализацию патологий. Зоны роста имеют все суставы тела, однако обследовать кисть проще и удобнее, чем колено или стопу. Результаты сопоставляются с возрастными стандартами и периодом развития.

Что можно обнаружить?

Самое главное, что дает рентгенография, – это своевременное обнаружение патологии роста. Лечить отставание или сильное опережение сверстников нужно до полового созревания, иначе неизбежны тяжелые последствия.

Исследование позволяет также обнаружить:

  • травматическое нарушение целостности костей (перелом) и суставов;
  • наросты на костях;
  • воспаления костной ткани;
  • эрозию суставов;
  • кальциноз (отложение солей кальция);
  • некроз костной ткани;
  • структурные изменения костей;
  • ревматическое заболевание;
  • вывих;
  • и др.

«Рентген-возраст» определяется по снимку на основе степени окостенения, то есть стадии формирования костей. Если реальный возраст не соответствует установленному после рентгенографии, это может свидетельствовать об эндокринных, хромосомных отклонениях и даже наличии опухолей надпочечников и яичников. Также в организме бывает нарушен обмен фосфора и кальция, возникающий на фоне неправильной функции паращитовидных желез. В этом случае в постановке диагноза тоже поможет рентгенография.

Когда нужно сделать эту процедуру:

  • перелом или другая травма кисти;
  • оценка эффективности лечения;
  • отставание в росте или сильное опережение погодок;
  • подозрение на кальциноз, системную красную волчанку, артрит.

Как проходит обследование?

В соответствие с международным стандартом, чаще всего проводят рентгенографию левой кисти. Для большей информативности делают снимки обеих рук и не только кистей, но и нижних третей запястий.

Нужно снять с рук металлические предметы, надеть защитный фартук, закрывающий живот и половые органы. Затем ребенок должен сесть и положить одну или обе руки на стол вверх тыльной стороной кистей. Пальцы надо выпрямить и свести вместе. Пока рентгенолог делает снимок, нельзя шевелиться. Если исследуются только пальцы, то сводить их не нужно. Проекция чаще всего одна, при необходимости – две.

Противопоказания

Специфических противопоказаний нет. Обсудить необходимость рентгенографии нужно в том случае, если недавно ребенку уже проводилась лучевая диагностика.

Вредно ли это?

Рентгеновское излучение вредно, потому что может изменять структуру клеток. Однако в современном оборудовании доза и время облучения минимизированы. Делать процедуру лучше платно, потому что в муниципальных поликлиниках часто используются устаревшие аппараты, обеспечивающие более высокую лучевую нагрузку. В «СМ-Клиника» в Санкт-Петербурге ваш ребенок сможет пройти обследование на высококлассном аппарате Siemens Sireskop. За одну процедуру на нем доза облучения составляет от 0,03 до 0,1 мЗв (зависит от области исследования). Это 3-10% от допустимой лучевой нагрузки в год, которая для детей составляет 1 мЗв.

«СМ-Клиника»: комфорт и спокойствие

Мы предлагаем сделать рентгенографию на современном оборудовании, которое не только не нагружает организм радиацией, но и очень удобно для обследования самых маленьких пациентов. У нас действуют выгодные цены, нет очередей, царит доброжелательная атмосфера. Дети не боятся делать у нас процедуры и ходить к нашим врачам.

После обследования вы в тот же день можете получить снимок в цифровом виде и на пленке вместе с расшифровкой.

Позвоните, чтобы задать дополнительные вопросы или записаться на прием.

Цены

Наименование услуги (прайс не полный) Цена
Рентгенография стопы или кисти, пяточных, голеностопного сустава в 2-х проекциях 2000 руб.
Рентгенография бедра или голени, или плеча, или предплечья в 2-х проекциях 2050 руб.

14. Рентгенограммы неизмененных коленных суставов у новорожденного (а) и ребенка 8 лет (б): а — у новорожденного определяются

Рентгенограммы неизмененных коленных суставов у новорожденного (а)
и ребенка 8 лет (б):
а — у новорожденного определяются только ядра окостенения в эпифизах костей,
образующих сустав (стрелки). Надколенник рентгенологически не
визуализируется;
б — у 8-летнего ребенка определяются сохраненные зоны роста (стрелки) на
границе эпифизом и метафизов. Надколенник определяется четко (двойная
стрелка)

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *