Förskjutningen av hyoidbenet är en av de viktigaste komponenterna som utvärderades i sväljstudien, eftersom dess rörelse under sväljningen är relaterad till den totala sväljningsintegriteten. I dagliga forskningsmiljöer, experter visuellt upptäcka hyoidbenet i videoramarna och manuellt plotta hyoid benposition ram för ram. Denna studie syftar till att utveckla en automatisk metod för att lokalisera placeringen av hyoidbenet i videosekvensen. För att automatiskt upptäcka platsen för hyoidbenet i en ram, föreslog vi en enda skott multibox detektor, en djup konvolutional neurala nätverk, som används för att upptäcka och klassificera platsen för hyoidbenet. Vi utvärderade också prestandan hos två andra toppmoderna detektionsmetoder för jämförelse. De experimentella resultaten visade tydligt att detektorn kan detektera hyoidbenet med en genomsnittlig precision på 89,14% och överträffa andra autodetekteringsalgoritmer. Vi drar slutsatsen att detta automatiska hyoid benspårningssystem är tillräckligt exakt för att kunna tillämpas i stor utsträckning som ett förbehandlingssteg för bildbehandling i dysfagiforskningen, liksom en lovande utveckling som kan vara användbar vid diagnosen dysfagi. Dysfagi, ett vanligt tillstånd bland äldre individer, definieras som en försämring i sväljfunktion under ätande och drickande 1. Dysfagi orsakar subjektiva obehag och objektiva svårigheter i bildandet eller transporten av en bolus från mun till mage, och förebyggande av felande inträde av sväljt material i luftvägarna. Dysfagi är ett vanligt kliniskt tecken hos patienter med stroke, huvud- och halscancer och en mängd andra medicinska tillstånd [2] [3] [4]. Prevalensen av dysfagi är mycket hög: stroke är den vanligaste rapporterade etiologin med över 50% av patienterna som uppvisar dysfagi i det omedelbara efter debutstadiet av återhämtning, minskande till en lägre prevalens på cirka 11% inom 6 månader efter debut 5. Dessutom drabbar kronisk dysfagi 7,2 % av personer med andra neurologiska sjukdomar och 4,9 % av patienterna som behandlas för huvud- och halscancer 6. Upp till 40 % av personer över 65 år och över 60 % av vuxna i vårdhem 7 lider av dysfagi. Det beräknas att 25-50 % av amerikanerna över 60 2 och 17 % av medborgarna över 65 i Europa 8 kommer att drabbas av dysfagi, vilket leder till ökad risk för dålig kosthållning eller uttorkning. Variationen i skattningen kan bero på olika definitioner av dysfagi, metoden för sväljbedömning och antalet undersökta patienter. Som en mer omedelbar klinisk följd, dysfagi kan leda till missriktad mat och koloniserad saliv i luftvägarna, eventuellt orsakar lunginflammation och kronisk lungsjukdom. I många fall aspiration inträffar utan några uppenbara kliniska tecken på dysfagi (tyst aspiration), skjuta upp tidig identifiering och förebyggande behandling därför minska patientens överlevnad 9. Ansträngningar att noggrant utvärdera sväljfunktion tidigt efter uppkomsten av tillstånd som leder till dysfagi kan minska många av dessa hälsorisker 10. De videofluoroskopiska sväljningsstudierna (VFSS), även känd som modifierad bariumsväljarstudie, är standardtest i guld för utvärdering av dysfagi [11] [12] [13] [14]. VFSS, till skillnad från klinisk undersökning vid sängkanten, gör det möjligt för examinator att visualisera oral, farynxal och övre esofagus struktur och funktion under patientens sväljning. VFSS utvärderar också fel i den biomekaniska samordningen som leder till bolusmissriktning. Patienter med dysfagi kanske inte uppvisar tydliga tecken på sväljproblem vid sängkanten. VFSS utmärker sig när det gäller att göra det möjligt för läkare att identifiera ockulta störningar i luftvägsskydd och biomekaniska fel som leder till nedsatt luftvägsskydd och överföring av mat till matsmältningssystemet. Luftvägsstängning och öppning av övre esofagussfinkter påverkas till stor del av tidpunkten och förskjutningen av hyolaryngealkomplexet under svalningsstadiet. Under VFSS är hyoidbenet den mest framträdande anatomiska strukturen för att upptäcka hyolaryngeal rörelse 15. Hyolaryngeal utflykt är
Zhang m.fl. REF utvecklade ett spårningssystem för hyoid skelettdetektion med hjälp av en shot multibox detektor, en toppmodern djupinlärningsmetod för objektdetektion.
Automatic hyoid bone detection in fluoroscopic images using deep learning
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}