Медицинская Техника / Медицинская техника №3, 2023 / с. 29-32

Определение релевантности телерентгенографических исследований в практике врачей-ортодонтов

А.В. Колсанов, Н.В. Попов, И.О. Аюпова, А.М. Хамадеева, Н.В. Тиунова, Е.К. Крамм, А.Ю. Махота

Аннотация

Определены критерии качества цифровых снимков черепа в боковой проекции и рассмотрены наиболее распространенные ошибки при диагностике зубочелюстно-лицевых аномалий (ЗЧЛА) цефалометрическим анализом телерентгенографических (ТРГ) исследований. На основании проведенного анализа цифровых ТРГ-снимков, принятых врачами-ортодонтами для диагностики ЗЧЛА, сформулирован вывод о низкой осведомленности практикующих специалистов о критериях качества телерентгенограмм. Предложен способ определения качества телерентгенограмм с использованием элементов искусственного интеллекта.

Вернуться к содержанию

Сведения об авторах

Александр Владимирович Колсанов, д-р мед. наук, профессор, ректор, зав. кафедрой, кафедра оперативной хирургии и клинической анатомии с курсом инновационных технологий,

Николай Владимирович Попов, д-р мед. наук, доцент, зав. кафедрой, кафедра стоматологии детского возраста и ортодонтии,

Ирина Олеговна Аюпова, канд. мед. наук, доцент,

Альфия Минвалиевна Хамадеева, д-р мед. наук, профессор, кафедра стоматологии детского возраста и ортодонтии, ФГБОУ ВО «Самарский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации, г. Самара,

Наталья Викторовна Тиунова, д-р мед. наук, профессор, кафедра клинической медицины, ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского», г. Нижний Новгород,

Евгения Константиновна Крамм, врач-рентгенолог, Клиники Самарского медицинского университета, ассистент, кафедра лучевой диагностики и лучевой терапии, ФГБОУ ВО «Самарский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации,

Анна Юрьевна Махота, студент 2-го курса, Институт стоматологии, ФГБОУ ВО «Самарский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации, г. Самара,

e-mail: mahota.deadline@yandex.ru

Список литературы

1. Семенов В.М., Кузьминых И.Г. Критерии оценки характеристик рентгеновских снимков // Радиология-практика. 2010. № 1. С. 67-76.

2. Шишкин К.М., Арсенина О.И., Шишкин М.К., Попова Н.В. Эффективность цефалометрии в планировании ортодонтической коррекции: взаимосвязь между цефалометрическими параметрами и их изменениями в результате ортодонтического лечения // Стоматология. 2017. Т. 2. № 96 (3). С. 45-48.

3. Ланина А.Н., Фадеев Р.А. Разработка и клиническое обоснование применение метода количественной оценки зубочелюстно-лицевых аномалий. – Волгоград, 2019. С. 34-36.

4. Крыстева С., Матева Н., Боева Т. Рентгенологическая оценка трансверальных несоответствий лицевого отдела черепа // Стоматология. 2013. № 92. С. 55-60.

5. Лебедев М.Б., Сидуленко О.А., Удуд В.А. Анализ современного состояния и развития систем цифровой рентгенографии // Известия Томского политехнического университета. 2008. № 312. С. 47-55.

6. Асатрян Д.Г. Оценивание степени размытости изображения путем анализа градиентного поля // Компьютерная оптика. 2017. № 6. С. 957-962.

7. Куликов А.Ю. Обработка рентгеновских изображений с применением оценки качества и выбора оптимальных параметров коррекции // Молодой ученый. 2017. № 12 (146). С. 63-66.

8. Krupinski E.A., Williams M.B., Andriole K., Strauss K.J., Applegate K., Wyatt M., Bjork S., Seibert J.A. ACR. AAPM. Digital radiography image quality: Image processing and display // J. Am. Coll. Radiol. Society for Imaging Informatics in Medicine. 2007. № 4 (6). PP. 389-400.

9. Tompe A., Sargar K. X-Ray Image Quality Assurance // International Journal of Dentistry and Oral Science. 2022. № 3. PP. 3547-3549.

10. Kjelle E., Chilanga C. The assessment of image quality and diagnostic value in X-ray images: A survey on radiographers’ reasons for rejecting images // Insights Imaging. 2022. № 13 (1). PP. 13-18.

11. Junaid N., Khan N., Ahmed N., Abbasi M.S., Das G., Maqsood A., Ahmed A.R., Marya A., Alam M.K., Heboyan A. Development, Application, and Performance of Artificial Intelligence in Cephalometric Landmark Identification and Diagnosis: A Systematic Review // Healthcare. 2022. № 2454. PP. 12-26.

12. Рогацкин Д.В. Лучевая диагностика в стоматологии: 2D/3D. – ТАРКОММ, 2021. 403 с.

13. Куликов А.Ю. Обработка рентгеновских изображений в среде MATLAB // Молодой ученый. 2016. № 8. С. 251-253.

14. Шамраева Е.О. Методы вторичной обработки рентгенограмм // Информационные технологии в медицине. 2013. № 2. С. 265-270.

15. Ивановский Б.Г. Иновации в здравоохранении: проблемы эффективности и внедрения // Экономические и социальные проблемы России. 2021. № 2. С. 143-160.

16. Лебедев М.Б., Сидуленко О.А., Удуд В.А. Анализ современного состояния и развития систем цифровой рентгенографии // Известия Томского политехнического университета. 2008. № 52. С. 47-55.

17. Halalli B., Makandar A. Computer Aided Diagnosis – Medical Image Analysis Techniques. – In: Breast Imaging. 2018. Chapter 5. PP. 85-105.

18. Муратзаев С.С., Курчарова М.К., Маматкулов Ш.А., Хаминтжонова З.С. Фронтальная цефалометрия при диагностики и ортодонтическом лечении аномалий зубочелюстной системы // Стоматология. 2017. № 96 (4). С. 36-37.

19. Кольцов П.П. Оценка размытия изображения // Компьютерная оптика. 2011. № 1. С. 95-102.

20. Успенская О.А., Плишкина А.А., Жданова М.Л., Горячева И.П., Богомолова Ю.Б. Роль цифровой дентальной фотографии в практике врача-стоматолога терапевта // Пульс. 2019. № 9. С. 5-11.