Перелом шейки бедра фото рентген: Перелом шейки бедра: неприятность эту мы переживем

В отличие от процесса заживления у взрослых, определенное количество изменений в выравнивании кости по мере ее заживления приемлемо у младенцев и детей старшего возраста, отмечает д-р.Scher. По мере того, как в теле откладывается новая кость, со временем происходит автоматическая «коррекция» или выпрямление во время роста, называемая ремоделированием .

Малыши и дети до пяти лет

The Spica Cast
У детей этой возрастной группы переломы бедренной кости обычно возникают в результате падения с низкой энергией. В большинстве случаев хирург-ортопед корректирует перелом, используя рентгеноскопию или рентгеновское изображение в качестве ориентира, и иммобилизирует ногу в виде гипса, который называется гипсовой повязкой .Эта процедура проводится в операционной, где присутствует детский анестезиолог, который вводит седативное средство или общую анестезию, чтобы ребенку было комфортно.

В то время как техники наложения гипса различаются среди хирургов-ортопедов, при переломах бедренной кости гипсовая повязка обычно простирается от середины грудной клетки вниз по длине пораженной ноги и до середины другой ноги. «Это позволяет нам лучше контролировать перелом и предотвращать его смещение», — объясняет доктор Шер.

Дети остаются в гипсовой повязке на срок от шести недель до трех месяцев, что может быть проблемой для лиц, осуществляющих уход, когда дело доходит до поддержания гигиены и отвлечения внимания и счастья ребенка. При этом он продолжает оставаться самым безопасным и наименее сложным методом лечения переломов среди этой возрастной группы и дает отличные результаты.

Рисунки 3, 4: Рентгенограмма перелома бедренной кости с колосовидной повязкой (вверху),
и 10 месяцев после травмы и снятия колючей повязки (внизу).
[ Щелкните изображение, чтобы увеличить его .]

После лечения хирург-ортопед продолжает наблюдать за пациентом в течение нескольких лет, чтобы убедиться в отсутствии расхождений в длине конечностей. «Когда происходит перелом стержня бедренной кости, кость имеет тенденцию укорачиваться в том месте, где она ломается, — объясняет доктор Шер. «Позже, когда у детей этой возрастной группы происходит заживление, кость имеет тенденцию становиться длиннее; это явление, называемое «чрезмерным ростом», которое может быть вызвано усилением притока крови к месту перелома.”

У некоторых пациентов это первоначальное укорочение в сочетании с последующим усилением роста «нейтрализует» друг друга. Однако в тех случаях, когда возникает небольшое несоответствие длины конечности, хирург-ортопед может использовать относительно простой метод, такой как модуляция роста более длинной ноги, для решения этой проблемы.

Дети от 5 до 10 лет

Интрамедуллярные стержни или стержни
За последнее десятилетие многие детские ортопеды начали использовать интрамедуллярные стержни или стержни , сделанные из прочного, легкого и гибкого титана, для стабилизации переломов бедренной кости у детей в возрасте от пяти лет и старше.Используя относительно простую технику, хирург-ортопед делает два небольших разреза — около одного дюйма длиной — по обе стороны от колена. После того, как кость выровнена, ногти вводятся через центр кости, где они действуют как внутренняя шина во время заживления.

Рис. 5. Рентгеновский снимок гибких интрамедуллярных стержней на месте.
[ Щелкните изображение, чтобы увеличить его .]

Интрамедуллярные ногти бывают разных диаметров, чтобы соответствовать разным размерам детских костей.«Обычно гипсовая повязка не требуется», — говорит доктор Шер, однако иммобилайзер для колен обычно используется в течение нескольких недель, чтобы предотвратить движение и обеспечить ребенку комфорт. В большинстве случаев необходимо от трех до шести недель раннего заживления, прежде чем ребенок сможет начать ходить по травмированной ноге. Когда кость полностью заживает, обычно примерно через год после травмы, ребенок возвращается в больницу, чтобы ему удалили ногти.

«Интрамедуллярные ногти обычно очень хорошо переносятся», — говорит д-р.Scher. «Они особенно полезны для детей в возрасте от пяти до десяти лет, у которых есть толстая оболочка вокруг кости, называемая надкостница , которую можно сравнить с кожурой банана. Надкостница помогает сохранять кость более стабильной и снижает потребность в тяжелых и жестких приспособлениях, таких как те, которые могут использоваться у взрослых ».

Дети старшего возраста и подростки

Интрамедуллярный гвоздь может также хорошо работать у детей старшего возраста или более тяжелых, обычно у детей старше 10 лет и тяжелее 100 фунтов; однако вместо гибких гвоздей меньшего размера используется один более толстый, более жесткий гвоздь .У этих детей гвоздь вводится через верхнюю часть бедренной кости рядом с бедром в точке, называемой большим вертелом, и фиксируется на месте винтом вверху и внизу кости. Такое размещение позволяет избежать прерывания кровотока к подушечке тазобедренного сустава, что может привести к выведению из строя артрита. Этих опасений нет у взрослых, потому что у них другая анатомия. Чтобы свести к минимуму риск осложнений при использовании интрамедуллярных гвоздей у ​​детей, ортопед использует другие приспособления и методы, чем у взрослых пациентов.

Рис. 6. Рентгеновский снимок, показывающий твердый интрамедуллярный стержень на месте.
[ Щелкните изображение, чтобы увеличить его .]

Подмышечное покрытие
Подмышечное покрытие — еще один вариант лечения для детей старшего и старшего возраста. В этой процедуре, используя рентгеновские снимки в качестве руководства, хирург-ортопед вставляет пластину из нержавеющей стали под мышцы ноги и поперек места перелома. Через небольшие надрезы в коже через пластину и кость над и под переломом вставляют винты, чтобы удерживать ее на месте.Хотя этот метод малоинвазивен, удаление пластины сложнее, чем удаление интрамедуллярных ногтей. «В настоящее время в ортопедическом сообществе ведутся дискуссии о необходимости вообще удалять пластины», — говорит доктор Шер.

Наружная фиксация
В дополнение к описанным подходам альтернативным лечением перелома бедренной кости у ребенка любого возраста является внешняя фиксация . Этот метод включает использование жестких металлических стержней или круглых колец и штифтов, вставленных в кость для сохранения выравнивания во время заживления.

Рис. 7. Устройство внешней фиксации (ex-fix), которое носит пациент.

Эволюция лечения

Использование интрамедуллярных гвоздей, внешних фиксаторов и других стабилизирующих устройств значительно лучше традиционного подхода к лечению переломов бедренной кости. Еще 20 лет назад стандартным подходом для большинства детей старше двух лет было введение булавки через кость чуть выше колена и вытяжение; обычно это предполагало пребывание в больнице на три недели или дольше, в течение которого требовалось множество корректировок для сохранения выравнивания.После вытяжения наложили гипсовую повязку на срок до трех месяцев.

Хотя этот метод привел к отличному заживлению, правильному выравниванию и крепким костям, он также потребовал значительного участия со стороны родителей или другого опекуна. «К счастью, доступные технологии и наши хирургические навыки продвинулись до такой степени, что мы можем достичь тех же результатов с меньшими затратами времени, что гораздо менее разрушительно для семьи», — говорит д-р Шер. «Сегодня мы можем принимать решения о лечении, основываясь не только на том, как лучше всего заживить перелом, но и на выборе метода, который лучше всего переносится ребенком и его семьей.”

Узнайте больше о Детской ортопедической службе в HSS.

Обновлено: 13.12.2012

Резюме Нэнси Новик

Авторы

Тренировка восприятия для улучшения идентификации перелома бедра на обычных рентгенограммах

Abstract

Диагностика определенных переломов на обычных рентгенограммах может быть сложной задачей, на которую обычно уходят годы.Как правило, студенты проходят специальную подготовку на основе правил. В нашем исследовании изучали, могут ли студенты быстрее научиться диагностировать переломы проксимального отдела шейки бедренной кости с помощью перцепционной тренировки, без необходимости изучать явный набор правил. Сто тридцать девять студентов без предварительного медицинского или радиологического образования были показаны последовательность простых рентгеновских изображений пленки правого бедра, и для каждого изображения было предложено указать, присутствует ли перелом. Студентам сказали, были ли они правильными, и указали местоположение любого перелома, если он есть.Других отзывов дано не было. Более способные студенты достигли того же уровня точности, что и сертифицированные радиологи, при выявлении переломов бедра менее чем за час обучения. Удивительно, но перцептивное обучение сократилось, когда обучающая выборка была построена так, чтобы чрезмерно представлять типы изображений, которые участникам было труднее классифицировать. И наоборот, повторяющиеся обучающие изображения не снижали производительность после обучения по сравнению с показом эквивалентного количества уникальных изображений. Тренировка восприятия — эффективный способ помочь новичкам научиться определять переломы бедра на рентгеновских снимках и должна дополнять текущую образовательную программу для студентов.

Образец цитирования: Chen W, HolcDorf D, McCusker MW, Gaillard F, Howe PDL (2017) Тренировка восприятия для улучшения идентификации перелома бедра на обычных рентгенограммах. PLoS ONE 12 (12): e0189192. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0189192

Редактор: Эцуро Ито, Университет Васэда, ЯПОНИЯ

Поступила: 10 августа 2017 г .; Одобрена: 21 ноября 2017 г .; Опубликован: 21 декабря 2017 г.

Авторские права: © 2017 Chen et al.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Все соответствующие данные находятся в документе и его файлах с вспомогательной информацией.

Финансирование: Это исследование было поддержано исследовательским грантом Королевского австралийско-новозеландского колледжа радиологии (RANZCR) в 2015 году для FG и PDLH (номер гранта недоступен, URL https: // www.ranzcr.com/college/awards-and-prizes/research-awards-and-grants), а также Схема грантов на взаимодействие с Мельбурнским университетом 2015 г. для FG (номер гранта или URL-адрес недоступны). Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Конкурирующие интересы: Я ознакомился с политикой журнала, и у авторов этой рукописи есть следующие конкурирующие интересы: Доктор Гайяр является основателем / генеральным директором Radiopaedia.org, помимо представленной работы.Это не влияет на нашу приверженность политике PLOS ONE в отношении обмена данными и материалами.

Введение

Диагностика медицинских изображений — сложная задача. Чтобы выявить аномалии и поставить правильный диагноз, рентгенологи должны правильно интерпретировать большое количество визуальных сигналов. Эти признаки могут быть замаскированы обычно шумным фоном на рентгеновском изображении, различиями между пациентами, небольшими различиями в расположении или даже ошибочно приниматься за нормальные анатомические структуры [1].Резиденты обычно обучаются диагностировать обычную рентгенографию на основе правил, обычно без каких-либо усилий по объединению многочисленных примеров одного и того же исследования или немедленной обратной связи по золотому стандарту. Учитывая визуальную сложность рентгеновских изображений, научиться диагностировать рентгенографию таким способом может быть сложно. В этом исследовании мы исследовали, как перцептивное обучение может применяться к обучению радиологии и могут ли студенты быстрее научиться диагностировать проксимальные переломы шейки бедра на обычных фронтальных рентгенограммах бедра.

Люди могут легко делать различия в восприятии, которые трудно выразить словами. Классический пример — половая идентификация. У людей обычно нет проблем с правильным распознаванием лица как мужского или женского, и для этого они полагаются на большое количество визуальных сигналов. Эти сигналы включают расстояние между ключевыми точками на лице [2], контраст яркости между глазами, губами и окружающей кожей [3], форму черт лица [4] и признаки волос [5]. Хотя каждый из этих сигналов по отдельности ненадежен, люди могут комбинировать их, чтобы принимать быстрые и надежные решения [2, 3, 6].Традиционно предполагалось, что продвинутые навыки визуального распознавания развиваются только в результате многолетней практики, потому что им сложно явно научить. Однако недавние исследования показывают, что такие навыки на самом деле можно быстро приобрести в течение нескольких дней или даже часов с помощью тренировки восприятия [7].

Термин перцепционная тренировка относится к любой тренировке, целью которой является улучшение навыков восприятия, таких как способность распознавать или категоризировать изображения. Обучение, получаемое в результате такого обучения, известно как обучение восприятия [1, 8].Вместо того, чтобы учиться интерпретировать медицинское изображение, следуя набору явных правил, студенты могут быть обучены визуальному распознаванию аномалий . Несмотря на то, что было проведено большое количество исследований тренировки восприятия (обзор см. В [9]), насколько нам известно, было только три исследования, в которых изучалась тренировка восприятия в контексте диагностики медицинских изображений, и только одно — в радиология. Соуден, Дэвис и Ролинг [1] обучали новичков определять кластеры микрокальцификации на маммограммах, показывая им 60 изображений три раза в день.Каждое изображение содержало кластер микрокальцификации, и задача заключалась в его локализации. Была дана немедленная обратная связь. После трех дней обучения наблюдалось улучшение точности локализации на 17%. Точно так же Красн, Хиллман, Келлман и Дрейк [10] обучили студентов-медиков первого и второго курсов гистопатологии кожи с использованием 261 уникального изображения. Студенты должны были классифицировать каждое изображение как содержащее патологическую или нормальную гистологию. Студенты были немедленно проинформированы, правы они или нет.Несмотря на то, что среднее время тренировки составляет всего 15 минут, средняя точность категоризации увеличилась примерно на 13%. Наконец, в недавнем исследовании Сюй, Рурк, Робинсон и Танака [11] наивным студентам показали 100 изображений, по одному, и их попросили указать, содержит ли изображение меланому. Как и прежде, ученикам сразу сообщали, правы они или нет. При последующем тестировании на новом наборе изображений их количество ложных тревог снизилось на 19% по сравнению с их показателями до обучения.

Большая часть предыдущих исследований перцептивного обучения предполагала, что это явление низкого уровня, которое достигается путем модификации рецептивных полей нейронов в ранних сенсорных областях коры, которые отвечают за начальное кодирование стимула [1, 9] . Однако накопление доказательств опровергает эту точку зрения. В частности, было обнаружено, что перцептивное обучение иногда передается между участками сетчатки [7, 12]. Это открытие несовместимо с предположением, что перцептивное обучение достигается нейронами в ранних сенсорных областях коры, поскольку эти нейроны имеют сильно локализованные рецептивные поля.Также сообщалось, что изменения в структуре рецептивного поля в ранних областях коры часто слишком малы для объяснения поведенческих изменений, вызванных перцептивным обучением [13]. Более устойчивые изменения рецептивного поля, по-видимому, происходят на более поздних стадиях обработки зрительной информации, например, в области коры V4 [13].

Для целей этого исследования мы предположим, что перцептивное обучение не достигается исключительно за счет изменения рецептивных полей в ранних корковых областях. Вместо этого, следуя примеру Элеоноры Гибсон [8], мы концептуализируем это в терминах более поздних областей коры, которые учатся выбирать выходы более ранних областей коры, которые наиболее важны для проведения требуемых различий в восприятии.Следуя Петрову и др., Мы предполагаем, что процедура отбора — это не все или ничего, а вместо этого происходит за счет того, что более поздние области коры взвешивают результаты ранних областей коры при принятии решений [14]. Для концептуальной простоты мы думаем об этом процессе как о многослойном персептроне [15]. Многослойный перцептрон — это абстрактное представление нейронной системы. Это искусственная нейронная сеть, состоящая из нескольких уровней узлов, каждый из которых обычно полностью связан со следующим в виде ориентированного графа.Каждый узел выполняет взвешенную сумму своих входов и передает это значение через нелинейную функцию активации, чтобы определить свой выход. Таким образом, веса определяют степень, в которой узлы одного уровня могут влиять на действия узлов на следующем уровне. Восприятие обучения может быть достигнуто путем изменения этих весов, чтобы выбрать выходы предыдущего уровня, которые наиболее важны для выполнения требуемого перцептивного различия. Таким образом, многослойные перцептроны представляют собой полезную и практическую модель перцептивного обучения [15] и могут использоваться для новых предсказаний.

В нашем исследовании мы исследовали тренировку восприятия в области, в которой она ранее не применялась, диагностируя рентгенограммы. Из предыдущей литературы ясно, что перцептивное обучение может улучшить способность участников диагностировать медицинские изображения. Однако менее ясно, насколько это улучшение практически полезно. Например, можно ли использовать тренировку восприятия для обучения наивного участника до уровня сертифицированного радиолога или требуемый объем обучения будет непомерно высоким? Поэтому наша первая цель состояла в том, чтобы количественно оценить объем тренировки восприятия, необходимый для достижения такого уровня производительности.

Вторая цель нашего исследования состояла в том, чтобы определить наилучший способ оптимизации тренировки восприятия. Многослойные персептроны обычно обучаются быстрее, когда обучаются только на более сложных обучающих образах [16]. Поскольку многослойные перцептроны моделируют перцептивное обучение, из этого следует, что перцептивное обучение также должно происходить быстрее, когда люди подвергаются воздействию только более сложных обучающих образов. Нашей второй целью было проверить это предсказание.

Нашей конечной целью было исследовать, в какой степени изображения можно повторно использовать во время перцептивного обучения.Было показано, что многократное отображение одних и тех же обучающих изображений является эффективным способом обучения многослойных персептронов [15]. Таким образом, наша третья цель состояла в том, чтобы исследовать, приводит ли повторяющееся представление изображений к дальнейшему перцептивному обучению (в отличие от показа изображений только один раз), и, если да, то сравнить степень перцептивного обучения, достигаемого повторением изображений, со степенью перцептивного обучения, достигаемой с помощью показывает эквивалентное количество новых изображений. Получение медицинских изображений часто требует больших затрат времени и средств.Таким образом, возможность повторного использования медицинских изображений сделает тренировку восприятия более осуществимой.

Метод

Участников

Предыдущее исследование, наиболее похожее на наше, предполагает, что значительные эффекты можно наблюдать всего с 10 наблюдателями [11]. Поскольку мы находимся в другой области (радиология, а не дерматология), в качестве меры предосторожности мы привлекли больше участников. В шести экспериментах, перечисленных ниже, в общей сложности участвовало 142 новичка без предварительных знаний в области интерпретации рентгеновских пленок.Количество новичков в каждом эксперименте показано в таблице 1. В основном это были студенты бакалавриата Мельбурнского университета в возрасте от 17 до 50 лет (возраст M = 23,5 года, SD = 5,5 лет; 49 мужчин). Кроме того, мы также оценили работу сертифицированных радиологов и врачей-радиологов первого и второго курсов. В отличие от новичков, эти участники не проходили обучения и не участвовали в экспериментах, перечисленных ниже. Пять сертифицированных радиологов были в возрасте от 30 до 41 года ( M возраст = 35 лет.8 лет, SD = 5,4 года; 4 человека), средний стаж работы — 8,5 лет. Пятеро жителей 1 и 2 лет были в возрасте от 25 до 32 лет ( M возраст = 28,0 лет, SD = 3,2 года; 3 мужчины) и имели средний стаж работы 1,2 года. У всех участников была нормальная или скорректированная до нормальной острота зрения (не менее 20/25; таблица глаз Снеллена ближнего поля) и нормальное цветовое зрение (пластины Исихара). Это исследование было одобрено Комитетом по этике исследований на людях Мельбурнского университета (ID 1545113), и все эксперименты проводились в соответствии с этическими стандартами, изложенными в Хельсинкской декларации с поправками [17].Комитет по этике исследования одобрил отсутствие согласия родителей или опекунов для участников в возрасте до 18 лет. Все участники дали письменное информированное согласие. Всего было проведено шесть экспериментов с 19 января по 16 ноября 2016 года. Участники группы новичков получали 15 австралийских долларов в час за свое участие, а в экспериментах 2–6 они могли дополнительно получить бонус в размере 5 австралийских долларов, если они набрали больше 85% на тесте после тренировки. Результаты были проанализированы с помощью IBM SPSS Statistics 22.

Аппараты и раздражители

В качестве стимулов использовались кадрированные изображения тазобедренной области, полученные с помощью рентгеновских снимков переднего отдела таза, выбранных из архива фильмов Королевской больницы Мельбурна пациентов, поступивших в отделение неотложной помощи с переломом головы или шейки бедра, во всех случаях подтвержденных хирургическим путем. Изображения были анонимизированы и оцифрованы с использованием программного обеспечения FujiFilm Synapse PACS v4.5 и представлены на черном фоне. Аннотации были сделаны с помощью Skitch от Evernote. На рентгеновском снимке каждого таза каждая область бедра была независимо обрезана с получением двух неперекрывающихся изображений, одно из левого бедра, а другое — правого бедра, одно из которых будет содержать перелом, а другое — нет.Для единообразия эти изображения всегда представлялись как правое бедро (т.е. любые изображения левого бедра были перевернуты так, чтобы они выглядели как правое бедро). Рентген был исключен, если перелом произошел в области с аномальной основной костной тканью (например, патологический перелом из-за опухоли кости, аномальная аномалия лежащих в основе костей, аномалия, такая необходимость должна включать это — любые металлические изделия (например, полное протезирование бедра, динамические бедренные винты). X — лучи также исключались, если в бедре без перелома наблюдалась серьезная патология, такая как опухоли или болезнь Педжета.Остеопороз и остеоартрит любого бедра не считались критериями исключения. Изображения также исключались, если в любом из бедер имелись какие-либо металлические изделия (например, полная замена бедра, динамические винты для бедра).

Процедура

Стимулы предъявлялись на персональном компьютере с использованием MATLAB ^® и Psychophysics Toolbox [18, 19], охватывающего область 25,8 ° × 16,2 ° на расстоянии просмотра 60 см. Их представили в затемненной комнате, аналогичной условиям, в которых сообщают рентгенологи.В каждом испытании было представлено одно изображение, и участники были проинструктированы указать, содержит ли рентгеновское изображение перелом или нет, нажав одну из двух клавиш на клавиатуре. Изображение оставалось на экране до получения ответа.

Предтренировочный тест.

В экспериментах 1 и 2 каждый участник группы новичков сначала тестировался на 20 изображениях, чтобы установить их предтренировочную точность. На этом этапе обратной связи не было. Для экспериментов 3–6 не было предтренировочного теста.

Фаза обучения.

Фаза обучения проводилась за один сеанс в экспериментах 1–5. В эксперименте 1 участникам по одному показывали 200 уникальных изображений и просили указать, содержит ли изображение трещину. Участники получали отзывы о каждом испытании. В частности, если они допустили ошибку, появлялось сообщение об ошибке и снова показывалось то же изображение со стрелками, указывающими местоположение перелома, если он был (Рис. 1). Участники получали по одному баллу за каждый правильный ответ, и общий балл отображался на экране для мотивации выступления.В эксперименте 2 процедура обучения была такой же, но новички обучались только на относительно более сложных изображениях на основе результатов группы новичков в эксперименте 1. Это было сделано для проверки гипотезы о том, что обучение исключительно на более сложных изображениях приведет к к большему перцепционному обучению. Шестьдесят два изображения, которые ранее были правильно классифицированы в 5–75% случаев, были выбраны в качестве обучающих изображений. Мы выбрали широкий диапазон точности, чтобы было трудно, но все же можно было правильно классифицировать эти изображения.Мы намеренно выбрали большой диапазон точности, чтобы свести к минимуму вероятность того, что мы всего лишь обучаем наблюдателей классифицировать изображения определенной сложности. Этот обучающий блок был представлен участникам четыре раза, всего было проведено 248 испытаний. В эксперименте 3 новички просматривали единый блок из 320 уникальных изображений. Эти изображения были выбраны случайным образом, независимо от уровня сложности. В эксперименте 4 каждому участнику дважды был представлен один и тот же блок из 320 изображений; а в эксперименте 5 участников просмотрели единый блок из 640 уникальных изображений.Это было сделано для исследования влияния повторения набора тренировочного образа на точность после тренировки. Эксперимент 6 проводился в течение двух дней. В первый день обучения каждому участнику были представлены 640 случайно выбранных рентгеновских снимков. Затем они просмотрели тот же блок тренировочных изображений на следующий день. Во всех шести экспериментах целевой показатель распространенности составлял 50%.

Рис. 1. Примеры изображений, показываемых участникам.

(a) Пример изображения, первоначально показанного участнику.На снимке правое бедро и тазовая область 76-летней женщины. Виден перелом. (b) Пример обратной связи, которую участник получил бы, если бы в этом случае участник неправильно заявил, что перелома не было.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0189192.g001

Посттренировочный тест.

После тренировки каждый участник был протестирован на одном блоке новых изображений, чтобы оценить их посттренировочную точность.Никакой обратной связи в этом тесте не было. Посттренировочный тест состоял из 180 изображений в экспериментах 1 и 2. В экспериментах 3–6 количество изображений было уменьшено до 80, потому что новички продолжали учиться в посттренировочном тесте даже при отсутствии обратной связи. Обучающие и тестовые изображения были случайно выбраны из пула изображений без замены. Совет сертифицированных радиологов и 1 ^-й и 2 ^-й год жителей не прошли обучение и были протестированы на 180 изображениях, случайно выбранных из того же пула изображений, который использовался для новичков.

Результаты

Точность рассчитывалась как сумма совпадений и правильных отклонений, деленная на общее количество попыток. Данные девяти участников экспериментов 1–5 были исключены из анализа, потому что их точность была на уровне вероятности 50% или ниже на протяжении всего эксперимента, что указывает на недостаточную вовлеченность в задачу. Два участника эксперимента 6 были исключены, потому что они не вернулись на второй день обучения.

В дополнение к средней точности после обучения для всех новичков, мы также провели анализ пяти лучших новичков, чтобы выяснить, как обучение влияет на верхний квартиль наших стажеров.Поскольку рентгенологи отбираются на основе заслуг, мы проанализировали результаты пяти лучших участников-новичков, пытаясь учесть вариации способностей, чтобы дать более реалистичную оценку тренировочных эффектов. Участники группы новичков были ранжированы на основе их точности в первой половине посттренировочного теста. Для каждого эксперимента были отобраны пять лучших участников на основе их ответов на первую половину посттренировочного теста. Затем мы рассчитали среднюю точность этих участников на основе их ответов на вторую половину посттренировочного теста.

Средняя точность до обучения для всей группы новичков, полученная в ходе экспериментов 1 и 2, составила 55,9%. Это было значительно выше, чем предполагаемая скорость 50%, t (47) = 2,31, p = 0,03. Однако все новички, которые участвовали в этом исследовании, подтвердили перед началом эксперимента, что они не имели предварительных знаний о чтении рентгеновских пленок. В среднем участникам требовалось 2,77 секунды, чтобы прочитать каждое изображение на этапе обучения. Среднее время чтения для экспертов на этапе тестирования составило 4.62 секунды на изображение.

Средние значения точности для всей группы новичков в каждом эксперименте представлены на рис. 2. Для сравнения, средняя точность резидентов показана пунктирными красными линиями, а средняя точность сертифицированных радиологов показана на рис. пунктирные зеленые линии. На рис. 3 показаны эквивалентные данные для пяти лучших участников для всех экспериментов. Интерполяция использовалась, чтобы определить, сколько обучающих изображений необходимо, чтобы довести уровень пяти лучших новичков до уровня резидентов и сертифицированных радиологов.В целом, средняя точность после обучения увеличивалась с увеличением количества обучающих образов, за исключением эксперимента 2. Тесты t показали, что средняя точность после обучения для всех новичков в эксперименте 2 была ниже, чем в эксперименте 1, t (39) = 2,73, p = 0,01, коэффициент Коэна d = 0,85, несмотря на то, что в эксперименте 2 использовалось больше обучающих изображений, чем в эксперименте 1. Это показывает, что обучение участников только более сложным обучающим образам не помогло. улучшить производительность, вопреки нашим прогнозам.И наоборот, не было значительной разницы в точности после тренировки в экспериментах 4 и 5 независимо от того, усреднялись ли результаты по всем новичкам ( t (43) = 0,32, p = 0,75, Cohen d =. 004) или чуть выше пятерки новичков ( t (8) = 0,18, p = 0,86, Cohen d = 0,02,). Это указывает на то, что показ каждого изображения дважды не снизил эффективность обучения. Как и предполагалось, повторное использование изображений является эффективной обучающей стратегией.

Рис. 2. Средние значения точности радиологов, сертифицированных советом (пунктирная зеленая линия), врачей-рентгенологов (пунктирная красная линия) и среднее значение всех студентов (синие точки данных) в экспериментах 1–6 в зависимости от количества обучающих изображений, просмотренных в каждый эксперимент.

Планки погрешностей представляют собой стандартную ошибку среднего.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0189192.g002

Рис. 3. Средняя точность радиологов, сертифицированных комиссией (пунктирная зеленая линия), врачей-рентгенологов (пунктирная красная линия) и пяти лучших студентов (синие данные) точек) в экспериментах 1–6 в зависимости от количества обучающих изображений, просмотренных в каждом эксперименте.

Планки погрешностей представляют собой стандартную ошибку среднего. Данные экспериментов 4–6 были интерполированы, чтобы предсказать количество обучающих образов, необходимых для доведения точности пяти лучших студентов до того же уровня, что и у резидентов-радиологов и сертифицированных радиологов.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0189192.g003

Как показано на рис. 2, когда точность усредняется по всем новичкам, средняя точность новичков не превышает точности резидентов или радиологов, даже при обучении на 1280 изображениях.Хотя возможно, что дальнейшее обучение могло бы еще больше повысить производительность, неясно, сможет ли при достаточном обучении когда-либо быть доведенным до уровня резидентов. Работа ординаторов и радиологов может частично отражать значительный объем основанной на правилах концептуальной подготовки, которую они получают в дополнение к обучению восприятию.

И наоборот, рис. 3 показывает, что средняя точность пяти лучших новичков превышала точность экспертов. Хотя основная функция обучения для новичков, вероятно, будет степенной функцией [20], она может быть аппроксимирована линейной функцией в достаточно узком диапазоне.Поэтому мы выполнили линейную интерполяцию данных в экспериментах 4–6 и предсказали, что обучение новичков на 1037 изображениях может привести среднюю точность пяти лучших новичков к тому же уровню жителей. Для тренировки с таким количеством изображений потребуется примерно 48 минут. Чтобы повысить точность пяти лучших новичков до того же уровня, что и сертифицированные радиологи, потребуется 1121 изображение и примерно 52 минуты обучения.

Для концептуальной простоты приведенный выше анализ был представлен в виде процента правильных ответов.Мы получили практически те же результаты, когда повторили этот анализ, используя бутстрапное сравнение [21] d ’ (файл S2). Преимущество d ’ состоит в том, что это мера чувствительности, не зависящая от какой-либо предвзятости реакции наблюдателей [22]. В этом случае дисконтирование смещения ответа не оказало существенного влияния на наши результаты.

Обсуждение

Основная цель этого исследования состояла в том, чтобы определить, какой объем перцепционной тренировки требуется, чтобы довести наивных наблюдателей до того же уровня мастерства, что и сертифицированные радиологи, в выявлении переломов бедра на фронтальных рентгенограммах бедра.Также были изучены способы оптимизации процедуры обучения и заложена основа, на которой могут строиться дальнейшие исследования. Для среднего студента, участвовавшего в этом исследовании, обучение не повысило их точность до того же уровня, что и у экспертов. Более того, среднее время чтения в нашей группе новичков было быстрее, чем среднее время, потраченное экспертами на каждое изображение. Этот образец отклика соответствует классическому объяснению их производительности компромиссом скорости и точности. Biggs et al. [23] выполнили сложную задачу поиска совпадений с профессиональными проверяющими багажа в аэропорту и непрофессионалами.Они обнаружили, что непрофессиональные поисковики завершали поиски быстрее, чем профессионалы, и что время ответа было для них основным показателем точности поиска. Но более опытные профессионалы реагировали медленнее и имели более последовательные RT в каждом испытании, в свою очередь, согласованность RT лучше всего предсказывала их эффективность. С другой стороны, наши результаты от пяти лучших новичков показывают, что менее одного часа обучения с примерно 1100 изображениями достаточно, чтобы обучить лучших студентов до уровня точности сертифицированных радиологов.Это показывает, что перцептивная тренировка очень эффективна, и аргументирует ее возможное включение в стандартную учебную программу по радиологии или, по крайней мере, для модификации существующей специальной подготовки, чтобы акцентировать внимание на кластеризации типа исследования и необходимости немедленной обратной связи.

Сравнение результатов экспериментов 1 и 2 показывает, что обучение участников только на более сложных изображениях может отрицательно сказаться на их производительности по сравнению с обучением их на случайной выборке изображений. Это было противоположно тому, что мы предсказывали, и может быть связано с обучающей выборкой в ​​эксперименте 2 (т.е. выборка, содержащая только более сложные изображения), не репрезентативная для типов изображений, которые обычно видят рентгенологи. Тот факт, что между экспериментами 4 и 5 не наблюдалось разницы в точности после тренировки, демонстрирует, что повторение тренировочного образа не обязательно снижает эффективность тренировки. Это было ожидаемо и в целом соответствует литературе по многослойным персептронам, где обучение обычно включает многократное отображение одних и тех же обучающих изображений многослойным персептронам [15].

Во время обучения могло происходить несколько типов обучения. Новички познакомились бы с внешним видом здоровой бедренной кости и ее костной ткани и научились бы искать на изображении аномальные узоры. Некоторое повышение чувствительности, основанное на сенсорном обучении, также могло произойти [1]. В отличие от Соудена, Дэвиса и Ролинга [1] мы не пытались выделить какой-либо один тип обучения, поскольку это не было целью данного исследования. Модели восприятия медицинских изображений обычно концептуализируют диагностический процесс как включающий целостный первый взгляд на изображение, за которым следует процесс последовательного поиска для выявления любых аномальных паттернов с последующим принятием решения о значимости любых обнаруженных отклонений [1, 24, 25] .Наше обучение касалось только первых двух компонентов этих моделей. Точная диагностика патологических признаков требует глубокого понимания патогенеза заболевания, для которого важен традиционный, основанный на концепциях, аналитический, ориентированный на правила подход [10].

Открытый вопрос — насколько обобщаемы наши выводы. Поскольку изображения были выбраны случайным образом, нет оснований полагать, что наши результаты не будут обобщены на все другие рентгенограммы, показывающие переломы правого бедра.В частности, не было предпринято никаких попыток локализовать перелом (если он есть) в конкретном анатомическом месте. Точно так же не было предпринято никаких попыток сохранить ориентацию бедренной кости под определенным углом или сохранить точно такой же масштаб изображения. Поэтому маловероятно, что небольшие изменения этих параметров повлияют на наши результаты. Однако мы позаботились о том, чтобы все показанные изображения были правыми бедрами, переворачивая изображения левого бедра, чтобы они выглядели как изображения правого бедра, если это необходимо. Таким образом, хотя мы ожидаем, что большая часть тренировки будет перенесена на изображения левого бедра, возможно небольшое снижение производительности для изображений левого бедра, чего на практике можно было бы избежать, перевернув эти изображения так, чтобы они выглядели как правые. бедра изображения.Еще большее беспокойство вызывает то, в какой степени наши результаты будут экстраполированы на диагностику переломов других костей. Предполагается, что будет некоторая передача обучения, но передача не будет полной. Как показали результаты экспериментов 1 и 2, производительность увеличивается, когда наблюдатели обучаются именно на тех изображениях, на которых они тестируются, и снижается, если обучающий набор не является репрезентативным для тестового набора. Как показал эксперимент 2, построение обучающей выборки для избыточного представления подмножества изображений снижает эффективность тренировки восприятия.Тем не менее, некоторые заболевания настолько редки, что показ нескольких примеров искажает их естественную частоту. Хотя этого нельзя избежать, наши результаты показывают, что это следует минимизировать, насколько это возможно.

В заключение, наше исследование демонстрирует, что тренировка восприятия, вероятно, будет высокоэффективной техникой для обучения радиологов по крайней мере некоторым аспектам диагностики и может быть включена в учебную программу радиологии. Это также может быть особенно эффективным методом обучения нерадиологов (например,грамм. отчеты рентгенологов и других врачей), чтобы стать опытным в конкретном типе обследования (например, рентген грудной клетки для реаниматологов и врачей неотложной помощи, маммография для отчетных рентгенологов). В то время как некоторые редкие заболевания могут быть легко представлены лишь несколькими примерами, обучающая выборка должна, насколько это возможно, точно представлять виды изображений, которые рентгенологи должны будут диагностировать на практике с частотами, с которыми эти изображения будут естественным образом встречаться. Повторение этих изображений не снижает восприятия обучения по сравнению с показом эквивалентного количества новых изображений.Это уменьшает количество изображений, необходимых для тренировки восприятия.

Благодарности

Это исследование было поддержано исследовательским грантом Королевского австралийско-новозеландского колледжа радиологии (RANZCR) в 2015 году и Программой грантов на взаимодействие с Мельбурнским университетом в 2015 году.

Ссылки

1. 1. Соуден П.Т., Дэвис И.Р., Ролинг П. Перцептивное обучение обнаружению особенностей на рентгеновских изображениях: функциональная роль в улучшении зрительной чувствительности взрослых? Журнал экспериментальной психологии: человеческое восприятие и производительность.2000; 26 (1): 379. pmid: 10696624
2. 2. Бертон А.М., Брюс В., Денч Н. В чем разница между мужчинами и женщинами? Доказательства измерения лица. Восприятие. 1993. 22 (2): 153–76. pmid: 8474841
3. 3. Рассел Р. Половое различие в контрасте лица и его преувеличение косметикой. Восприятие. 2009. 38 (8): 1211–9. pmid: 19817153
4. 4. Комори М., Кавамура С., Исихара С. Множественные механизмы восприятия пола лица: влияние нерелевантных для пола черт.Журнал экспериментальной психологии: человеческое восприятие и производительность. 2011; 37 (3): 626. pmid: 20822297
5. 5. Macrae CN, Martin D. Мальчик подготовил Сью: обработка на основе характеристик и конструирование личности. Европейский журнал социальной психологии. 2007. 37 (5): 793–805.
6. 6. О’Тул А.Дж., Деффенбахер К.А., Валентин Д., Макки К., Хафф Д., Абди Х. Восприятие пола лица: роль структуры стимула в распознавании и классификации. Память и познание. 1998. 26 (1): 146–60.
7. 7. Kellman PJ. Перцептивное обучение. В: Пашлер Х., Галлистель ЧР, редакторы. Справочник Стивенса по экспериментальной психологии (3-е издание). 3. Нью-Йорк: Джон Вили и сыновья; 2002.
8. 8. Гибсон Э.Дж. Принципы перцептивного обучения и развития. Нью-Йорк: Прентис-Хилл; 1969.
9. 9. Келлман П.Дж., Гарриган П. Восприятие обучения и человеческий опыт. Обзоры физики жизни. 2009; 6: 53–84. pmid: 20416846
10. 10. Красне С., Хиллман Дж. Д., Келлман П. Дж., Дрейк Т. А..Применение перцептивных и адаптивных методов обучения для преподавания вводной гистопатологии. Журнал патологии информатики. 2013; 4 (1): 34.
11. 11. Сюй Б., Рурк Л., Робинсон Дж. К., Танака Дж. В.. Обучение обнаружению меланомы на фотографиях с использованием подхода к обучению навыкам восприятия. Прикладная когнитивная психология. 2016; 30 (5): 750–6.
12. 12. Янг К.Г., Ли Р.В., Леви Д.М., Кляйн С.А. Межглазная специфика в перцептивном обучении задаче распознавания позиции.Исследовательская офтальмология и зрение. 2005; 46: 5631.
13. 13. Ghose GM, Ян Т., Маунселл JHR. Физиологические корреляты перцептивного обучения у обезьяны V1 и V2. Журнал нейрофизиологии. 2002. 87 (4): 1867–88. pmid: 11929908
14. 14. Петров А.А., Дошер Б.А., Лу З.Л. Динамика перцептивного обучения: инкрементальная модель повторного взвешивания. Психологический обзор. 2005. 112 (4): 715–43. pmid: 16262466
15. 15. Хайкин С. Нейронные сети: комплексный фундамент.Нью-Джерси: Прентис-Холл; 1999.
16. 16. ЛеКун Ю. Эффективное обучение и методы второго порядка. Учебник в NIPS 93, Денвер. 1993.
17. 17. Ассоциация WM. Хельсинкская декларация Всемирной медицинской ассоциации: этические принципы медицинских исследований с участием людей. Джама. 2013; 310 (20): 2191. pmid: 24141714
18. 18. Брейнард Д.Х., Вижн С. Набор инструментов психофизики. Пространственное видение. 1997. 10: 433–6.
19. 19. Pelli DG.Программа VideoToolbox для визуальной психофизики: преобразование чисел в фильмы. Пространственное видение. 1997. 10 (4): 437–42. pmid: 9176953
20. 20. Ньюэлл А., Розенблум П.С. Механизмы приобретения навыков и практическое право. Познавательные навыки и их приобретение. 1981; 1: 1–55.
21. 21. Enfron B, Tibshirani RJ. Введение в Bootstrap. Кокс Д. Р., Хинкли Д. В., Рид Н., Рубин Д. Б., Сильверман Б. В., редакторы: Тейлор и Фрэнсис; 1993.
22. 22. Грин Д, Свитс Дж.Теория обнаружения сигналов и психофизика. Нью-Йорк: Уайли; 1966.
23. 23. Биггс А.Т., Каин М.С., Кларк К., Дарлинг Е.Ф., Митрофф С.Р. Оценка различий в эффективности визуального поиска между сотрудниками Управления транспортной безопасности и непрофессиональными специалистами по визуальному поиску. Визуальное познание. 2013. 21 (3): 330–52.
24. 24. Gale AG. Реакция человека на визуальные раздражители. Восприятие визуальной информации: Springer; 1997. стр. 127–47.
25. 25. Дрю Т., Эванс К., Вы ML-H, Якобсон Флорида, Вулф Дж. М..Информатика в радиологии: что можно увидеть одним взглядом и как это может помочь в визуальном поиске медицинских изображений? Рентгенография. 2013; 33 (1): 263–74. pmid: 23104971

Какова роль визуализационных исследований в лечении переломов бедра?

Автор

Навинпал С. Бхатти, доктор медицины Консультант, Департамент неотложной медицины, Медицинские центры Хейворда / Фремонта

Навинпал С. Бхатти, доктор медицины, является членом следующих медицинских обществ: Американский колледж врачей неотложной помощи

Раскрытие информации: раскрывать нечего.

Соавтор (ы)

Янош П. Эртл, доктор медицины Доцент кафедры ортопедической хирургии Медицинской школы Университета Индианы; Заведующий отделением ортопедической хирургии больницы Вишард; Заведующий отделением спортивной медицины и артроскопии Медицинской школы Университета Индианы

Янош П Эртл, доктор медицины, является членом следующих медицинских обществ: Американской академии хирургов-ортопедов, Американской ортопедической ассоциации, Венгерской медицинской ассоциации Америки, Медицинского общества долины Сьерра-Сакраменто

Раскрытие: Ничего не нужно раскрывать.

Специальная редакционная коллегия

Франсиско Талавера, фармацевт, доктор философии Адъюнкт-профессор, Фармацевтический колледж Медицинского центра Университета Небраски; Главный редактор Medscape Drug Reference

Раскрытие информации: Получил зарплату от Medscape за работу. для: Medscape.

Генри Т. Гойц, доктор медицины Академический председатель и заместитель директора Института спортивной медицины Детройтского медицинского центра; Директор Центра образования, исследований и профилактики травм; Содиректор стипендии ортопедической спортивной медицины

Генри Т. Гойц, доктор медицины, является членом следующих медицинских обществ: Американская академия хирургов-ортопедов, Американское ортопедическое общество спортивной медицины

Раскрытие информации: раскрывать нечего.

Главный редактор

Шервин С.В. Хо, доктор медицины Доцент кафедры хирургии, отделение ортопедической хирургии и реабилитационной медицины, Отделение биологических наук Чикагского университета, Медицинская школа Притцкера

Шервин С.В. Хо, доктор медицины, является членом следующих организаций медицинские общества: Американская академия хирургов-ортопедов, Ассоциация артроскопии Северной Америки, Общество Геродика, Американское ортопедическое общество спортивной медицины

Раскрытие информации: Получено консультационное вознаграждение от компании Biomet, Inc.для разговора и обучения; Получил грант / средства на исследования от Smith and Nephew для финансирования стипендий; Получил грант / средства на исследования от DJ Ortho для финансирования курса; Получил грант / средства на исследования от Athletico Physical Therapy для курсов, финансирование исследований; Получил гонорар от Biomet, Inc. за консультации.

Дополнительные участники

Джерард А. Маланга, доктор медицины Основатель и партнер, New Jersey Sports Medicine, LLC и New Jersey Regenerative Institute; Директор по исследованиям Atlantic Health; Клинический профессор кафедры физической медицины и реабилитации Медицинского и стоматологического университета Нью-Джерси-Медицинская школа Нью-Джерси; Научный сотрудник Американского колледжа спортивной медицины

Джерард А. Маланга, доктор медицины, является членом следующих медицинских обществ: Alpha Omega Alpha, Американская академия физической медицины и реабилитации, Американский колледж спортивной медицины, Американский институт ультразвука в медицине, International Spine Общество вмешательства, Североамериканское общество позвоночника

Раскрытие информации: служить (d) в качестве докладчика или члена бюро докладчиков для: Lipogems.

Рутинное рентгенологическое исследование в раннем послеоперационном периоде после внутренней фиксации межвертельных переломов бедренной кости неоправданно: исследование для улучшения качества | Журнал ортопедической хирургии и исследований

Определение правильного протокола последующей рентгенографии важно и должно преследовать четкие цели. При визуализации фиксированных переломов хирург сначала стремится оценить степень восстановления и положение имплантата. Более поздние исследования с использованием изображений направлены на помощь в оценке сращения перелома или распознавании патологического образования окостенелой ткани.Понимание сроков и факторов риска структурных послеоперационных осложнений является ключевым фактором для правильного планирования протокола последующей рентгенографии для каждого пациента.

В то время как восстановленные фрагменты перелома незначительно перемещаются в течение первых нескольких послеоперационных месяцев, частично из-за желаемого механизма компрессии, лишь немногие пациенты действительно страдают от симптомов, связанных с нарушениями фиксации, которые приводят к повторной операции [12, 21]. Несколько исследователей изучали структурные изменения конструкции костного устройства и обнаружили ожидаемое движение в течение первых 6 недель после операции.Gardner et al. изучили рентгенологические исходы 97 межвертельных переломов бедра, леченных вертельным стержнем с винтовой фиксацией [22]. Среднее телескопирование составило 4,3 мм в группе нестабильных переломов по сравнению с 2,6 мм в группе стабильных переломов. В целом миграция лезвия в головке бедренной кости составила в среднем 2,2 мм. Важные изменения, связанные с телескопированием и перемещением лезвия, произошли в течение первых 6 недель. Parajian et al. обнаружили среднее снижение NSA на 4,6 ° для нестабильной IFF, обработанной либо динамическими тазобедренными винтами, либо проксимальным бедренным стержнем [23].Два исследования показали, что нарушения фиксации диагностировались в среднем через 5,2–12 недель [14, 15]. Поскольку эти результаты усиливают потребность в исследованиях послеоперационной визуализации, чтобы убедиться, что уменьшение сохраняется, тот факт, что изменения происходят через несколько недель или месяцев после операции, ставит под сомнение необходимость последующих рентгенограмм в первую неделю.

Исследования, посвященные использованию EPI как части наблюдения за пациентом после внутренней фиксации широкого спектра переломов, включая переломы проксимального отдела бедренной кости, немногочисленны [5,6,7,8,9, 24].Хотя использование IMN для IFF стало рабочей лошадкой в ​​этой области, основным методом лечения, упомянутым в предыдущей литературе, был DHS, при отсутствии достаточных данных по IMN. Все авторы провели ретроспективные исследования и предложили избегать рутинного «контрольного рентгена» в течение первых послеоперационных дней. Также было показано, что хирурги-ортопеды обычно придерживаются более либеральных протоколов послеоперационной визуализации [3].

Обычные EPI для пациентов с IFF невыгодны как с экономической, так и с медицинской точки зрения.Предполагаемая совокупная стоимость визуализации каждого пациента после IFF CRIF во время его госпитализации включает время в рентгенологическом кабинете, время носильщиков больницы, координацию работы ортопедического отделения, которая переводится в рабочее время медсестер и хирургов, и в некоторых случаях длительную госпитализацию для завершения требуемые изображения. В больнице для следователей совокупные затраты в год были эквивалентны минимум 10 рабочим дням в рентгенологическом кабинете и 350 часам носильщика. Лучевая нагрузка складывается из рентгеновских лучей переднего и бокового тазобедренного сустава, которые подвергают пациента воздействию 0.7–0,8 мЗв, что эквивалентно примерно 40 рентгенограммам грудной клетки [5, 25]. Боль и дискомфорт пациента при переводе в рентгенологический центр и обратно неизмеримы, но очевидны.

Как нынешние, так и предыдущие исследователи не сочли целесообразным проведение исследований EPI для пациентов, перенесших IFF CRIF, даже если перед операцией переломы были определены как нестабильные или фиксация была неоптимальной [15, 22, 26]. Кроме того, текущее исследование показало, что слишком ранние рентгеновские снимки не давали новой информации и были низкого качества, поскольку пациентам было трудно взаимодействовать с позиционированием на рентгенографическом столе из-за послеоперационной боли и дискомфорта.

Опираясь на предыдущую литературу, предполагается, что подходящее время для первой плановой рентгенографии тазобедренного сустава — через 6 недель после IFF CRIF [5,6,7,8,9, 11, 12, 14, 15, 17, 21, 22, 27]. На этом этапе наблюдается большая часть динамики сжатия и телескопирования, и окончательная длина и структура кости-имплантата, а также рентгенологические признаки сращения перелома или возможной разрушения могут быть оценены и задокументированы.

Основное внимание в данном исследовании уделялось рутинным исследованиям EPI. Соответственно, пациенты, которые столкнулись с сильной болью в бедре в течение первых послеоперационных дней или демонстрировали неправильное вращение нижних конечностей, были визуализированы в рамках диагностического обследования и были исключены из исследования.В этих случаях хирург должен был исключить проникающий в сустав имплантат или нарушение фиксации и коллапс, а также провести повторную оценку конструкции кость-имплант. Хотя эти визуализационные исследования не были частью стандартного протокола, важно отметить, что эти клинические ситуации указывают на необходимость проведения EPI, даже несмотря на то, что они не изучались в текущем отчете. Чтобы определить эффективность EPI в этой группе пациентов, необходимо проанализировать большую серию пациентов с симптомами. Графическая иллюстрация предлагаемого нами протокола представлена ​​на рис.1.

Протокол послеоперационной визуализации в соответствии с CRIF / ORIF IFF

Это исследование имеет несколько недостатков. Поскольку исследователи сосредоточились исключительно на первой послеоперационной неделе, долгосрочного наблюдения не проводилось. Пациенты были исключены из исследования по клиническим данным. В то время как результаты физикального обследования можно было измерить количественно, оценка боли и дискомфорта была более субъективной, хотя и не предвзятой, поскольку решение об исключении всегда принималось старшим автором (YB).Остеопороз, который может влиять на стабильность костного имплантата, не оценивался в рамках исследования. Поскольку критерии исключения были либеральными, мы предположили, что наша когорта представляла местное возрастное население в этом отношении и не оценивалась. Измерения местоположения TAD, NSA и фиксатора проводились без оценки надежности между и внутри наблюдателей. Поскольку эти измерения в конечном итоге не помогли при сравнении интраоперационных рентгеноскопических исследований и исследований EPI, мы не сочли необходимым настаивать на проведении нескольких измерений для каждого изображения.

Рентгенологическое исследование бедра (для родителей)

Что это такое

Рентген бедра — это безопасный и безболезненный тест, при котором используется небольшое количество излучения для получения изображений тазобедренных суставов (где ноги прикрепляются к тазу). Во время обследования рентгеновский аппарат пропускает пучок излучения через кости таза и тазобедренные суставы, а изображение записывается на компьютер или специальную пленку. На этом изображении показаны мягкие ткани и кости таза и тазобедренных суставов.

Рентгеновский снимок черно-белый.Плотные части тела, которые блокируют прохождение рентгеновского луча через тело, например кости, на рентгеновском изображении выглядят белыми. Более мягкие ткани тела, такие как кожа и мышцы, позволяют рентгеновским лучам проходить сквозь них и казаться темнее. Рентгенолог делает рентгеновские снимки.

Рентгенолог делает рентгеновский снимок в радиологическом отделении больницы или в офисе поставщика медицинских услуг. Обычно делают два разных снимка бедра: один спереди (переднезадний вид или AP) и один сбоку (вид сбоку, также известный как вид сбоку лягушачьей лапы).Обычно для сравнения берутся рентгеновские снимки обоих бедер, даже если симптомы вызывают только одно бедро.

Почему это сделано

Рентген бедра может помочь найти причину общих признаков и симптомов, таких как хромота, боль, болезненность, отек или деформация в области бедра. Он может обнаружить сломанные кости или вывих сустава. Если требуется операция на бедре, можно сделать рентген, чтобы спланировать операцию, а затем увидеть ее результаты.

Также рентген бедра может помочь обнаружить кисты костей, опухоли, инфекцию тазобедренного сустава или другие заболевания костей бедра.

Препарат

Рентген бедра не требует специальной подготовки. Вашего ребенка могут попросить снять одежду, украшения или любые металлические предметы, которые могут мешать изображению.

Если ваша дочь беременна, важно сообщить об этом рентгенологу или ее врачу. Во время беременности обычно избегают рентгеновских лучей, потому что существует небольшая вероятность того, что радиация может нанести вред развивающемуся ребенку. Но если рентген необходим, можно принять меры для защиты плода.

п.

Процедура

Хотя процедура может занять около 10 минут или дольше, фактическое воздействие радиации обычно составляет менее секунды.

Вашему ребенку будет предложено войти в специальную комнату, в которой, скорее всего, будет стол и большой рентгеновский аппарат, свисающий с потолка. Родители обычно могут сопровождать своего ребенка, чтобы подбодрить его. Если вы остаетесь в комнате во время рентгена, вас попросят надеть свинцовый фартук, чтобы защитить определенные части вашего тела.Репродуктивные органы вашего ребенка также будут защищены свинцовым щитом.

Техник или радиолог поместит вашего ребенка на стол, затем отойдет за стену или в соседнюю комнату, чтобы управлять аппаратом. Обычно делают два рентгеновских снимка: один с прямыми ногами (вид AP) и один с расставленными коленями и стопами вместе (вид лягушачьей ноги), как обычно делается в боковом обзоре. Техник будет возвращаться, чтобы изменить положение вашего ребенка для каждого рентгеновского снимка.

Детей старшего возраста попросят на пару секунд постоять неподвижно, пока делают рентгеновский снимок; младенцам может потребоваться мягкая сдержанность.Сохранение неподвижности важно для предотвращения размытия рентгеновского изображения.

Если ваш ребенок находится в больнице и его нелегко доставить в радиологическое отделение, можно поставить переносной рентгеновский аппарат у постели больного. Портативные рентгеновские лучи иногда используются в отделениях неотложной помощи, отделениях интенсивной терапии (ОИТ) и операционных.

п.

Чего ожидать

Ваш ребенок ничего не почувствует во время рентгена. В рентгеновском кабинете может казаться прохладно из-за кондиционирования воздуха, используемого для обслуживания оборудования.

Позиции, необходимые для рентгеновских лучей, могут быть неудобными, но их нужно удерживать только несколько секунд. Если у вашего ребенка травма или он испытывает боль и не может оставаться в нужном положении, технический специалист может найти другое положение, более удобное. Младенцы часто плачут в рентгеновском кабинете, особенно если их удерживают, но это не помешает процедуре.

После того, как будут сделаны рентгеновские снимки, вам и вашему ребенку будет предложено подождать несколько минут, пока изображения будут обработаны.Если они нечеткие или нечеткие, возможно, потребуется переделать рентгеновские снимки.

Получение результатов

Рентген будет осматривать радиолог (врач, специально обученный чтению и интерпретации рентгеновских изображений). Радиолог отправит отчет вашему врачу, который обсудит с вами результаты и объяснит, что они означают.

В экстренных случаях результаты рентгена можно получить быстро. В противном случае результаты обычно готовы через 1-2 дня. В большинстве случаев результаты не могут быть переданы непосредственно пациенту или семье во время теста.

Риски

В целом рентгеновские лучи очень безопасны. Хотя при любом воздействии радиации существует незначительный риск для организма, при рентгенографии бедра используется небольшое количество вещества, которое не считается опасным. Важно знать, что радиологи используют минимальное количество излучения, необходимое для получения наилучших результатов.

Развивающиеся дети более чувствительны к радиации и подвергаются большему риску причинения вреда, поэтому, если ваша дочь беременна, обязательно сообщите об этом ее врачу и рентгенологу.

Помогая своему ребенку

Вы можете помочь своему маленькому ребенку подготовиться к рентгену бедра, объяснив тест простым языком перед процедурой. Это может помочь объяснить, что сделать рентген во многом похоже на позирование для снимка.

Вы можете описать комнату и оборудование, которое будет использоваться, и заверить ребенка в том, что вы будете здесь, чтобы оказать поддержку. Детям постарше обязательно объясните, как важно сохранять неподвижность во время рентгена, чтобы его не приходилось повторять.

Если у вас есть вопросы

Если у вас есть вопросы о том, зачем нужен рентген бедра, поговорите со своим врачом. Вы также можете поговорить с рентгенологом перед процедурой.

Практическое применение компьютерного зрения для обнаружения переломов бедра на рентгеновских снимках таза: двухинституциональное исследование

Введение

Переломы бедра представляют собой значительное бремя смертности и заболеваемости во всем мире.1 2 Длительная нетрудоспособность, повышенный риск других неблагоприятных состояний здоровья (например, сердечно-сосудистые заболевания) и дорогостоящие медицинские услуги являются хорошо известными последствиями.3 4 Быстрая диагностика перелома шейки бедра имеет решающее значение для смягчения как краткосрочных, так и долгосрочных побочных эффектов. В руководствах для кандидатов на оперативное вмешательство рекомендуется операция по поводу перелома бедра в течение 48 часов после травмы5.

Рентгенография таза (PXR) является важным и повсеместным методом диагностики переломов бедра. Однако не во всех медицинских учреждениях работают круглосуточные рентгенологи для интерпретации сложных рентгенограмм. Более того, чувствительность PXR для диагностики переломов бедра может варьироваться в зависимости от цифрового дисплея и, как сообщается, составляет всего 31% в современном мультиинституциональном исследовании.6 7 Глубокое обучение нейронной сети все чаще используется для помощи при рентгенологической диагностике, но ограниченные данные и отсутствие межведомственной валидации затрудняют его применение для пациентов с переломами бедра. Предварительный алгоритм глубокого обучения, основанный на компьютерном зрении, достиг 98% чувствительности при выявлении переломов бедра на рентгеновском снимке, но не прошел валидацию за пределами одного учреждения и популяции одной расы.8 Установление клинической валидности требует валидации и доработки алгоритма в гетерогенных популяциях.

Мы стремились (A) уточнить и проверить алгоритм компьютерного зрения для обнаружения переломов бедра в разнородных группах пациентов двух учреждений, и (B) разработать практический инструмент для использования у постели больного. Мы предположили, что алгоритм сверточной нейронной сети будет точно диагностировать переломы бедра в разнородных популяциях, а веб-приложение может облегчить внедрение у постели больного.

Методы

Когорта разработчиков

Когорта разработчиков включала PXR (передне-задний вид) пациентов, поступивших в травматологический центр уровня I Мемориальной больницы Чанг Гун (CGMH) в период с августа 2008 года по декабрь 2016 года.После назначения уникальных идентификаторов для корреляции PXR с демографическими данными пациента и подтверждающих диагнозов перелома бедра (отчет рентгенолога о расширенной визуализации (например, КТ) или оперативном обнаружении) скрипт Python сохранял анонимизированный PXR для анализа изображений. Мы исключили PXR с ошибками позиционирования (например, полный таз не снят) и сопутствующие переломы не бедра (например, перелом таза, перелом диафиза бедра).

Алгоритм компьютерного зрения

Нашей сверточной нейронной сетью была структура Xception.9 Сверточная нейронная сеть — это методика глубокого обучения, которая позволяет распознавать образы изображений на основе фильтров, последовательно применяемых к группам пикселей. Xception оптимизирует точность классификации изображений. Первоначальная когорта была разделена на обучающие изображения и изображения для внутренней проверки. Методы увеличения изображения (например, размытие, яркость, дрожание цвета, регулировка контрастности, добавление шума, обрезка, поворот, сдвиг и масштабирование) применялись случайным образом во время обучения, чтобы преодолеть возможные вариации изображения в разных учреждениях.Градиентно-взвешенная карта активации классов накладывалась на тепловые карты, чтобы выделить предполагаемые места трещин. Мы использовали библиотеки с открытым исходным кодом TensorFlow V.1.14.0 и Keras V.2.3.1 на Python V.3.6.9 (Python Software Foundation).

Когорта валидации

Когорта внешней валидации включала 500 рентгенограмм из CGMH (n = 250) и Стэнфорда (n = 250). В когорте Стэнфордского университета было случайным образом отобрано 140 рентгеновских рентгеновских аппаратов с подтвержденным переломом бедра и 110 отрицательных контролей среди травмированных пациентов, поступивших в период с января по ноябрь 2019 года.Когорта валидации CGMH включала такое же количество произвольно выбранных рентгенограмм с подтвержденными переломами бедра и без них в 2017 году. Мы оценили эффективность модели, используя площадь под кривой рабочих характеристик приемника (AUC), чувствительность, специфичность, отрицательную прогностическую ценность, положительную прогностическую ценность, точность и F1 баллы. Оценка F1 является функцией точности модели (истинные положительные результаты / (истинные положительные результаты + ложные положительные результаты)) и отзыва (истинные положительные результаты / (истинные положительные результаты + ложные отрицательные результаты)). Точность измерения важна, когда цена ложного срабатывания высока (например, спам по электронной почте), а измерение отзыва важно, когда цена ложноотрицательного результата высока (например, скрининг на сепсис).Оценка F1 представляет собой средневзвешенное значение точности и запоминания.

Наука внедрения: веб-приложение

Мы интегрировали окончательный алгоритм в веб-приложение для обнаружения переломов бедра. Когда врачи загружают эталонное изображение PXR (например, снимок экрана, JPEG, фотографию смартфона), будет отображаться вероятность изображения, содержащего перелом бедра, и тепловая карта, определяющая местоположение перелома. Мы использовали R V.3.6.3 (R Core Team, Вена, Австрия) для проведения статистического анализа.

Результаты

Когорта развития

Когорта развития включала рентгенограммы от 4235 пациентов, среди которых 51% (n = 2089) имели подтвержденные переломы бедра (таблица 1). Из пациентов с переломами бедра у 53% (n = 1005) были переломы вертела, а у остальных — переломы шейки бедра. Все пациенты были азиатами. Наш алгоритм обнаружения перелома бедра достиг AUC 1,00 с использованием набора данных для обучения.

Характеристики когорт разработки и валидации

Когорта валидации

Эффективность модели в когорте валидации CGMH имела AUC 0.98, с точностью, чувствительностью и специфичностью по индексу Юдена 94%, 92% и 96% соответственно (таблица 2). Эффективность модели в когорте Стэнфордской валидации имела AUC 0,97, при этом все показатели производительности, кроме отрицательной прогностической ценности (88%), превышали 90%. При высокой точке отсечения чувствительности 95% специфичность все еще достигала 85%.

Производительность модели в когортах проверки

Веб-приложение

Наше веб-приложение (браузер Chrome, учетная запись: WTC2021; код: WCTCtrauma) позволяет пользователям загружать PXR в нескольких форматах изображений (например, PNG, JPEG) с различными настройками ( скриншот с рабочего стола, фото со смартфона).10 На рис. 1 показаны примеры эталонных и проанализированных изображений. Следует отметить, что наш алгоритм также обнаружил переломы бедра при рентгенографии с существующими контралатеральными имплантатами.

Выявление различных типов переломов бедра с помощью алгоритма компьютерного зрения. (A) перелом шейки левой бедренной кости, (B) с локализацией тепловой карты; (C) левый межвертельный перелом, (D) с локализацией тепловой карты; (E) перелом шейки левой бедренной кости с контралатеральным имплантатом, (F) с локализацией тепловой карты.

Обсуждение

Мы усовершенствовали и проверили алгоритм сверточной нейронной сети, который точно обнаруживал переломы бедра с помощью PXR в разнородных популяциях.У нашего алгоритма были хорошие показатели производительности для проверочных когорт из двух учреждений. Веб-приложение позволило быструю диагностику перелома бедра с помощью компьютерного зрения в дополнение к принятию клинических решений у постели больного.

Приложения компьютерного зрения все чаще изучаются для помощи в диагностике различных состояний.11–13 Насколько нам известно, наша предыдущая работа была первым приложением компьютерного зрения с автоматической локализацией тепловых карт для обнаружения переломов бедра на PXR.8 Глобальная распространенность переломов бедра и потенциальные возможности Вариации анатомии таза в зависимости от пола и расы потребовали доработки и проверки алгоритмов среди более разнородных групп населения.1 14 15 В качестве первоначального метода скрининга диагноза, требующего срочного лечения, высокая чувствительность имеет первостепенное значение для диагностики перелома бедра. Чувствительность нашего алгоритма составила 90% и 92% для проверочных когорт; для сравнения, заявленная чувствительность КТ для диагностики скрытых переломов бедра составляет 86% .16

Получение больших объемов высококачественных данных имеет решающее значение для разработки точных алгоритмов глубокого обучения. Это сложно для данных медицинской визуализации из-за правил конфиденциальности пациентов, и большинство исследователей разработали алгоритмы только в своем собственном учреждении.17 Впоследствии многие алгоритмы чрезмерно подходят для данных развития (т. Е. Ограниченная производительность для данных, не связанных с развитием) .18 Незначительные различия в шаблонах изображений (например, способ получения, расположение пациента, наличие инородных тел) могут ухудшить производительность алгоритмов для данных из других учреждений. 19 Наша предварительная внешняя проверка показывает возможность применения алгоритмов к другим институциональным данным без дополнительных затрат на обучение алгоритмов или маркировку.

По оценкам, на то, чтобы научные исследования в области здравоохранения были переведены на практику у постели больного, требуется 17 лет.20 После разработки высокопроизводительного алгоритма нашей следующей задачей стала наука о реализации — разработка практического инструмента для немедленной реализации. Внедрение глубокого обучения в клинический рабочий процесс имеет решающее значение для реализации клинической полезности (т. Е. Улучшения результатов лечения пациентов), выходящей за рамки клинической валидности (т. Е. Разработки точных диагностических тестов). Наше веб-приложение позволяет врачам загружать PXR из различных настроек с подключением к Интернету и выводит два ключевых результата: вероятность того, что PXR содержит перелом бедра, и тепловая карта, выделяющая предполагаемое место перелома для подробного анализа.В медицинских учреждениях, где круглосуточная радиолокационная интерпретация недоступна, наш алгоритм может быть важным дополнением к быстрому обнаружению переломов бедра, которые требуют дальнейшего лечения.

У нашего исследования есть несколько ограничений. Во-первых, характеристики нашей модели, особенно чувствительность, несовершенны. Несмотря на использование нашего алгоритма, некоторые скрытые переломы бедра, вероятно, будут упущены. Однако компьютерное зрение призвано дополнять, а не заменять процесс принятия решений врачом. В некоторых медицинских учреждениях преимущества использования нашего алгоритма перевешивают минимальные затраты пользователя (время на загрузку изображения).Во-вторых, когорта Стэнфорда, прошедшая валидацию, хотя и была более разнообразной, чем когорта разработчиков, в основном состояла из пациентов европеоидной расы. Это препятствовало проверке работы алгоритма для всех подгрупп по признаку пола. Остается неясным, влияют ли различия в подгруппах в анатомии таза на работу алгоритма. В-третьих, реализация нашего алгоритма требует вдумчивого рассмотрения конкретных методов диагностики перелома шейки бедра. Например, в отделении неотложной помощи без штатных радиологов в одночасье клиницисты могут использовать наш алгоритм для определения того, какой PXR должен быть приоритетным для срочной подтверждающей диагностики или дальнейшего обследования.Однако дополнительное преимущество использования нашего алгоритма, вероятно, ограничено в условиях, когда радиологи легко доступны для интерпретации простых рентгенограмм. В-четвертых, алгоритм ограничен обнаружением переломов бедра и может вводить в заблуждение для других сопутствующих результатов PXR (например, переломов таза / диафиза бедренной кости / перипротезных переломов, опухолей костей). В-пятых, пользовательский интерфейс нашего веб-приложения не оптимален для мобильных телефонов. Загрузка фотографий со смартфона возможна, но наше текущее приложение размещено в Интернете и не имеет аналога в мобильном приложении.Следующий этап нашей работы — разработка мобильного приложения. Наконец, в нашем исследовании оценивалась только клиническая валидность алгоритма, но не клиническая полезность. Конечной целью диагностических инструментов должно быть улучшение результатов лечения пациентов. Проверка алгоритма на более широких целевых группах населения (например, пациенты с клиническими проблемами перелома шейки бедра в различных медицинских учреждениях) и формальная клиническая оценка полезности необходимы для оценки того, может ли наш алгоритм улучшить результаты.

Заключение

Мы усовершенствовали и проверили высокопроизводительный алгоритм компьютерного зрения для обнаружения и локализации переломов бедра с помощью рентгенографии.Веб-приложение облегчает использование алгоритма у постели больного, но преимущество использования нашего алгоритма для дополнения процесса принятия решений, вероятно, зависит от учреждения.