Результаты клинического использования метода цветового контрастирования цифровых рентгенограмм

Введение. Цветная обработка рентгеновских изображений имеет давнюю историю и  изначально предназначалась для облегчения анализа лучевых изображений.
Цель исследования: оценить результаты клинического применения метода цветового контрастирования цифровых рентгенограмм.
Материал и методы. Исследование проводили в рентгеновском отделении городской Мариинской больницы и родильного дома № 6 Санкт-Петербурга, установив на рабочие станции рентгенологов компьютерную программу для проведения цветового контраcтирования цифровых рентгенограмм (ЦКЦР). Программа ЦКЦР позволяла рентгенологу выбрать одну из 63 траекторий 8 цветов. Подбирая варианты раскраски, остановились на теплой, холодной, полной гамме, а также на 4 сочетаниях по одному цвету из холодной и теплой гамм насыщенностью от 0 до 100%. Выполнили ЦКЦР 100 цифровых рентгенограмм различных анатомических областей. Проанализировали разнообразные цветовые гаммы и их процент насыщенности в плане оптимальной передачи патологических признаков анатомических областей. Дали оценку возможностям ЦКЦР в рентгенодиагностике 27 врачей-рентгенологов.
Результаты. Клиническое применение ЦКЦР показало, что благодаря этому методу на  рентгеновском изображении детальнее выделялись ткани разной плотности, так как выразительнее подчеркивались их контуры. Патологические симптомы, нечетко выраженные на черно-белой рентгенограмме, убедительно отражались на раскрашенном снимке, что повышало чувствительность и специфичность диагностики. Благодаря цветовой постобработки удалось оптимизировать слабозаметные рентгенологические признаки структурных костных изменений, травматических повреждений ребер, нарушения пневматизации легких (инфильтрация, гиповентиляция), пневмо-, гидроторакс и  другие. Из врачей-рентгенологов 77% посчитали важным использование ЦКЦР в рентгенодиагностике.
Заключение. Цифровая рентгенограмма, контрастированная цветом оптимальной насыщенности, имеет отчетливые преимущества перед традиционным черно-белым рентгеновским снимком, так как раскрывает диагностическую информацию, скрытую либо малозаметную. Диагностическая эффективность метода ЦКЦР выше анализа черно-белых снимков до 13%. Для повышения диагностических возможностей рентгенодиагностики в пакет компьютерной постобработки изображений целесообразно включить метод цветового контрастирования, используя в стандарте как минимум три гаммы оптимальной насыщенности. Раскрашенное изображение не заменяет черно-белое, а дополняет его, разрешая диагностические сомнения врача-рентгенолога. 

1. Roentgenograms // Amer. J. Roentgenology, Radium Therapy, and Nuclear Medicine. 1958. Vol. 79, No. 2. Р. 342–347. PMID: 13498226.

2. Быков Р.Е., Коркунов Ю.Ф. Телевидение в медицине и биологии. Л.: Энергия, 1968. 224 с. [Bykov R.E., Korkunov Yu.F. Television in medicine and biology. Leningrad: Publishing house Energy, 1968, 224 р. (In Russ.)].

3. Мирошников М.М., Лисовский В.А., Филиппов Е.В. и др. Иконика в физиологии и медицине / под ред. А.М.Угалева. АН СССР, отделение физиологии. Ленинград: Наука, Ленинградское отделение, 1987. 391 с.

4. Технические средства медицинской интроскопии / под ред. Б.И.Леонова. М.: Медицина, 1989. 304 с.

5. Иванов С.А., Комяк Н.И., Мазуров А.И. Рентгенотелевизионные методы исследования микроструктур. Л.: Машиностроение, 1983. 131 с.

6. Shi Xie-Qi., Sällström P., Welander U. A color-coding method for radiographic images // Image and Vision Computing. 2002. Vol. 20, pp. 762–767. doi: 10.1016/S0262-8856(02)00045-8.

7. Sanavullah M.Y., Ravindran S. Pseudocolour Image Processing in Digital Mammography // Proceedings of the International Conference on Cognition and Recognition. 2004. Р. 752–758.

8. Shi Xie-Qi., Yoshiura G., Li K., Welander U. Perceptibility curve test for conventional and color-coded radiographs // Dentomaxillofacial Radiology. 2004. Vol. 33, pp. 318–322. https://doi.org/10.1259/dmfr/27372105.

9. Khan M.A.U., Khan R.B., Bilal Sh., Jamil A., Shah M.A. Enhancement of Angiogram Images Using Pseudo Color Processing // Information Technology Journal. 2008. Vol. 7, No. 1. Р. 210–214. doi: 10.3923/itj.2008.210.214.

10. Shi Xie-Qi, Sallstrom P., Welander U. A colorcoding method for radiographic images // Image and Vision Computing. 2002. Vol. 20, No. 11, pp. 761–767. doi: 10.1016/S0262-8856(02)00045-8.

11. Рагхуванши Р.С., Датар А. Схема составной псевдоокраски с использованием метода спирали при обеспечении одинаковой яркости // Международный журнал тенденций и технологий в инженерии. 2013. T. 4, № 7. С. 2800–2805.

12. Нюберг Н.Д. Теоретические основы цветной репродукции. М.: Советская наука, 1947. 176 с.

13. Мазуров А.И., Денисов А.К. Эффективный метод кодирования рентгенограмм цветом // Лучевая диагностика и терапия. 2018. Т. 9, № 1. С. 176–177.

14. Мазуров А. И., Раевская К. А. Квантовая модель низшей метрики цвета. «Увидеть невидимое» Сборник научных трудов. Вып. 3 / под ред. А.И.Мазурова, Ю.Ю.Михайловой. Санкт-Петербург: ООО «СПб. СРП „Павел” ВОГ», 2017. C. 36–39.

15. Мазуров А.И. Параметрическая колориметрическая система FED(E) // Увидеть невидимое: сб. науч. тр. Вып. 3 / под ред. А.И.Мазурова, Ю.Ю. Михайловой. СПб.: ООО «СПб. СРП „Павел” ВОГ», 2017. C. 119–120.

16. Li G., Engström P.E., Welander U. Measurement accuracy of marginal bone level in digital radiographs with and without color coding // Acta Odontol Scand. 2007. Oct. Vol. 65, No. 5, pp. 254–258. doi: 10.1080/00016350701452089. PMID: 18092199.

17. Moon Suh Park, Jae Yong Byun, Seung Geun Yeo, Ho Yun Lee. Use of Pseudocolor for Detecting Otologic Structures in CT // Theory and Applications of CT Imaging and Analysis. 2011. Р. 205–212. doi: 10.5772/14670.

18. Pelka O, Nensa F, Friedrich C.M. Annotation of enhanced radiographs for medical image retrieval with deep convolutional neural networks // PLOS ONE. 2018. Vol. 13, No. 11. e0206229. doi: 10.1371/journal.pone.0206229.

19. Блинов Н.Н., Мазуров А.И. Визуализация медицинских изображений в цвете // Медицинская техника. 2013. Т. 281, № 5. С. 1–3.

20. Блинов Н.Н. Глаз и изображение. М.: Медицина, 2004. 320 с.