“Dziļās mašīnmācīšanās pieeja osteoporozes atpazīšanai ar
konusa staru datortomogrāfiju (OSTAK)”
Projekts Nr. lzp-2021/1-0031
Projekta mērķis:
Starpdisciplinārā projekta mērķis ir izstrādāt mākslīgo intelektu, kas noteiks osteoporozes risku žokļa kaulu koniskā stara datortomogrāfijas (KSDT) izmeklējumos sievietēm. Pētījumā tiks iegūtas jaunas zināšanas medicīnā un datorzinātnē, jauna pieeja osteoporozes riska noteikšanai. Osteoporoze ir otra izplatītākā pataloģija pēc sirds – asinsvadu slimībām un tās izraisītos lūzumus novēro katrai trešajai sievietei, kas vecāka par 50 gadiem. Projekta galvenās mērķa grupas: pacienti ar osteoporozes simptomiem, pacientu radinieki, radiologi, zobārsti, doktorantūras un maģistratūras studenti.
Kopsavilkums:
Starpnozaru projekta mērķis ir izstrādāt inovatīvu osteoporozes riska noteikšanas metodi sejas un žokļu rajona konusa staru datortomogrāfijas (KSDT) izmeklējumos un novērtēt tās efektivitāti, izmantojot “no gala līdz galam” dziļās mašīnmācīšanās pieeju. KSDT ir neinvazīvs izmeklējums, ko plaši pielieto zobārstniecībā. Projektā piedāvātā pieeja radīs datorredzes metodi, lai ātrāk un precīzāk atklātu palielinātu osteoporozes risku sievietēm. Tas veicinās savlaicīgu šīs slimības ārstēšanas uzsākšanu un osteoporostisku lūzumu novēršanu. Projekts sekmēs personālās medicīnas, medicīnas un IKT sektora izaugsmi. Projektā sadarbosies medicīnas eksperti no Rīgas Stradiņa universitātes (RSU) un dziļās mašīnmācīšanās pētnieki no Elektronikas un datorzinātņu institūta (EDI). RSU pētnieki izveidos pētāmo pacientu datu kopu. Plānots 220 pacientiem veikt KSDT un osteodensitometrijas izmeklējumus. Tiks veikti dažādi kaula kvalitātes un radioloģiskā kaula blīvuma mērījumi apakšžoklī un kakla skriemeļos. Iegūtos rezultātus tālāk izmantos EDI, lai veidotu automātisku uz datorredzi balstītu semantiskās segmentācijas, klasifikācijas un izskaidrošanas metodi osteoporozes riska noteikšanai. Kvantitatīvās vērtības būs iegūto KSDT un osteodensometrijas izmeklējumu indikatīvās robežvērtības.
Aktualitātes
01.02.2022. – 30.03.2022.
Tiek precizēta pētījumu stratēģija, pētījumu metodoloģija un uzdevumi osteoporozes riska faktoru noteikšanā. Atbilstoši RSU izstrādātajai inovatīvajai metodoloģijai, analizējot 3D KSDT attēlus, tiek izstrādāts apakšžokļa mērījumu un indeksu protokols. Protokola aprobācijai notiek semināri 21.02.2023. un 09.05.2023. EDI saņem .nrrd sākotnējos pacientu failus un atrod vispiemērotāko DNN arhitektūru. Kā piemērotākā tiek pieņemta ResNet-101 dziļās apmācības arhitektūra.
01.04.2022. – 30.06.2023.
Izstrādāta pacientu marķēšanas metodoloģija, prezentēta marķēšanas instrukcija un programmnodrošinājums 3D KSDT attēlu marķēšanai. Uzsākts marķēšanas process. Pētījuma pirmie iegūtie rezultāti tiek prezentēti 2022. gada 3.-4. jūnijā Rīgā starptautiskajā apvienotajā 16. Rīga-Rostoka simpozijā un 10. Baltijas sejas, žokļu un plastiskās ķirurģijas asociācijas kongresā “Jaunākās tehnoloģijas mutes, sejas un žokļu ķirurģijā”. Ar referātu “Osteoporozes identificēšana konsika stara datora tomogrāfijas izmeklējumos izmantojot dziļo mašīnapmācību” uzstājās Dr. L.Neimane.
01.07.2022. – 30.09.2022.
RSU tiek marķēti attēli. EDI turpina izstrādāt programmnodrošinājumu modulāram dziļajam neironu tīklam. Tiek aprobēts modulārs dziļais neironu tīkls klasifikācijas uzdevumam, t.i., apakšžokļa griezuma atlasei, kur vislabāk redzams foremen mentale.
01.10.2022. – 31.12.2022.
Pētījuma rezultāti tiek prezentēti (kā posteri) un publicēti ESHNR 2022 (10.11.2022.) konferences rakstos: L.Jakaite el. al., The Impact of Reduced General Bone Mineral Density on Cortical Bone of the Edentulous Mandible (Samazināta vispārējā kaulu minerālā blīvuma ietekme uz organiskā apvalka kortikālo kaulu) un A.Beibakova et. al., The relationship between bone mineral density and grey value measurements of jaw bones inpostmenopausal females (Saistība starp kaulu minerālo blīvumu un žokļa kaulu pelēkās vērtības mērījumiem pēcmenopauzes vecuma sievietēm).
01.01.2023. – 31.03.2023.
Pabeigta KSDT attēlu marķēšana, izveidota OSTAK datu kopa, sastāvoša no 188 pacientu apakšžokļa marķētiem attēliem modulāra dziļā neironu tīkla apmācībai un validācijai. Pabeigts darbs pie datu ievades apmācībai un tīkla apmācības programmnodrošinājuma.
Ir apmācīts un validēts modulārs dziļais neirona tīkls, pamatā izmantota ResNet-101 arhitektūra. Tīkls sastāv no trim secīgiem dziļās apmācības modeļiem klasifikācijas un diviem regresijas uzdevumu risināšanai. Pirmais spēj atlasīt nepieciešamo apakšžokļa kaula griezumu KSDT attēlos aksiālā griezumā, kur vislabāk redzama foremen mentale. Tīkla apmācības precizitāte 98.85% (39 epohas), validācijas precizitāte 93.99% (35 epohas). Otrs veic apakšžokļa kaula griezumus pēc iepriekš definētiem attālumiem, iegūstot apakšžokļa šķērsgriezuma laukuma attēlus. Trešais veic apakšžokļa kortikālā kaula biezumu mērījumus.
25.03.2023.
Latvijas Zobārstu asociācijas sēdē Dr. L.Neimane uzstājās ar ziņojumu par osteoporozes riska noteikšanu zobu, sejas un žokļu radioloģisko izmeklējumu attēlos. Profesore norādīja uz būtisko, kam jāpievērš uzmanība zobārstu ikdienas praksē, lai pamanītu osteoporozes risku pēcmenopauzes vecuma sievietēm: https://www.lza-zobi.lv/lv/25-marta-2023-latvijas-zobarstu-asociacijas-sede
01.04.2023.– 30.06.2023.
Iegūto rezultātu analīze, programmnodrošinājuma precizēta iestatīšana un iesniegts raksts Modular Deep Neural Network for Detection of Osteoporotic Changes in Radiological Data (“Modulārs dziļuma nervu tīkls Osteoporotisku izmaiņu noteikšanai radioloģiskajos datos”). Rezultātu aprobācija tiek apspriesta seminārā 27.04.2023.
20.06.2023. – 22.06.2023.
Zinātniskajā konferencē International workshop on Embedded Digital Intelligence (IWoEDI’2023) 20-22.06.2023 tiek prezentēts OSTAK projekts par mākslīgā intelekta pielietošanu medicīnā Artificial Intelligence ‒ Powered System for Identifying Bone Deterioration in Radiological Imaging (“Mākslīgā intelekta sistēma kaulu deformācijas risku identificēšanai radioloģijā”).
21.09.2023. – 23.09.2023.
Anda Slaidiņa prezentē 2023 Orālās veselības pētījumu kongresā, Grieķijā pētījumu, kura mērķis bija noteikt, cik lielā mērā apakšžokļa kortikālā kaulu biezums, kas iegūts no konusa staru datortomogrāfijas (KSDT) attēliem, ir saistīts ar kaulu minerālo blīvumu (KMB). Kā arī novērtēt, vai KSDT attēli var tikt izmantot osteoporozes riska prognozēšanai sievietēm pēcmenopauzes periodā.
Atsauce: Anda Slaidina, Laura Krumpane, Anastasija Beibakova, Laura Neimane, Oskars Radzins, Ivars Namatevs, Kaspars Sudars. Cone Beam Computed Tomography for the Identification Risk of Osteoporosis. In 2023, the Oral Health Research Congress in Rhodes, the Continental European Division (CED-IADR), and the Scandinavian Division (NOF) of the International Association for Dental Research. 21-23 September 2023, Rhodes, Greece.
Pieejams tiešsaistē: https://iadr.abstractarchives.com/abstract/ced-iadr2023-3932484/cone-beam-computed-tomography-for-the-identification-risk-of-osteoporosis
22.09.2023.
SCOPUS indeksētā žurnālā Tomography tiek publicēts pētījums, kura mērķis bija mērķis izstrādāt modulāru dziļu neironu tīklu osteoporozes riska noteikšanai, balstoties mutes, sejas un žokļu 3D-KSDT CBCT izmeklējumiem un novērtēt tā spēju osteoporozes detektēšanas prognozēšanā.
Atsauce: Namatevs I.; Nikulins, A.; Edelemers, E.; Neimane, I.; Slaidina, A.; Radzins, O.; Sudars, K. Modular Neural Neworks for Osteoporosis Detection in Mandible Cone-Beam Computed Tomography Scans. In Tomography. 2023, 9(5), 1772–1786.
Pieejams tiešsaistē: https://doi.org/10.3390/tomography9050141
05.10.2023. – 06.10.2023.
I.Namatēvs prezentē RTU 64 Starptautiskā zinātniskā konferencē Informācijas tehnoloģijas un Vadības zinātnes algoritmu, kura pamatā ir pretnostatīšanas difūzijas varbūtiskais modelis, augstas superizšķirtspējas medicīnas attēlveidošanas ģenerēšanai no zemas izšķirtspējas attēliem.
Atsauce: Namatevs I.; Sudars, K.; Nikulins, A.; Slaidina, A.; Neimane, L.; Radzins, O.; Edelemers, E. Denoising Diffusion Algorithm for Single Image Inplaine Super-Resolution in CBCT Scans of the Mandible. In 2023 IEEE 64th International Scientific Conference on Information Technology and Management Science of Riga Technical University, ITMS 2023, Riga, 5 October. 2023, 194564.
Pieejams tiešsaistē: 10.1109/ITMS59786.2023.10317791
13.11.2023.
Tiek publicēts raksts, kas piedāvā pielietot nosacījuma difūzijas modelēšanas pieeju, izmantojot Diriklē (Dirichlet) variāciju autokodētāju apakšžokļa definēto pazīmju atsaistīšanai un izskaidrošanai latentā telpā.
Atsauce: Namatēvs, I., Sudars, K., Ņikuļins, A., Slaidiņa, A., Neimane, L., Radziņš, O., Towards Explainability of the Latent Space by Disentangled Representation Learning. In Information Technology and Management Science. 2023(26), 41–48.
Pieejams tiešsaistē: https://itms-journals.rtu.lv/article/view/itms-2023-0006
12.09.2024. – 14.09.2024.
A.Slaidiņa piedalās ar postera presentāciju 2024 CED/NOF-IADR Orālās veselības pētījumu kongresā Ženēvā. Šveice.
Atsauce: Slaidina, A., Neimane, L., Abeltins, A., Radzins, O., Namatevs I., Sudars, K., CBCT Radiomorphometric Indices as Auxiliary Tool for Detection of Osteoporosis.
08.10.2024.
I.Namatēvs piedalās konferencē “Sadarbība – ceļš uz veiksmīgu funkcionēšanu, veselību un labklājību”, kuru rīko rehabilitācijas centrs “Mēs esam līdzās” sadarbībā ar Valsts izglītības satura centru un Rīgas domi un prezentē OSTAK projektā sasniegtos rezultātus un tehnoloģijas: Osteoporozes riska noteikšana ar mākslīgo intelektu.
Pieejams tiešsaistē: https://www.visc.gov.lv/lv/media/27849/download?attachment
12.10.2024.
A.Slaidiņa piedalās EAO konferencē: https://congress.eao.org/en/ ar postera prezentāciju, kuras rezultāti tiek publicēti SCOPUS-indeksētā (Q1) žurnālā Oral Implant Research.
Atsauce: Slaidina, A.; Neimane, L.; Radzins, O.; Namatevs, I.; Sudars, K. E-Poster: The effect of osteoporosis on the bone quantity and quality of the edentulous mandible. In Clinical Oral Implants Research. 2024, 35(28), 129–130, John Wiley & Sons.
Pieejams tiešsaistē:: https://doi.org/10.1111/clr.14366
24.10.2024.–26.10.2024.
A. Slaidiņa A. piedalās EAO un IAO 31, SIdP 2024 gadskārtējā zinātniskajā konferencē Milānā, Itālija ar projekta postera prezentāciju: Osteoporozes ietekme uz bezzobu apakšžokļa kaula kvalitāti un kvantitāti.
19.12.2024.
Notiek projektā iesaistīto pētnieku projekta noslēguma tikšanās. Tiek apkopti iegūtie pētnieciskie rezultāti, iegūto tehnoloģiju, algoritmu un metožu tālākie attīstības virzieni, arī tālākās sadarbības iespējas.
OSTAK projekta kopsavilkums.
- Projekta ievaros tika izstrādātas divas jaunas tehnoloģijas:
- OSTAK osteoporozes detektors, sastāvošs no trīs modulāriem dziļajiem neironu tīkliem.
- OSTAK datorredzes transformeris apakšžokļa optimālā griezuma atrašanai.
- OSTAK datu kopa, sastāvoša no 209 pacientu datiem.
- Trīs SCOPUS indeksētas zinātniskās publikācijas un viena starptautiski zinātniski atzīta publikācija.
- Projekta gaitā tika iesniegti divi projekta piedāvājumi.
- Projektalaikātikaizstrādāti unaizstāvētitrīs maģistra darbi:
- Krumpāne Laura. Samazināta kaula minerālā blīvuma ietekme uz bezzobu apakšžokļa kortikālo kaulu. Aizstāvēts: 18.01.2023.
- Baibakova Anasatasija. Osteoporozes ietekme uz žokļu kaulu blīvumu. Aizstāvēts: 18.01.2023.
- Emīlija Emija Ešenvalde-Krauze. Osteoporoze un zobu implantāti. Aizstāvēts: 01.2024