IZBRANI PRISPEVKI DSI 2006
B Podporni informacijski sistem za simulacijo kinematike lokomotornih sistemov
Dušan Heric. Božidar Potočnik
Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Univerza v Mariboru, Smetanova ulica 17, 20□ D Maribor. Slovenija
dusan heric@uni-mb.si
Povzetek
V članku |e predstavljen podporni informacijski sistem za simulaciio kinematike lokomotornih sistemov Namenjen ¡e za analizo, načrtovanje m tudi 7n izvajanje virtualnih operativnih posegov na sklepih Kirurgu lahko predstavlja veliko pomoč, saj mu pomaga pri sprejemanju odločitev g izvedbi operativnega posega. Predstavljeni podporni informacijski sistem je bil apliciran na kolenskem sklepu, kjer smo ocenili natančnnst razpoznani h struktur Ocenitev je bila izvedena na nsnovi primerjave računalniških ndčitkov z ročnimi odčitki eksperta
Sistem sestoji iz petih programskih komponent, in sicer: a) kreatorja 3D mreže, b) skrbnika materialov, cl sistema za reševanje numeričnih enačb, č) komponente za modelirale in dl komponente zs prikazovanj rezultatov simulacije Vhod v sistem |e MR-slika, izhod pa simulacija giba sklepa. Predstavljeni sistem dovoljuje tudi ročno modeliranje, ki vključuje spremembo veličine sil, materialov in kontakte kit na objektih. S tovrstnimi spremembami neposredno vplivamo na rezultat simulacije, Ključne besede: nbdelava slik. obdelava medicinskih podatkov, vizualizscija medicinskih podatkov
Abstract
Support Information System for Locomotor Systems Kinematics Simulation
This paper presents an information system for locomotor systems kinematics simulation. It is specifically designed for analysis, planning and for virtual surgery uperative interventions on juints. The proposed information system helps the surgeon decide upon surgical operation realization It has been applied to the knee |oint. where the accuracy of detected structures has been assessed. The assessment has been performed by comparing computer detected objects with experts' manual annotations. The proposed system is made up from five components' a) 3D mesh creator, b) material manager, o) numerical solution system, d) modeller, and e) presenter of simulation result. The input into this system is MR-image, while the output is the simulation of joint motion. The proposed system supports manual modelling, including changing of force values, materials and tendon/hamstring contact points on objects. Those modifications have a direct influence to the simulation result Keywords: picture processing, medical data processing, visualisation of medical data
1 Uuod
Pomanjkanje časa je danes glavni krivec za prekoračitev zastavljenih rokov, za površno opravljeno delo ali storitev. Vendar pa se minimalni tolerančni prag pri oceni kakovosti opravljenih storitev med področji razlikuje. Tako je recimo v oglaševalni industriji več prostora za napake, kakor pa v medicini. Napake v medicini lahko namreč dolgoročno obremenjujejo tako posameznika kakor družbo.
Znano je, da so v medicini pereč problem čakalne vrste. Te so posledica pomanjkanja kadra, zastarelih postopkov analize in obdelave medicinskih podatkov. Bolnišnice so danes že dokaj dobro opremljene /.napravami za zajemanje medicinskih slik {npr. računalniška tomografija (CT), X-/arki, magnetnoresonančne
naprave (MR), ultrazvočne naprave itd.), ki olajšajo zdravniku analizo, planiranje in zdravljenje pacientov. S tem napravami se skrajša tudi čas diignostidJan-ja 111,12]. Dopolnilo tem napravam so sistemi, ki omogočajo navigacijo, manipulacijo podatkov, izračun raznih metrik nad mrežo objektov in navsezadnje tudi simulacijo [12]. Vendar je tovrstnih sistemov malo. Tako se zdravniki soočajo z novim problemom, da morajo ob poplavi medicinskih slik hitro, kakovostno in natančno diagnostična ti poškodbe in bolezni pri pacientih.
Sodobno medicinsko diagnosticiranje vključuje zajemanje, analizo in obdelavo velike količine podatkov
142 uPOBiDM« informatika
2006 - številka 3 - letnik XIV
Dušan Heric. Božidar Potočnik Podporni informacijski sistem za simulacijo kinematikc lokomotorniti sistemov
pacienta | I2|. Večino slikovnih podatkov dobimo z neinvazivnimi postopki, kot so npr. ultrazvočna, mag-netnoresonančna preiskava in računalniška tomografija. Nad dobljenimi slikovnimi podatki je mogoče zgraditi modele posameznih organov in nad njimi izvajati simulacije ter preučevati različne scenarije. Omogočeno je tudi kronološko spremljanje sprememb pacienta. Takšen pristop prinaša dodatno težo pri planiranju operativnih posegov, ker simulacija informira kirurga z dodatnimi informacijami, pomembnimi za potek operativnega posega. Najbolj izpopolnjeni postopki pa omogočajo tudi testiranje specifičnih detajlov operativnega posega (npr. operativni poseg v navideznem prostoru).
V	tem prispevku bomo predstavili podporni informacijski sistem za simulacijo kinematike lokomotor-nih sistemov. Osnovni cilj sistema je predvsem izboljšanje klinične prakse s pomočjo rezultatov simulacije sklepa. Opisani podporni sistem prinaša naslednje klinične izboljšave: a) neinvazivno napovedovanje in diagnosticiranje, b) planiranje ter c) pooperativna verifikacija in evalvacija uspešnosti zdravljenja. Sistem se lahko uporablja za statično (npr. zlomi in zvini) in dinamično analizo lokomotomih sistemov (npr. hoja),
V	okviru našega dela smo sistem aplicirali na kolenski sklep, saj je ta največji in najbolj obremenjen v človeškem telesu. Obremenitve v kolenu so pri vsakdanji hoji na stiku stegnenice in golenice 4-7-krat, pri skokih pa celo več kot 24-krat večje od teže telesa j I ]. Tudi zdravljenje sklepa traja več let, zato je pomembno, da zdravnik dobi kakovostne, natančne in nazorne informacije o kinematiki pacientovega kolena pO možnosti se pred izvedbo posega.
2 Zgradba podpornega informacijskega sistema
Podporni informacijski sistem je modularni in generično zgrajen. Sestavljen je iz petih glavnih komponent (slika I), ki sit povezane s porazdeljenim sistemom ČORBA [2j,
Vhod v naš sistem je MR-slika, posneta v načinu T2 19). V prvem koraku se iz nje rekonstruira geometrijsko telo, ki je opisano s končnimi elementi [3], Postopek rekonstrukcije je popolnoma samodejen in temelji na poravnavi referenčne slike s ciljno sliko. Referenčno sliko izberemo med zdravimi predstavniki ciljnega I oko motornega sistema. Slabost uporabljenega postopka je ročna tvorba 3D mreže lokomotorne-ga sistema za referenčno sliko. Temu opravilu se lah-
ko izognemo tako, da sliko segmenliramo po rezinah. Z izpopolnjenimi postopki za razpoznavo robov [10] izračunamo sliko robov na vsaki rezini. Nato te slike robov povežemo v 3D mrežo in dobimo površine objektov. Tovrstni pristop je časovno hitrejši, ne zahteva referenčne slike in je domensko naravnan. Zahteva pa, da mu dodamo enoličen opis objektov, ki jih želimo razpoznavati na sliki. Osnoven namen kreatorja 3D mreže jo segmentacija kosti, hrustanca ter ostalih objektov, ki so vključeni v opazovani loko motom i sistem.
o		O
Modelar		Reševalec numeričnih
		enačb
Slika 1 Ko m p on en Iti 1 diagram podpornega informacijskega sistema» simulacija kinematike lokomotornega sistema. Komunikacija med komponentami poteka prek porazdeljenega sistema ČORBA.
Po prvem koraku imamo le prostorske in površinske informacije o opazovanih objektih na MR-sli-ki. To omogoča ocenitev razsežnosti objektov in površinske deformacije. Neznane pa ostajajo materialne lastnosti. Zato sistem vključuje dve komponenti, in sicer skrbnika materialov in komponento za modeliranje lokomotornega sistema. Skrbnik materialov je namenjen za spreminjanje parametrov lastnosti materialov in vključuje tudi bazo materialov. Na drugi strani pa komponenta za modeliranje omogoča povezovanje objektov lokomotornega sistema z materiali, spreminjanje veličine sil, dodajanje, odstranjevanje in prestavljanje prilepkov kit na kosti. Tovrstne spremembe neposredno vplivajo na potek simulacije in omogočajo simuliranje kirurškega posega. Korak modeliranja je lahko samodejen, če obstaja model referenčne 3D mreže.
Kvaliteta simulacije giba je odvisna od uspešnosti in natančnosti modeliranja. Simulacijo izvaja sistem za reševanje numeričnih enačb. Tovrstna simulacija je
200A Številka 3 - tetnikXlV
uporabn« INFORMATIKA 1 ¿3
Dušan Heric, Božidar Potočnik Podporni informacijski sistem za simulacijo kinematike lokomotornih sistemov
priporočljiva v okoliščinah/ ko želimo simulirati kirurški poseg. V takšnem primeru nimamo na razpolago psevdodinamičnih MR posnetkov in rezultat simulacije je edina vizualna informacija, na podlagi katere lahko sprejme odločitve o poteku kirurškega posega. Tako lahko kirurg zagotovi optimalno kine-matiko lokomotornega sistema v danih okoliščinah. Rezultat simulacije prikažemo s komponento za vi-zualizacijo podatkov, ki podpira navigacijo in manipulacijo objektov,
3 Podporni informacijski sistem in kolenski sklep
Aplikacijo podpornega informacijskega sistema na kolenskem sklepu lahko v grobem razdelimo v štiri večje funkcionalne sklope, in sicer: 1. zajemanje slikovnega materiala in drugih specifičnih podatkov n pacientu, 2. rekonstrukcijo specifičnega pacientovega modela kolenskega sklepa na podlagi slikovnih podatkov, 3. modeliranje in predpisovanje scenarija gibanja kolenskega sklepa in 4. simulacijo modela.
3.1	Zajemanje slikovnega materiala in drugih specifičnih podatkov o pacientu
Anatomijo pacientovega kolenskega sklepa rekonstruiramo i/ MR posnetkov. Slikovne posnetke zajemamo dvakrat, in sicer s statičnim in psevdodina-mičnim MR protokolom. V prvem primeru dobimo visokokakovostne posnetke dimenzije 512 x 512 točk (sagitalni prerezi kolenskega sklepa), na podlagi katerih rekonstruiramo anatomijo pacientovega kolena.
S psevdodinamicnim zajemanjem slik pa posnamemo rahlo obremenjeno in hkrati skrčeno koleno. S tem merjenjem dejansko zbiramo; informacije o obnašanju kolena pri različnih aktivnostih pacienta (npr, hoja). Te slike zajemamo v nižji ločljivosti 256 x 256 točk in v šestih različnih položajih, od Odo 40 stopinj. Med psevdodinamičnim snemanjem pacient rahlo pritiska {sila do 3(10 N) na pedal posebej izdelane naprave za merjenje sile v magnetnoresonančnem polju. Izmerjene podatke o sili uporabimo v koraku modeliranja.
3.2	Rekonstrukcija specifičnega pacientovega modela kolenskega sklepa
V nadaljevanju rekonstruiramo 3Dmodel pacientovega kolenskega sklepa iz slikovnih podatkov, V trenutni izvedbi opazujemo le tri glavne kolenske kosti, in sicer stegnenico, golenico in pogačico ter njihove pripadajoče hrustance. Za boljšo stabilnost sistema pa smo v model dodali Še lateralni in medialni meniskus.
Kolenski sklep lahko rekonstruiramo a) klasično, kjer segmentacijske rezultate na posameznih rezinah povežemo v 3D mrežo \7\ ali pa b) s postopkom registracije [6J. I'ri slednjem postopku konstruiramo 3D šablono (mrežo) kolenskega sklepa iz slikovnih podatkov referenčnega in tipičnega kolena. Referenčne podatke in podatke pacienta nato poravnamo. Ta poravnava vrne preslikavo, s katero zatem preslikamo šablono kolena v specifično 3D mrežo pacientovega kolena, Slika 2 prikazuje opisani postopek rekonstrukcije kolenskega sklepa.
vhod
rezultat
SEGMENTACIJA in
REKONSTRUKCIJA
Rairez mreže kolenskega sklepa
Raz MR slike kole risk eg a sklepa
Mreža kolenskega sklepa
Slika P. Shematski diagram konstrukcije specifične pacientove 30 mreže kolenskega sklepa iz MU slikovnih podatkov
3.3 Modeliranje in predpisovanje scenarija gibanja kolenskega sklepa
Z naslednjim funkcionalnim sklopom nato izdelano 3D mrežo pacientovega kolena avtomatsko preoblikujemo v 3D model kolena. Dejansko gre za model, sestavljen iz končnih elementov, in sicer i/ 3464 hek-saedernih elementov z osmimi vozlišči. Modeliranje izvajamo v komercialnem programskem okolju PAM [5]. Okolje PAM sestoji iz treh modulov, in sicer a) modula Generis, ki je namenjen modeliranju, b) modula Safe, s katerim simuliramo modele, terc) modula View, ki ga uporabljamo za vizualizacijo in analiziranje simulacij ski h rezultatov.
V okolju Generis nato dodamo k osnovni, rekonstruirani anatomiji pacientovega kolenskega sklepa še
144 u p o k a a n * INFORMATIKA
2004 - številka 3 - letnik XIV
Duian Heric, Sožidar Potočnik Podporni informacijski sistem za simulacijo kinematike lokomotornih sistemov
dodatne kolenske strukture, kot so sprednje in zadnje križne vezi, mišična vlakna ter kite.
Na koncu tem gradnikom priredimo lese ustrezne materiale in strukturne lastnosti. Č€ •prav se te lastnosti spreminjajo v odvisnosti od temperature in starosti posameznega pacienta, smo modeliranje poenostavili do te mere, da smo vsakemu pacientu priredili iste lastnosti materialov.
3.4 Simuliranje modela
V zadnjem koraku pa vzpostavljeni model, sestavljen iz končnih elementov, simuliramo s programskim orodjem PAM Safe. V splošnem lahko simuliramo poljubno mnogo različnih scenarijev, tj. funkcionalnih aktivnosti pacienta (npr, hoja, skakanje po eni nogi). V našem delu smo s postavljenim modelom modelirali in simulirali zgolj krčenje kolena. Postavljeni scenarij je predvideval, da koleno iz popolnoma stegnjenega položaja skrčimo do približno 60 stopinj.
Zakaj je simuliranje in modeliranje kolenskega sklepa sploh potrebno, če pa lahko te informacije izluščimo že iz psevdi»dinamičnih slik? Odgovor je na dlani. Kom-ponentna zasnova nam namreč ob osnovnem modelu gibanja omogoča 5e preizkušanje in analiziranje kinematike kolena tudi glede na druge scenarije. Tako lahko na primer opazujemo kinemaliko kolenskega sklepa v primeru poškodb križnih vezi ali celo meniskusa (v lazi modeliranja ju preprosto odstranimo iz modela). Vsekakor največja prednost pa je, da lahko opravimo virtual-no analizo kolenskega sklepa v primeru vsaditve im-plantanta meniskusa različnih velikosti (meniskus v modelu zamenjamo z ustreznim modelom implantan-ta). S takšnimi simulacijami ima zdravnik še pred kirurškim posegom na voljo informacije za detajlno planiranje operativnega posega ter izbiro ustreznega tm-plantanta meniskusa. Pri mnogih kirurških posegih se morebitne komplikacije pokažejo šele čez leto ali več. S predlaganim modeliranjem in podpornim sistemom pa lahko deloma že vnaprej predvidimo morebitne zaplete ter ustrezno korigiramo operativni poseg.
4 EUALUIRANJE PODPORNEGA SISTEMA
Predstavljeni podporni sistem, apliciran na kolenskem sklepu, smo vizualno evalvirali na dveh pacientih. Oba pacienta sta imela pretrgane sprednje kolenske križne vezi. Ocenjevanje smo izvedli z dvema ločenima pristopoma. V prvem pristopu smo kvantitativno izmerili in kvalitativno ocenili natančnost razposlanih kolenskih struktur. Poseben poudarek smo
dali kirurško najbolj zanimivim območjem v kolenu, Z drugim pristopom pa smo ocenjevali pravilnost simulacije oz. predikcijo kolenske kinematike.
Pri kvantitativnem ocenjevanju anatomskih struktur kolena smo primerjali kolenske strukture v vsaki slikovni rezini. Dejansko smo primerjali rezultate našega sistema /. označbami eksperta, ki smo jih obravnavali kot zlato pravilo. Ocenjevali smo tri glavne kolenske kosti ter njihove pripadajoče hrustance. Natančnost razpoznani h struktur smo ovrednotili z naslednjimi merami, in sicer razmerji Rl in R2 [4j, Haus-dorffovo razdaljo |4| in povprečno absolutno razdaljo (MAD) [4]. Povprečno razmerje Rl je bilo 0.92 in povprečni standardni odklon 0.06; povprečno razmerje R2 je bilo 0.91 in standardni odklon 0.05, Povprečna razdalja H D je bila 2.78 mm s standardnim odklonom 1.89 mm. Povprečna razdalja MAD pa je bila 0.52 mm, pri čemer je bil standardni odklon 0.12 mm.
Psevdodinamično ocenjevanje temelji na primerjavi rezultatov simulacije postavljenega modela in psevdodinamičnimi slikovnimi posnetki. Končno oceno je postavil ekspert na osnovi vizualne primerjave obeh rezultatov. V opisanem primeru dveh pacientov s pretrganimi sprednjimi križnimi vezmi je ekspert podal končno oceno, da je pri obeh pacientih v simulaciji vidna prevelika in nenaravna transiacija stegnenice napram golenici, vzrok pa je lahko pretrgana ali oslabljena sprednja križna vez. Takšno mnenje potrjuje primernost in uporabnost podpornega sistema za simulacijo lokomotornih sistemov.
S SKLEP
Preliminarni simulacijski rezultati so obetavni. Poglejmo najprej pacientove 3D mreže kolenskega sklepa rekonstruirane iz visokokvalitetnih statičnih MR stik. Te mreže so začetni položaj kolena v simulaciji. Rezultati so pokazali, da opisano generično okolje uspešno in s primerno natančnostjo rekonstruira anatomske strukture v kolenu. To še posebej velja v klinično pomembnih delih kolenskega sklepa. Rahla nedoslednost se pokaže pri rekonstrukciji hrustanca. Ta problem se pojavi zato, ker je ta kolenska struktura izredno tanka. Stu-dirajmo še simulirane kinematike kolenskega sklepa. Vizualni pregled rezultatov je pokazal fiziološko pravilnost kinematike kolenskega sklepa. To je potrdila tudi primerjava z rezultati iz literature. Razmerja med kolenskimi sklepnimi strukturami so očitna in brez večjih anatomskih deformacij. Se posebej nas je zanimal meniskus, katerega položaj in oblika sta bila prav tako brez
2006- številka 3 - letnrk XIV
u i> o h * a n » informatika 145
Dušan hferic. Božidar Polocnik. Podporni informacijski sistem za simulacijo kinematike lokomotornih iistcmov
očitnih fizioloških površinskih deformacij. Majhno nenatančnost smo zaslediti le pri pogačici, kjer smo opazili rahlo polzenje pogačice v ekstremnem položaju pokrčenja kolena {fleksija kolena okrog 90 stopinj).
Predstavljeno generično okolje omogoča individualno modeliranje specifične pacientove anatomije kolenskega sklepa iz MR slik. Modele razrešujemo z numeriČnim simuliranjem na podlagi metode končnih elementov. Rezultat je simulirana ki nema tika kolenskega sklepa na podlagi izbranega scenarija. Bistvene izboljšave so vsekakor boljša vizualizacija kine-matike kolena v klinično nejasnih primerih, s tem pa je povezano tudi boljše preoperativno planiranje in odločanje.
UIRI IN LITERATURA
[lj Seillas, P, Papaioannou, G.. Tashman, S., Yang, K. H.: A new method to investigate in vivo knee behavior ustng a finite element model of the lower limb, Journal of Biomechanics, 2004, št. 37 str. 1019-1030.
[2] Ah med, M. S.: Čorba programming unleashed, SAMS, corp,, Indianapolis, 1999.
[3} Machnel, R.: Finite elements: their design and
performance. MARCEL DEKKEft, INC., New York. 1994.
[4]	Henc, D., Potocnik, B.: Image Processing Verification Tool I PVT. Zbornik referatov NORSIG 2004. 2004, str. 13-16.
[5]	ESI Group; PAM-SAFE FEATURES & SPECIFICATIONS, http://www.esi-groun.com/Products/Safetv/
tealmsajitml. 2006.
[6]	Brown, L. G.: A survey of image registration techniques, ACM Computing Surveys. 1992, str. 325-376.
[7]	Henc, D., Zazula, D., Scale Adaptive Edge Detection using Maximum Entropy, Zbomtk referetov IWSSIP05, 2005. str. 463- 466.
[81 Potofaiik, B., Zazula, D., Cigale, B.. Henc, D., Bonlagiae, D., Cibula, £.. TomaziC, T.: A patient-specific kneejomt computer model using "in vivo" compressive load data from the optical force measuring system, 2006, poslano v recenzijo Medical Engineering and Physics.
[9]	Yan, H.: Signal Processing for Magnetic Resonance Imaging and Spectroscopy, Marcel Dekker, Inc. New York, 2002.
[10]	Russ, J. C.: The Image Processing Handbook, 2™' ed. CRC Press, Boca Raton, 2000.
[11]	Bankman. I. N.; Handbook of Medical Imaging: Processing and Analysis, Academic Press, 2000,
[12]	Yoo, T. S; Insight into Images. A K Peters, Ltd. Massachusetts, 2004.
Dušan Henc |e leta 2002 diplomiral na Fakulteti za elektrotehniko, računal ruš t ve m informatiko Univerze v Mariboru in se zaposlil na evropskem projektu SimBio Po končanem proiektu se je zaposlil v laboratoriju za sistemsko programsko opremo kot mladi raziskovalec Njegovo raziskovalno področje vključuje računalniško obdelavo slik in signalov Svoje raziskovalne dosežke obiavlja v strokovnih m znanstvenih publikacijah
B
Božidar Potočnik je v letih 1935 in 1998 diplomiral ter magistfiral na Fakulteti za elektrotehniko, računalništvo in informatiko Univerze v Mariboru, kjer je leta 2000 uspešno obranil doktorske disertacijo z naslovom Razpoznavanje objektov iz zaporedja slik s postopki predikcije. Za svoje raziskovalne dosežke je prejel več priznanj Leta 2002 je bi! tudi lokalni koordinator evropskega projekta SimBio. Od Ista SOD? je docent na Fakulteti za elektrotehniko, računalništvo in informatiko Univerze v Mariboru, kjer predava Sest predmetov. Njegovo raziskovalno področje vključuje segmentacijske postopke pri napredni računalniški obdelavi slik razpoznavanje vzorcev in biumedioino. Je član združenja IEEE in Slovenskega združenja za razpuznavanje vzurcev.
146 iriMiai INFORMATIKA	20D6 - številka 3 - letnik XIV