Identificación de deformidades óseas mediante aprendizaje automático (Machine Learning)

Introducción

Una fractura ósea se puede dar en situaciones como caídas, accidentes, lesiones  y enfermedades. Para detectarla se hace uso de radiografías y tomografías computarizadas, sin embargo, la localización de la fractura no llega a ser exacta. La inclusión del Machine Learning pude brindar una mayor precisión, al extraer la información necesaria.

En esta investigación se presenta un sistema de diagnóstico asistido por ordenador (CAD), que es capaz de brindar resultados reducidos para evaluaciones de cualquier fractura detectada mediante rayos X.

Sistema propuesto

Para alcanzar el resultado planteado, se utilizaron el modelo de regresión de cuesta y el método de detección de bordes. En primer lugar, se generaron dos series de modelo, una serviría como entrenamiento y la otra como prueba. Como entrada se consideró a la imagen tomada en los rayos X. A continuación, se realizaron un suavizado de imagen para la reducción del ruido, y una detección de forma manual de bordes. Por último, se hizo una medición de distancias del hueso para calcular las coordenadas y determinar cuáles no óptimas, que pudiesen corresponder a fractura.

Resultados

Con el entrenamiento del código, se obtuvieron distintas figuras que mostraban el comportamiento gráfico de las fracturas. De esta forma, se obtuvieron resultados de múltiples fracturas superpuestas y la presencia de fracturas en regiones centrales. Estas se pueden ver representadas como picos que oscilan en el gráfico.

Conclusiones

Se puede decir que con esta investigación se detectaron de manera sencilla las grietas en superposición que en algunos casos se podrían pasar por alto cuando se evalúan de forma manual. Se destaca la importancia de algunos puntos fundamentales para la fase de detección, como la alineación de los huesos y el espacio entre estos. Asimismo, se establece que el sistema CAD, es útil para reconocer deformidades y múltiples fracturas encontradas en una misma región.

Traducido y adaptado de: S. Yadahalli, A. Parmar, P. Zambare and R. Sawant, «Bone Deformity Identification Using Machine Learning,» 2021 5th International Conference on Intelligent Computing and Control Systems (ICICCS), 2021, pp. 1355-1358, doi: 10.1109/ICICCS51141.2021.9432272