Мобильное приложение для диагностики тромбоза глубоких вен нижних конечностей

Общая задача медицинской диагностики заключается в определении характера заболевания на основании наблюдаемых симптомов и медицинской истории пациента. От качества и скорости проведения диагностики напрямую зависит успешность лечения выявленного заболевания. При несвоевременной диагностике заболевание переходит в тяжелую или хроническую форму и трудно поддается (или совсем не поддается) лечению. В частности, заболевания венозной системы, такие как тромбоз глубоких вен нижних конечностей, возникающие при серьезных травмах конечностей, требуют немедленной идентификации и своевременного лечения. Согласно статистике Всероссийского общества здравоохранения латентно протекающие тромбозы глубоких вен у иммобилизованных больных с переломом костей голени, постельный режим которых превышает 10 суток, обнаруживается в 60% случаев. Заболевание особенно опасно, поскольку в 80% случаев характеризуется бессимптомным течением. Отсутствие клинических проявлений обусловлено неокклюзирующим характером тромбоза или сохранением оттока крови по другим венам.

Существующие методы диагностики тромбоза глубоких вен нижних конечностей следует разделить на две категории:

1. Инструментальные методы, требующие наличия специализированного оборудования и позволяющие добиться наиболее высокой достоверности и точности локализации тромбов.

2. Скрининговые (экспресс) методы без использования дорогостоящей аппаратуры, предназначенные для выявления подозрения на наличие заболевания и направление на инструментальное исследование.

К первой категории относятся методы ультразвукового или рентгенографического исследования [1].

Ультразвуковая доплерография  – неинвазивный метод исследования, основанный отражении ультразвука движущихся кровяных телец повышенной и пониженной относительно исходной частотой (в зависимости от соотношения векторов движения волн и кровотока), что позволяет визуализировать кровоток. Достоверна на 90% при исследовании бедренной вены, но для глубоких вен голени гораздо менее информативна.

Флебография – диагностики тромбоза глубоких вен путем введения в них контрастного вещества и рентгенографического (ангиографического) исследования голени. Данный метод является одним из наиболее точных, поскольку позволяет визуально найти пораженные вены по ряду признаков, однако является инвазионным, требует наличия специальных знаний для интерпретации рентгенограмм, а также, в редких случаях, допускает возможность возникновения тромбоза при введении контраста.

Неинвазивный способ рентгенографической диагностики посттравматического тромбоза глубоких вен при переломах костей голени [2] используется без введения контраста. Способ заключается в рентгенографическом исследовании поврежденной голени пациента через 5 – 7 дней после получения травмы, повторном рентгенографическом исследовании через 18 – 20 дней и сравнением результатов проведенных исследований. Данный способ не позволяет быстро диагностировать тромбоз глубоких вен, так как растянут во времени и не обеспечивает достаточную точность диагностики, так как не учитывает искажения, возникающие при рентгенографии голени.

Все инструментальные методы требуют наличия дорогостоящего оборудования и применяются только в хорошо оснащенных медицинских учреждениях.

Ко второй группе относятся различные функциональные пробы: Хоманса, Мозеса, Ловенберга, Лискера, Лувеля, маршевая, Пратта – 1, Мэйо-Пратта, основанные на физическом воздействии на конечности с последующим определением болевых ощущений у пациента [3], а также индекс Wells [2], который путем суммирования оценок позволяет оценить вероятность возникновения тромбоза.

Наиболее перспективный метод скрининговой диагностики тромбоза основан на измерении площади / объема голени до и после пережатия поверхностных вен [4].

Известно, что при тромбозе глубоких вен голени, функцию глубоких компенсируют (берут на себя) поверхностные вены. В норме по поверхностным венам голени оттекает 10-15% крови. При наличии тромбоза глубоких вен после прекращении кровотока по поверхностным венам происходит застой венозной крови в голени с резким увеличением ее объема и площади изображения мягких тканей. Если разность площадей мягких тканей до и после прекращения кровотока превысит порог в 15%, то ставится положительный диагноз.

Способ диагностики заключается в следующем. В горизонтальном положении больного производят укладку исследуемой голени в любую удобную для врача позицию. Производят измерение площади изображения мягких тканей голени S1 (рисунок). В области подколенной ямки накладывают компрессионную манжету с давлением 40 мм. рт. ст. до полного прекращения кровотока по поверхностным венам. Через 3 – 5 минут производят измерение площади изображения мягких тканей голени S2 в том же положении исследуемой голени. Если площадь изображения мягких тканей голени после пережатия поверхностных вен S2 превышает на 10% и более площадь изображения мягких тканей голени S1, то диагностируют тромбоз глубоких вен.

Способ применен у 26 больных с подозрением на тромбоз глубоких вен голени. Всем больным выполнено ультразвуковое дуплексное и триплексное сканирование. Чувствительность метода составила 97%, специфичность 95%. По данным показателям предлагаемый способ диагностики превзошел ультразвуковое триплексное сканирование (чувствительность 80–95%, специфичность 85–95%).

Для реализации данного способа предложено несколько вариантов оптико-электронных устройств, различающихся по количеству датчиков: монокулярное [5], бинокулярное [6,7], тринокулярное [8].

Все устройства являются узкоспециализированными и на настоящее время морально устарели.

Для реализации описанного способа диагностики специалистами ООО КодЛикс начата разработка мобильного приложения, которое позволит превратить смартфон под управлением ОС Android или iOS в инструмент скрининговой диагностики тромбоза глубоких вен нижних конечностей.

Предполагается функционирование в двух режимах:

1. Два одиночных снимка (до и после пережатия поверхностных вен) с измерением отношения площадей (для большинства доступных на рынке моделей сматфонов, включая бюджетные).

2. Круговая съемка конечности до и после пережатия поверхностных вен с расчетом изменения объема голени (для более производительных моделей).

В дополнении в приложении будет реализована возможность быстрого расчета индекса Wells.

В настоящее время ведется разработка и исследование макетов основных алгоритмов обработки изображений, следите за новостями…

Литература:

1. Андрияшкин А. В. и др. Российские клинические рекомендации по диагностике, лечению и профилактике венозных тромбоэмболических осложнений (ВТЭО) // Флебология. 2015. Т. 4. №. 9-2. 52с.

2. Киселев В. Я., Комаров И. А. Неинвазивный способ ранней диагностики посттравматического тромбоза глубоких вен при переломах костей голени и их лечение. // Министерство здравоохранения РСФСР. Методические рекомендации с правом переиздания местными органами здравоохранения. – Бежецк, 1989г. 17 с.

3. https://okeydoc.ru/tromboz-glubokix-ven-nizhnix-konechnostej.

4. Мирошниченко С.Ю., Мишустин В.Н., Дегтярев С.В., Титов В.С. Способ диагностики тромбоза глубоких вен голени и устройство для его осуществления. Патент №2262883 Российская Федерация, МПК A61B5/00, 5/04. №2003115669; заявл. 26.05.2003; опубл. 27.10.2005; бюл. №30. – 11с.

5. Мирошниченко С.Ю., Мишустин В.Н., Дегтярев С.В., Титов В.С. Диагностирующее оптико-электронное устройство // Известия ВУЗов. Приборостроение. 2003. Т. 46, №11. С. 5–8.

6. Мирошниченко С.Ю., Мишустин В.Н., Дегтярев С.В. Распознающий аппаратно-программный диагностирующий комплекс // Известия ВУЗов. Приборостроение. 2005. Т. 48, №2. С. 22–27.

7. S. Yu. Miroshnichenko, V. N. Mishustin, T. A. Shirabakina. Binocular Optoelectronic Diagnostic Complex. Pattern Recognition and Image Analysis, Vol. 15, №2. 2005. pp. 425–426.

8. Мишустин В.Н., Мишустина Н.Н., Мирошниченко С.Ю., Титов Д.В., Труфанов М.И. Способ оптико-электронной диагностики тромбоза глубоких вен голени. Патент №2314026 Российская Федерация, МПК A61B5/103. №2006100926/14; заявл. 10.01.2006; опубл. 10.01.2008; бюл. №1. – 11с.

КодЛикс разрабатывает программное обеспечение обработки изображений, систем технического зрения, искусственный интеллект и нейросети. Мы создаём программное обеспечение любой сложности под ключ и с гарантией.