Специалисты из Первого Московского государственного медицинского университета имени И. М. Сеченова (МГМУ) и Института вычислительной математики имени Г. И. Марчука (ИВМ РАН) создали компьютерные алгоритмы, способные с высокой точностью определять  точки крепления связок и сухожилий к костям. По словам авторов, это поможет создавать биомеханические модели суставов и использовать их для улучшения диагностики заболеваний и подбора наиболее эффективных методов лечения. Результаты исследования опубликованы в International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery.

 

Пациенты с травмой коленного сустава зачастую нуждаются в хирургической операции. Чтобы она прошла успешно, врачи предварительно делают магнитно-резонансную и компьютерную томографию, создавая трехмерные модели костей, а также определяя  точки крепления мышц и связок к ним. Все это делается вручную, занимая много времени и сил.

Чтобы упростить этот процесс, ученые из МГМУ и ИВМ РАН разработали автоматизированный метод, который строит объемную модель сустава на основе компьютерных снимков. В его основе находятся три компьютерных алгоритма, находящие точки крепления различных элементов сустава.

Опробованный на данных компьютерной томографии 26 пар правых и левых коленных суставов, предоставленных медиками, метод подтвердил свою эффективность. С помощью выбранных компьютерных алгоритмов удалось создать персонализированные модели коленного сустава, аналогичные тем, которые были созданы в ручном режиме.

«Предложенный нами подход поможет без потери качества автоматизировать постановку диагноза при болезнях и травмах коленного сустава. Так, с помощью него можно будет быстро получать индивидуальные для каждого пациента компьютерные модели суставов, по которым врачи определяют патологии. Кроме того, такой метод позволит избежать врачебных ошибок», - рассказал Юрий Василевский, заместитель директора ИВМ РАН и директор Института компьютерных наук и математического моделирования Сеченовского университета.

В дальнейшем, специалисты намерены работать над повышением точности разработанного алгоритма, что позволит полностью избежать корректирования моделей суставов вручную.