ANALIZA CECH SEGMENTACJI GÓRNYCH DRÓG ODDECHOWYCH W CELU OKREŚLENIA PRZEWODNICTWA NOSOWEGO
Oleg Avrunin
oleh.avrunin@nure.uaKharkiv National University of Radio Electronics (Ukraina)
http://orcid.org/0000-0002-6312-687X
Yana Nosova
Kharkiv National University of Radio Electronics (Ukraina)
http://orcid.org/0000-0003-4310-5833
Nataliia Shushliapina
Kharkiv National Medical University (Ukraina)
http://orcid.org/0000-0002-6347-3150
Ibrahim Younouss Abdelhamid
Kharkiv National University of Radio Electronics (Ukraina)
http://orcid.org/0000-0003-2611-2417
Oleksandr Avrunin
Kharkiv National University of Radio Electronics (Ukraina)
http://orcid.org/0000-0002-5202-0770
Svetlana Kyrylashchuk
Vinnytsia National Technical University (Ukraina)
http://orcid.org/0000-0002-8972-3541
Olha Moskovchuk
Vinnytsia Mykhailo Kotsiubynskyi State Pedagogical University (Ukraina)
http://orcid.org/0000-0003-4568-1607
Orken Mamyrbayev
Institute of Information and Computational Technologies of the Kazakh National Technical University named after K. I. Satbayev (Kazachstan)
http://orcid.org/0000-0001-8318-3794
Abstrakt
W pracy przeanalizowano cechy segmentacji górnych dróg oddechowych w celu określenia powietrznego przewodnictwa nosowego. Przedstawiono zdjęcia 2D i 3D procesu segmentacji oraz uzyskanych wyników. Podczas formowania analitycznego modelu aerodynamiki jamy nosowej głównym wskaźnikiem charakteryzującym konfigurację kanału nosowego jest ekwiwalentna średnica, którą wyznacza się na każdym skrzyżowaniu jam nosowych. Jest ona obliczana na podstawie pola powierzchni i obwodu odpowiedniego odcinka kanału nosowego. Podczas segmentacji jamy nosowej w pierwszej kolejności należy wyeliminować struktury powietrzne, które nie wpływają na aerodynamikę górnych dróg oddechowych – są to przede wszystkim nienaruszone przestrzenie zatok przynosowych, w których dominuje rozproszona wymiana powietrza. W trybie automatycznym jest to możliwe dzięki eliminacji niepołączonych izolowanych obszarów i znalezieniu, w kolejnym kroku, współczynników różnicy obszarów połączonych konfluencjami z przewodem nosowym. Wysokie współczynniki różnic przekrojów pomiędzy skrzyżowaniami będą wskazywały na obecność wydzielonych obszarów i przyczynią się do ich eliminacji. Złożona konfiguracja i duża zmienność osobnicza struktur jamy nosowej nie pozwala na pełną automatyzację segmentacji, jednak takie podejście przyczynia się do braku konieczności interaktywnej korekcji w 80% zestawów danych tomograficznych. Zaproponowana metoda, uwzględniająca intensywność elementów obrazu znajdujących się blisko konturu, pozwala na nawet 2-krotne zmniejszenie błędu uśredniania z rekonstrukcji tomograficznej, wynikającego ze sztucznej subrozdzielczości. Perspektywą pracy jest opracowanie metod w pełni automatycznej segmentacji struktur jamy nosowej z uwzględnieniem indywidualnej zmienności anatomicznej górnych dróg oddechowych.
Słowa kluczowe:
aerodynamika oddychania przez nos, jama nosowa, rekonstrukcja tomograficzna, segmentacja, górne drogi oddechowe, przewodzenie powietrzaBibliografia
Aras A. et al.: Dimensional changes of the nasal cavity after transpalatal distraction using bone-borne distractor: an acoustic rhinometry and computed tomography evaluation. J. Oral Maxillofac. Surg. 68(7), 2010, 1487–1497.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.joms.2009.09.079
Google Scholar
Avrunin O. G. et al.: Features of image segmentation of the upper respiratory tract for planning of rhinosurgical surgery. Paper presented at the 2019 IEEE 39th International Conference on Electronics and Nanotechnology, ELNANO 2019, 485–488.
DOI: https://doi.org/10.1109/ELNANO.2019.8783739
Google Scholar
Avrunin O. G. et al.: Principles of computer planning in the functional nasal surgery. Przeglad Elektrotechniczny 93(3), 2017, 140–143 [http://doi.org/10.15199/48.2017.03.32].
DOI: https://doi.org/10.15199/48.2017.03.32
Google Scholar
Avrunin O. G. et al.: Study of the air flow mode in the nasal cavity during a forced breath. Proc. of SPIE 10445, 2017 [http://doi.org/10.1117/12.2280941].
DOI: https://doi.org/10.1117/12.2280941
Google Scholar
Avrunin O. G. et al.: Possibilities of Automated Diagnostics of Odontogenic Sinusitis According to the Computer Tomography Data. Sensors 21, 1198, 2021 [http://doi.org/10.3390/s21041198].
DOI: https://doi.org/10.3390/s21041198
Google Scholar
Berger M. et al.: Agreement between rhinomanometry and computed tomography-based computational fluid dynamics. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 16(4), 2021, 629–638 [http://doi.org/10.1007/s11548-021-02332-1].
DOI: https://doi.org/10.1007/s11548-021-02332-1
Google Scholar
Cankurtaran M. et al.: Acoustic rhinometry in healthy humans: accuracy of area estimates and ability to quantify certain anatomic structures in the nasal cavity. Ann Otol. Rhinol. Laryngol. 116(12), 2007, 906–916.
DOI: https://doi.org/10.1177/000348940711601207
Google Scholar
Churchill S. E. et al.: Morphological Variation and Airflow Dynamics in the Human Nose. Am. J. Of Hum. Biol. 16, 2004, 625–638.
DOI: https://doi.org/10.1002/ajhb.20074
Google Scholar
Cilluffo G., et al.: Assessing repeatability and reproducibility of anterior active rhinomanometry (AAR) in children. BMC Medical Research Methodology 20(1), 2020 [http://doi.org/10.1186/s12874-020-00969-1].
DOI: https://doi.org/10.1186/s12874-020-00969-1
Google Scholar
Clement P. A.: Standardisation Committee on Objective Assessment of the Nasal Airway. Consensus report on 43, 2005, 169–179.
Google Scholar
Fyrmpas G. et al.: The value of bilateral simultaneous nasal spirometry in the assessment of patients undergoing. Rhinology 49(3), 2011, 297–303.
DOI: https://doi.org/10.4193/Rhino10.199
Google Scholar
Hsu Y. et al.: Role of rhinomanometry in the prediction of therapeutic positive airway pressure for obstructive sleep apnea. Respiratory Research 21, 2020, 115 [http://doi.org/10.1186/s12931-020-01382-4].
DOI: https://doi.org/10.1186/s12931-020-01382-4
Google Scholar
Kang Y. J. et al.: The diagnostic value of detecting sudden smell loss among asymptomatic COVID-19 patients in early stage: The possible early sign of COVID-19. Auris Nasus Larynx 47(4), 2020, 565–573 [http://doi.org/10.1016/j.anl.2020.05.020].
DOI: https://doi.org/10.1016/j.anl.2020.05.020
Google Scholar
Kirichenko L. et al.: Machine learning in classification time series with fractal properties. Data 4(1), 2019, 5 [http://doi.org/10.3390/data4010005].
DOI: https://doi.org/10.3390/data4010005
Google Scholar
Kuo C. J. et al.: Application of intelligent automatic segmentation and 3D reconstruction of inferior turbinate and maxillary sinus from computed tomography and analyze the relationship between volume and nasal lesion. Biomedical Signal Processing and Control 57, 2020, 101660 [http://doi.org/10.1016/j.bspc.2019.101660].
DOI: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2019.101660
Google Scholar
Li C. et al.: Nasal structural and aerodynamic features that may benefit normal olfactory sensitivity. Chemical Senses 43(4), 2018, 229–237.
DOI: https://doi.org/10.1093/chemse/bjy013
Google Scholar
Mlynski G. et al.: Correlation of nasal morphology and respiratory function. Rhinology 39(4), 2001, 197–201.
Google Scholar
Moghaddam M. G.et al.: Virtual septoplasty: A method to predict surgical outcomes for patients with nasal airway obstruction. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 15(4), 2020, 725–735 [http://doi.org/10.1007/s11548-020-02124-z].
DOI: https://doi.org/10.1007/s11548-020-02124-z
Google Scholar
Ohlmeyer S. et al.: Cone beam CT imaging of the paranasal region with a multipurpose X-ray system-image quality and radiation exposure. Applied Sciences 10(17), 2020, 5876 [http://doi.org/10.3390/app10175876].
DOI: https://doi.org/10.3390/app10175876
Google Scholar
Ott K.: Computed tomography of adult rhinosinusitis. Radiologic Technology 89(6), 2018, 571–593.
Google Scholar
Paul M. A. et al.: Assessment of functional rhinoplasty with spreader grafting using acoustic rhinomanometry and validated outcome measurements. Plastic and Reconstructive Surgery – Global Open. 6(3), 2018, p e1615 [http://doi.org/10.1097/GOX.0000000000001615].
DOI: https://doi.org/10.1097/GOX.0000000000001615
Google Scholar
Pavlov S. V. et al.: Information Technology in Medical Diagnostics. CRC Press, 2017.
Google Scholar
Radulesco T. et al.: Correlations between computational fluid dynamics and clinical evaluation of nasal airway obstruction due to septal deviation: An observational study. Clinical Otolaryngology 44(4), 2019, 603–611 [http://doi.org/10.1111/coa.13344].
DOI: https://doi.org/10.1111/coa.13344
Google Scholar
Romanyuk S. et al.: Using lights in a volume-oriented rendering. Proc. of SPIE 10445, 2017, 104450U.
Google Scholar
Rovira J. R. et al.: Methods and resources for imaging polarimetry. Proc. of SPIE 8698, 2012, 86980T.
DOI: https://doi.org/10.1117/12.2019732
Google Scholar
Tang H. et al.: Dynamic Analysis of Airflow Features in a 3D Real-Anatomical Geometry of the Human Nasal Cavity. 15th Australasian Fluid Mechanics Conference, University of Sydney, Australia, 2004.
Google Scholar
Toriumi D.M.: Assessment of rhinoplasty techniques by overlay of before-and-after 3D images. Facial Plast Surg Clin North Am. 19(4), 2011, 711–723.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.fsc.2011.07.011
Google Scholar
Valtonen O. et al.: Three-dimensional printing of the nasal cavities for clinical experiments. Scientific Reports 10, 2020, 502 [http://doi.org/10.1038/s41598-020-57537-2].
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-020-57537-2
Google Scholar
Vogt K., Jalowayski A. A.: 4-Phase-Rhinomanometry Basics and Practice. Rhinology 21, 2010, 1–50.
Google Scholar
Wójcik W., Pavlov S., Kalimoldayev M.: Information Technology in Medical Diagnostics II. London: Taylor & Francis Group, CRC Press, Balkema book, 2019.
DOI: https://doi.org/10.1201/9780429057618
Google Scholar
Zhang G. et al.: Correlation between subjective assessment and objective measurement of nasal obstruction. Zhonghua 43(7), 2008, 484–489.
Google Scholar
Autorzy
Oleg Avruninoleh.avrunin@nure.ua
Kharkiv National University of Radio Electronics Ukraina
http://orcid.org/0000-0002-6312-687X
Autorzy
Yana NosovaKharkiv National University of Radio Electronics Ukraina
http://orcid.org/0000-0003-4310-5833
Autorzy
Nataliia ShushliapinaKharkiv National Medical University Ukraina
http://orcid.org/0000-0002-6347-3150
Autorzy
Ibrahim Younouss AbdelhamidKharkiv National University of Radio Electronics Ukraina
http://orcid.org/0000-0003-2611-2417
Autorzy
Oleksandr AvruninKharkiv National University of Radio Electronics Ukraina
http://orcid.org/0000-0002-5202-0770
Autorzy
Svetlana KyrylashchukVinnytsia National Technical University Ukraina
http://orcid.org/0000-0002-8972-3541
Autorzy
Olha MoskovchukVinnytsia Mykhailo Kotsiubynskyi State Pedagogical University Ukraina
http://orcid.org/0000-0003-4568-1607
Autorzy
Orken MamyrbayevInstitute of Information and Computational Technologies of the Kazakh National Technical University named after K. I. Satbayev Kazachstan
http://orcid.org/0000-0001-8318-3794
Statystyki
Abstract views: 204PDF downloads: 144
Licencja
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Na tych samych warunkach 4.0 Miedzynarodowe.
Inne teksty tego samego autora
- Roman Kvуetnyy, Yuriy Bunyak, Olga Sofina, Oleksandr Kaduk, Orken Mamyrbayev, Vladyslav Baklaiev, Bakhyt Yeraliyeva, OPTYMALIZACJA OFERT REKLAMOWYCH POPRZEZ UKIERUNKOWANIE W OPARCIU O SAMOUCZĄCĄ SIĘ BAZĘ DANYCH , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 13 Nr 4 (2023)
- Marko Andrushchenko, Karina Selivanova, Oleg Avrunin, Dmytro Palii, Sergii Tymchyk , Dana Turlykozhayeva, ŚLEDZENIE ZABURZEŃ RUCHU DŁONI ZA POMOCĄ SMARTFONA W OPARCIU O METODY WIZJI KOMPUTEROWEJ , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 14 Nr 2 (2024)
- Oleg Avrunin, Yana Nosova, Ibrahim Younouss Abdelhamid, Oleksandr Gryshkov, Birgit Glasmacher, WYKORZYSTANIE TECHNOLOGII DRUKOWANIA 3D DO MODELOWANIA GÓRNYCH DRÓG ODDECHOWYCH W PEŁNEJ SKALI , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 9 Nr 4 (2019)
- Liudmyla Shkilniak, Waldemar Wójcik, Sergii Pavlov, Oleg Vlasenko, Tetiana Kanishyna, Irina Khomyuk, Oleh Bezverkhyi, Sofia Dembitska, Orken Mamyrbayev, Aigul Iskakova, EKSPERCKIE SYSTEMY ROZMYTE DO OCENY INTENSYWNOŚCI REAKTYWNEGO OBRZĘKU TKANEK MIĘKKICH U PACJENTÓW Z CUKRZYCĄ , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 12 Nr 3 (2022)
- Oleg Avrunin, Yana Nosova, Sergii Zlepko, Ibrahim Younouss Abdelhamid , Nataliia Shushliapina, OCENA WARTOŚCI DIAGNOSTYCZNEJ METODY OLFAKTOMETRII KOMPUTEROWEJ , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 9 Nr 3 (2019)
- Veronika Cherkashina, Svitlana Litvinchuk, Vladyslav Lesko, Svetlana Kravets, Volodymyr Netrebskiy, Olena Sikorska, Orken Mamyrbayev, Baglan Imanbek , BADANIE ODDZIAŁYWANIA ELEKTROMAGNETYCZNEGO NAPOWIETRZNYCH LINII PRZESYŁOWYCH 330 KV NA SYSTEMY EKOLOGICZNE , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 12 Nr 2 (2022)
- Alexander Litvinenko, Natalya Litvinenko, Orken Mamyrbayev, Assem Shayakhmetova, GENERACJE W SIECIACH BAYESOWSKICH , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 9 Nr 3 (2019)
- Nataliaya Kosulina, Stanislav Kosulin, Kostiantyn Korshunov, Tetyana Nosova, Yana Nosova, OKREŚLANIE PARAMETRÓW HYDRODYNAMICZNYCH USZCZELNIONEGO EKSTRAKTORA , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 11 Nr 2 (2021)
- Valerіi Kryvonosov, Oleg Avrunin, Serhii Sander, Volodymyr Pavlov, Liliia Martyniuk, Bagashar Zhumazhanov, IMPEDANCYJNA METODA WYKRYWANIA ZABURZEŃ KRĄŻENIA KRWI DO OKREŚLENIA STOPNIA NIEDOKRWIENIA KOŃCZYNY , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 13 Nr 4 (2023)
- Maksym Tymkovych, Oleg Avrunin, Karina Selivanova, Alona Kolomiiets, Taras Bednarchyk, Saule Smailova, DOPASOWANIE ZGODNOŚCI W MODELACH 3D DLA DOPASOWANIA DŁONI 3D , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 14 Nr 1 (2024)