RÉSUMÉ
Fundamento la displasia del desarrollo de la cadera constituye la afección más frecuente del desarrollo del sistema musculoesquelético. En el contexto del diagnóstico radiográfico de esta enfermedad en el lactante, las radiografías digitales ofrecen ventajas que pudieran ser aprovechadas para un diagnóstico más preciso. Objetivo describir el funcionamiento del software DDC_Calc para realizar mediciones radiográficas en formato digital. Métodos se realizó un estudio de innovación tecnológica durante el año 2019, en el Hospital Pediátrico Universitario Paquito González Cueto, de Cienfuegos, concretamente en el Servicio de Ortopedia y con la contribución de personal de la Facultad de Matemática, Física y Computación, de la Universidad Central "Marta Abreu", de Las Villas. Se utilizó el algoritmo de visión artificial Viola-Jones para la detección de las estructuras, así como un sistema basado en reglas con vistas a una sugerencia del diagnóstico. Resultados el software integró las herramientas necesarias para la realización de las mediciones utilizadas (ángulos, distancias, posiciones) en el diagnóstico radiográfico de la displasia del desarrollo de cadera. Fueron descritas sus funcionalidades, requisitos y funcionamiento de la aplicación, partiendo de un caso clínico real, todo esto ilustrado con imágenes. Conclusiones el empleo del software facilita la realización de mediciones más exactas por parte del médico, de modo que garantiza mayor calidad en el diagnóstico y la preservación de los hallazgos radiográficos iniciales, los cuales resultan de gran utilidad en el seguimiento radiográfico de la afección en el tiempo.
Background developmental dysplasia of the hip constitutes the most frequent affection for the development of the musculoskeletal system. In the context of radiographic diagnosis of this disease in infants, digital radiographs offer advantages that could be used for a more accurate diagnosis. Objective to describe the DDC_Calc software operation to perform radiographic measurements in digital format. Methods a technological innovation study was carried out during 2019, at the Paquito González Cueto University Pediatric Hospital, in Cienfuegos, specifically in the Orthopedics Service and with the specialists' contribution from the "Marta Abreu" Central University' Mathematics, Physics and Computing Faculty, Las Villas. The Viola-Jones artificial vision algorithm was used for the detection of the structures, as well as a rule-based system with a view to a diagnostic suggestion. Results the software integrated the necessary tools to carry out the measurements used (angles, distances, positions) in the radiographic diagnosis of developmental dysplasia of the hip. Its functionalities, requirements and operation of the application were described, based on a real clinical case, all illustrated with images. Conclusions the use of the software facilitates the performance of more accurate measurements by the doctor, thus guaranteeing higher quality in the diagnosis and the preservation of the initial radiographic findings, which are very useful in the radiographic follow-up of the condition in time.
RÉSUMÉ
RESUMEN Fundamento el uso de radiografías digitales para el diagnóstico de la displasia del desarrollo de la cadera permite, además del diagnóstico precoz y mayor eficiencia del trabajo, realizar mediciones más precisas, el seguimiento del paciente y la planificación quirúrgica. Objetivo describir una herramienta capaz de detectar estructuras y puntos de interés de forma semiautomática para realizar las mediciones y cálculos necesarios con vistas al diagnóstico de la displasia de cadera en lactantes. Métodos estudio de innovación tecnológica, donde se utilizó el algoritmo de visión artificial Viola-Jones para la detección de las estructuras, así como un sistema basado en reglas con vistas a una sugerencia del diagnóstico. La herramienta propuesta (Software para las mediciones radiográficas con vistas al diagnóstico de la displasia del desarrollo de cadera en lactantes) se encuentra en fase de prueba y explotación en el Hospital Pediátrico Universitario Paquito González Cueto, de Cienfuegos. Para validar los resultados se tomaron estudios radiográficos de 12 casos, a los cuales se aplicaron las mediciones con el método tradicional y luego mediante el software. Resultados se obtuvo un sistema con vistas a determinar estructuras en las imágenes de radiografía de cadera, las cuales permiten obtener puntos y líneas para calcular los indicadores de displasia. La tasa de acierto al detectar las estructuras fue del 100 %. Conclusión existió una alta coincidencia entre las medidas calculadas por el algoritmo y las calculadas manualmente. La correspondencia entre el diagnóstico predicho por el sistema y el emitido por los médicos especialistas también fue elevada.
ABSTRACT Background the use of digital radiographs for the diagnosis of developmental dysplasia of the hip allows, in addition to early diagnosis and greater work efficiency, more precise measurements, patient monitoring and surgical planning. Objective to describe a tool capable of detecting structures and points of interest in a semi-automatic way to carry out the necessary measurements and calculations with a view to diagnosing hip dysplasia in infants. Methods study of technological innovation, where the Viola-Jones artificial vision algorithm was used for the detection of structures, as well as a rule-based system with a view to a diagnosis suggestion. The proposed tool (Software for radiographic measurements for diagnosing developmental dysplasia of the hip in infants) is in the testing and exploitation phase at the Paquito González Cueto University Pediatric Hospital, in Cienfuegos. To validate the results, radiographic studies of 12 cases were chosen, to which measurements were applied using the traditional method and then using the software. Results a system was obtained with a view to determining structures in hip radiography images, which allow points and lines to be obtained to calculate dysplasia indicators. The success rate in detecting the structures was 100%. Conclusion there was a high coincidence between the measures calculated by the algorithm and those calculated manually. The correspondence between the diagnosis predicted by the system and that issued by specialist doctors was also high.