Описание проекта
Эндопротезирование коленного сустава является сложным оперативным вмешательством для восстановления функции и устранения боли, вызванной тяжелыми заболеваниями сустава. Оперативное лечение проводят, когда исчерпаны возможности консервативного лечения, а качество жизни пациента существенно снижено. Эндопротезирование требует обширного хирургического вмешательства и является травматичным, поскольку включает в себя удаление повреждённых поверхностей костей и замену их имплантатами, имитирующими анатомию сустава.
В периоперационном периоде эндопротезирования коленного сустава врачи сталкиваются с рядом трудностей при оценке состояния перипротезных тканей. Асептическое воспаление, возникающее как воспалительная реакция околосуставных тканей на микропыль, образующуюся при механическом трении компонентов протеза, может остаться пропущенным при визуальном и мануальном осмотре. Его сложность заключается в том, что, в отличие от инфекционного воспаления, асептическое обычно не сопровождается явными признаками бактериальной инфекции (гнойное отделяемое, выраженная гиперемия). Вместо этого оно проявляется в виде более тонких изменений: повышенной локальной температуры и болезненности, которые могут быть либо незначительными на ранних стадиях, либо маскироваться общей отечностью и дискомфортом после операции. Эти неспецифические симптомы трудно отделить от нормальной послеоперационной реакции организма.
Ключевой проблемой остаётся отсутствие динамического анализа – разовые термограммы не отражают эволюцию воспалительного процесса. Именно поэтому необходим мониторинг периоперационной динамики температурных паттернов.
Разработка интеллектуальной системы мониторинга периоперационной динамики результатов термографии после эндопротезирования коленного сустава, обеспечивающей автоматизированное выявление асептического и инфекционного воспаления на основе анализа последовательности термографических изображений в до- и послеоперационном периодах.
Функционирование проектируемой системы основано на встроенных алгоритмах машинного обучения, адаптированных для анализа динамических термографических рядов. Используются методы текстурного анализа (Local Binary Patterns — LBP, Histogram of Oriented Gradients — HOG) в сочетании с классификаторами (Support Vector Machines — SVM), а также методы сегментации из библиотеки OpenCV (адаптивное пороговое преобразование, выделение контуров). Для учёта временной динамики применяются рекуррентные архитектуры (LSTM) или модели на основе Transformer, анализирующие изменение температурных полей между визитами.
Преимущества проектируемой системы:
- повышение объективности при оценке состояния эндопротезированного коленного сустава и перипротезных тканей за счёт автоматического распознавания динамики термограмм;
- повышение точности диагностики – выявление зон воспаления, которые могут быть пропущены при пальпации и визуальном осмотре, особенно на ранних стадиях;
- наглядная визуализация динамики – отображение эволюции температурных паттернов во времени, что облегчает коммуникацию с пациентами и другими специалистами;
- объективная оценка эффективности лечения – мониторинг изменений температурных характеристик коленного сустава в динамике позволяет количественно оценивать ответ на терапию и своевременно корректировать тактику ведения пациента.
Пользователями интеллектуальной системы являются врачи-ортопеды и травматологи, которые смогут использовать её для непрерывного мониторинга состояния пациентов в периоперационном периоде, раннего выявления признаков асептического и инфекционного воспаления, а также своевременного принятия решений о дальнейшей тактике лечения (усиление противовоспалительной терапии, проведение УЗИ, лабораторный скрининг).
Таким образом, интеллектуальная система мониторинга периоперационной динамики результатов термографии после эндопротезирования коленного сустава представляет собой клинически значимое решение, которое переходит от статической термодиагностики к персонализированному анализу временных температурных паттернов, повышая безопасность и качество ведения пациентов после тотального эндопротезирования.
