В последнее время больше внимания стали уделять вопросам ускорения диагностики зубочелюстно-лицевых аномалий, повышения ее качества и надежности, разработке методов, ускоряющих ортодонтическое лечение и позволяющих достигнуть устойчивых результатов. Один из путей решения указанных проблем — широкое использование ЭВМ.
Последние два десятилетия характеризуются широким проникновением методов прикладной математики в медицину, особенно для решения задач диагностики. Накопленный опыт в отдельных областях медицины, в том числе в кардиологии, показал, что можно разрабатывать алгоритмы диагностики и соответствующие программы для ЭВМ. В сомнительных ситуациях характерным решением является «отказ от диагноза». В таких случаях используют дополнительную информацию и диагноз ставит врач.
Машинный метод диагностики в ортодонтии имеет преимущества перед клиническими: используя его, можно суммировать многолетний опыт работы многих высококвалифицированных специалистов; применение ЭВМ ускоряет диагностику в каждом конкретном случае.
|
|
Для машинной диагностики важно, чтобы информацию можно было анализировать легко и однозначно, чтобы количественное различие одних и тех же признаков обеспечивало получение объективных данных для окончательного суждения.
Методы исследования в современной ортодонтии базируются на изучении количественных параметров в трехмерной системе координат, ориентированной относительно черепа, поэтому получаемые данные пригодны для машинной обработки.
Применение ЭВМ для диагностики в ортодонтии возможно благодаря следующим факторам:
1) разработаны методы количественной оценки отклонений в строении органов зубочелюстной системы и всего лицевого скелета;
2) информация, получаемая при изучении ТРГ головы, достаточная для анализа полученных данных и постановки диагноза;
3) число параметров, которые должны быть измерены, относительно невелико (около 40), но они информативны. Однако для установления дифференциального диагноза необходимо большее количество данных;
4) накоплены статистические материалы по изучению историй болезней, диагностических моделей челюстей, которые в совокупности с данными телерентгенографического изучения головы достаточны для разработки диагностических алгоритмов.
При разработке системы методов машинной диагностики в ортодонтии можно выделить несколько направлений исследования: во-первых, статистический анализ данных, во-вторых, непосредственную разработку алгоритмов диагностики, в-третьих, разработку математической модели зубочелюстной системы.
|
|
Качество диагностики определяется как информацией, так и алгоритмами, обрабатывающими ее. Принципы построения алгоритмов диагностики различны. Можно выделить три класса алгоритмов, которые целесообразно исследовать в первую очередь: алгоритм «врача», соответствующий логике квалифицированного врача-диагноста, алгоритм, основанный на теории статистических решений, и алгоритм, построенный на распознавании образов. Перспективным направлением является разработка математической модели зубочелюстной системы с ее реализацией на ЭВМ. Такая модель позволит получать информацию в необходимом объеме и проводить эксперименты на ЭВМ, моделируя соответствующие аномалии.
Использование методов теории статистических решений, распознавания образов, моделирования искусственного интеллекта в свою очередь оказывает влияние на врачей.
В процессе внедрения машинной диагностики возникают математические, медицинские и организационные трудности. Однако преимущества этих методов очевидны, поскольку они способствуют ускорению дифференциальной диагностики и уменьшению количества ошибок, что позволяет достигать последовательности и преемственности в оказании помощи больному, улучшает научную организацию труда, планирование ортодонтической помощи и прогнозирование потребности в ней.
Современные методы исследования в ортодонтии базируются на изучении данных в трехмерной системе координат, ориентированной относительно черепа.
Ф. Я. Хорошилкина, Ю. М. Малыгин совместно с математиками Г. А. Фрейманом, В. А. Биллигом, Е. Л. Берсеневой (1977) разработали методику ортодонтической диагностики с помощью ЭВМ. Анализ боковых ТРГ головы был проведен по методу Шварца с дополнениями, предложенными Р. Bimler, R. Frankel, Ф. Я. Хорошилкиной, А. П.Колотковым. В диагностической карте регистрировали полученные характеристики: фамилию и имя больного (№ 1), пол (№ 2), возраст (№ 3), дату выполнения ТРГ (№ 4), линейные и угловые величины (параметры 5—67). Исследование включало статистический анализ полученных данных, разработку алгоритмов диагностики и математической модели зубочелюстной системы. Были созданы алгоритмы диагностики и пакет диагностических программ для их последующей реализации на ЭВМ М-222 и ЕС-1020. Алгоритм «врача» основан на теории статистических решений и построен на распознавании образов. Использованы четыре математических метода распознавания образов.
На основании проведенных исследований определено строение лицевого скелета при ортогнатическом (I), дистальном (II) и мезиальном (III) прикусах с учетом периодов их формирования (сменный и постоянный прикусы). Диагностика включала два этапа: установление основного диагноза (I, II, III) и уточнение локализации зоны нарушения (дентоальвео-лярные и гнатические).
Наибольшую диагностическую ценность имеют параметры со статистически различимыми средними значениями. В результате статистического анализа 63 телерентгенографических размеров при ортогнатическом прикусе и патологическом обнаружены пять наиболее информативных и хорошо различимых параметров (углы NAPg, NAB, ABSpP, величина сагиттальной щели и положение первых верхних премоляров относительно «стресс-оси» по Бимлеру). Они характеризуют положение челюстей относительно друг друга и переднего участка основания черепа. Полученные данные подтверждают клиническую диагностику сагиттальных аномалий по соотношению зубных рядов в прикусе и подтверждают их влияние на степень выпуклости или вогнутости профиля лица. Перечисленные параметры особенно надежны для машинной дифференциальной диагностики дистального и мезиального прикусов. При ортогнатическом прикусе пять указанных размеров, как и большинство других, занимают промежуточное положение по сравнению с таковыми при дистальном и мезиальном прикусах. Это затрудняет отграничение патологии от нормы, поэтому дополнительно оценивались хорошо (углы NAPg, MM, T) или удовлетворительно (углы SeNPg, SeNB, IMP, Pn—Pg) различимые параметры (табл. 8.2).
|
|
При поступлении телерентгенографических данных в ЭВМ проводится их сортировка, позволяющая отнести случай к I, П или III классу путем сравнения с нормой. Проверка такого диагностического подхода подтвердила его надежность. Вероятность правильной диагностики подклассов II, и П^ с помощью ЭВМ позволила установить следующее: при сравнении подклассов II,— II, выделены параметры 27, 51, 44, 50, 53, вероятность правильного диагноза при II, — 96,08%, при II- — 94,74%.
Выявлены оптимальные параметры, на основании которых можно установить основной диагноз и локализацию нарушений. Например, при рассмотрении дистального прикуса выделены лодклассы II, и II, по Энглу.
Таблица 8.2. Вероятность правильной диагностики сагиттальных аномалий прикуса с помощью ЭВМ
Немаловажное значение имеет разработка модели лицевого скелета, отражающей основные закономерности его строения. Она представляет собой геометрическую фигуру, отображающую положение основных анатомических ориентиров и линий ссылок. Их взаимоположение характеризуется совокупностью линейных и угловых параметров, полученных при измерении боковых ТРГ. В модели лицевого скелета различают краниальную и гнатическую части, разделяемые плоскостью SpP. В гнатической части наиболее информативны следующие размеры: mt|, МТд и угол Go.
Нами выявлен участок лицевого скелета, подвергающийся лишь незначительным изменениям, несмотря на индивидуальные, половые, возрастные различия как в норме, так и при патологии. Это область лицевого скелета с координатами n — N — Se — Со — Or — Н — п, определяемыми по анатомическим ориентирам.
Создан алгоритм изучения лицевого скелета. Расположение выделенных точек определяют в системе координат хОу, где ось Ох прямая Рп, ось Оу — прямая N — Se. Другие точки и плоскости фиксируют относительно ранее найденных.
|
|
Разработана методика графического построения лицевого скелета ручным и машинным способами, опирающаяся на законы геометрического построения.
Следующим этапом разработки дифференциально-диагностических методов было определение индивидуальной нормы строения лицевого скелета, рассчитываемой на основании анализа связей параметров с сильной корреляцией.
Применение методов регрессивного анализа позволило выявить нарушенные связи и определить параметры, на основании которых строили модель лицевого скелета, названную средней индивидуальной нормой. Зоны нарушения устанавливали путем визуального сопоставления модели лицевого скб лета больного с его средней индивидуальной нормой.
Глава 9
ПЛАНИРОВАНИЕ ОРТОДОНТИЧЕСКОГО ЛЕЧЕНИЯ