Apoio ao diagnóstico das articulações coxofemorais para despiste de displasia congénita da anca

Abstract

A displasia congénita da anca é uma doença esquelética congénita comum em recém nascidos. O seu diagnóstico é importante para evitar complicações tardias no crescimento e locomoção. Por ser um exame tão complexo e de grande responsabilidade, os diagnósticos feitos pelos profissionais são muitas vezes associados a um grau elevado de incerteza na decisão, provocando receio na realização de exames do género. Os atos complementares de diagnóstico, neste caso a construção de ferramentas de apoio, são sem dúvida o maior passo para reduzir ou eliminar este problema. Desta forma, com profissionais mais instruídos, consegue-se um diagnóstico mais seguro e fiável. São apresentadas recomendações para a realização do exame, englobando parâmetros como a realização do exame clínico, do exame de ecografia e da leitura de imagens de ecografia. As imagens de ecografia têm imenso ruído e para permitir um melhor processamento foram experimentadas operações básicas de processamento de imagem. É também proposto um relatório normalizado para este exame. O benefício da implementação do relatório é a sua ligação ao sistema de machine learning em que informações colocadas nos campos de preenchimento do relatório seriam transformadas em metainformação das imagens de ecografia guardadas também no relatório, funcionando como a alimentação do sistema. Este sistema permitiria avaliar e classificar imagens de ecografia de um exame às articulações coxo-femorais. Para além destas ferramentas descritas, é proposto uma para otimizar em termos práticos o exame - um sistema de comandos por voz com ligação ao ecógrafo para que o profissional não tenha de desviar a atenção para carregar num simples botão do ecógrafo para assinalar frames essenciais para o diagnóstico. A adoção de ferramentas de apoio ao diagnóstico da displasia congénita da anca que permitam melhorar a prestação dos cuidados de saúde é uma necessidade. As ferramentas apresentadas são um contributo e representam o início de novas abordagens ao despiste desta anomalia.

Congenital Hip Dysplasia is a common skeletal congenital disease in newborns. Its diagnosis is important to avoid late complications in growth and mobility. Due to such complexity and responsibility demand in the examination, diagnoses made by professionals are often associated with a high level of uncertainty in decision, causing apprehension in performing examinations of this kind. Complementary acts of diagnosis, in this case the development of aiding tools, are undoubtedly the biggest step to reduce or eliminate this problem. This way, with more instructed professionals, it is possible to achieve a safer and more reliable diagnosis. Recommendations to the examination are suggested, which enclose factors as clinical examination, hip ultrasound and the interpretation of the ultrasound images. The creation of standardized reports for this examination is also suggested. Considering high presence of noise in ultrasound scans, and in order to attain better processing, basic image processing operations were tested. The benefit of using a report is its connection to the machine learning system, in which data and images in the report fields would be used as the entrance instances of a machine learning system using supervised learning. This would allow the evaluation and classification of ultrasound images in an examination of coxofemoral joints. In addition to the described tools, one is suggested to optimize the examination in practical terms – a voice command system connected to the ultrasound machine, allowing the professional not to divert the attention pressing a button located in the machine to capture the essential frames to the diagnosis. Adopting congenital hip dysplasia diagnosis support tools that provide healthcare improvement is a need. The presented tools are a contribution and represent the beginning of a new approach to the screening of this anomaly.