Sätta tänderna i datorn om virtuell radiologi

Transkript

1 Sätta tänderna i datorn om virtuell radiologi Jan Ahlqvist Docent, övertandläkare Oral diagnostisk radiologi Vi är en liten grupp på tre personer som har utvecklat en röntgensimulator. Förutom jag själv är det min kollega, övertandläkaren Tore Nilsson, som också är idégivare, och datavetaren Magnus Johansson, som har skrivit all programkod. Virtuell radiologi är ett projekt för datorstött lärande som använder s.k. virtual reality för att simulera tagning av röntgenbilder. Projektet går helt enkelt ut på att skapa ett verktyg som hjälper studenter att lära in och förstå hur detta med röntgen fungerar. Det finns en del problem med det. Som säkert alla vet är röntgen en typ av joniserande strålning, vilket innebär att man bör hålla nere användandet så mycket som möjligt, och det begränsar i stor utsträckning möjligheterna att träna. Det är dessutom svårt att förstå vilken information man får av en röntgenbild. Vi har egentligen inget sinnesorgan för att se röntgenbilder som de skapas, vi saknar Stålmannens röntgenblick och uppfattar röntgenbilderna precis på samma sätt som vi betraktar vår omvärld. Det kan bli lite knepigt ibland. Figur 1 kanske ni känner igen. Med tvådimensionella bilder kan man visa helt omöjliga tredimensionella konstruktioner. Det finns människor som blir illamående av de här bilderna, och det kan man se som ett utslag av att hjärnan väldigt gärna vill att omgivningen ska se ut som den brukar. Den effekten, att hjärnan så gärna vill ha världen på det gamla invanda sätter, är påslagen också när man tittar på röntgenbilder. 45

2 Figur 1. Det finns problem och fällor i att återge och förstå tre dimensioner via en tvådimensionell bild. Omöjliga bilder av Oscar Reuterswärd, återgivna på en serie svenska frimärken. Gravyr: Cz. Slania. Det är vanan och tecknen omkring oss som bestämmer hur vi uppfattar den tredimensionella världen. Ska man gå in och operera bort tanden som visas på Figur 2 tar man naturligtvis en röntgenbild. Var och en ser ju att den verkar ligga närmast i bild, så det borde ju bara vara att gå in för att lyfta ut den kirurgiskt. Problemet är att det är helt fel. Roten på den närliggande tanden, där det f.ö. sitter en amalgamfyllning, ligger faktiskt närmare. Skulle man gå raka vägen förstör man hela roten, trots att det ser ut att vara helt tvärtom. En tandläkare är sin egen radiolog till vardags och gör väldigt många röntgenundersökningar. Vad han eller hon då ofta måste göra är att ta en bild till och då ur en annan vinkel. Då förflyttar sig tänderna i förhållande till varandra, det s.k. parallaxfenomenet. Det fungerar ungefär som att när man använder två ögon ser man två olika bilder och kan från dem dra slutsatser om hur saker och ting förhåller sig i tre dimensioner. Det här är inte helt lätt att lära Figur 2. En liten röntgenlektion: En bild av tänderna i överkäken från patientens högra sida. Högst upp, nära mitten, ser vi en tand som inte har kommit fram. Frågan är var den finns i förhållande till de andra tänderna en väsentlig information för att planera ett ingrepp. 46

3 sig, och figuren visar bara ett exempel på hur man kan bli lurad av röntgenbilder. Det finns ett stort pedagogiskt problem när det gäller att lära sig hur röntgenbilder fungerar och vilken information man egentligen får ut. Vårt projekt baseras på fyra huvudsakliga delar: Utveckling av radiografiska simuleringar Anpassning av användargränssnitt Utformning av övningar Vetenskaplig utvärdering Den första delen av projektet har alltså varit att utveckla ett sätt för att simulera tagning och granskning av röntgenbilder. Jag kommer strax att visa simulatorn; det blir första gången vi kan bjuda på röntgenbildtagning i Aula Nordica och det görs helt utan strålning så ingen behöver vara bekymrad. Med Anpassning av användargränssnitt menas hur man använder en sådan simulator och vad man ska tänka på när man bygger den för att den ska bli lättanvänd. Den tredje punkten gäller hur man utformar övningarna: Vad ska man göra med den här simulatorn för att lära sig något? Sist, men inte minst, måste man göra vetenskapliga studier för att utvärdera hur detta fungerar: Lär sig människor som använder den här simulatorn mera? Bättre? Fortare? Vad är det som händer? En patientmodell i datorn Magnus Johansson har i hög grad stått för utvecklingen av den radiografiska simuleringen. Det bygger på en patientmodell med en synlig och en osynlig del. Den synliga delen är det man kan se på bildskärmen, som på Figur 3. Vi har valt att visa tänderna här eftersom denna simulator är tänkt att användas Figur 3. Simulatorns bildskärm visar en modell av patienten, röntgenapparatens riktmedel och röntgenfilmen. 47

4 av tandläkare, men motsvarande system kan förstås användas också för andra delar av kroppen. Den osynliga delen, som inte kan visas på samma sätt, är en matematisk matris som ligger i datorn. Man kan likna den vid en tredimensionell karta som beskriver hur, i det här fallet, en patients huvud ser ut. Man kan se det som ett bygge av otroligt små legobitar, där varje bits exakta plats i rymden är bestämd: Man vet precis var den finns och till den hör en matematisk beskrivning av dess täthet och hur den släpper igenom röntgenstrålning vilket ju varierar om det gäller ben, emalj, muskler, hjärnvävnad etc. Till grund för alltsammans ligger en datortomografibild av ett kranium. Sedan gör man en s.k. perspektivprojektion, som i Figur 4. Den simulerade röntgenbilden är ett resultat av var röntgenapparaten och filmen har placerats i förhållande till patientmodellen. Allt detta handlar ytterst om geometri, som går väldigt bra att beräkna. Datorn gör oerhört många beräkningar och skapar utifrån dem en röntgenbild att titta på och bedöma. Figur 4. Hur simulatorn skapar en tvådimensionell röntgenbild. Röntgenstrålarna kommer ungefär som ur en ficklampa och datorn beräknar utifrån sin tredimensionella modell av huvudets vävnader och deras placering hur mycket strålningen borde hindras av de delar som den passerar. Resultatet framgår som gråheten i motsvarande punkt på den simulerade röntgenfilmen längst t.h. 48

5 Simulera för att förstå Hur ska man köra en sådan här simulator? Vår avsikt är ju att ge användaren möjlighet att utveckla sin förståelse för radiografiska principer och inte att utveckla färdigheter, vilket är det vanliga i simulatorsammanhang. Därför liknar den här simulatorn inte riktigt t.ex. en flygsimulator. Med en sådan ska man ju lära sig att hantera ett flygplan, göra alla handgrepp riktigt och veta precis vad man gör. Inom medicinen finns det också simulatorer för att träna olika ingrepp, t.ex. vid titthålskirurgi, där man för in instrument i en virtuell patient för att känna på hur man gör och se vad som händer när man använder instrumenten. I röntgensimulatorn är det däremot inte tänkt att studenten i första hand ska lära sig ställa in röntgenutrustningen, utan man är ute efter en förståelse för hur det här hänger samman. Tanken är att den som väl har den insikten också kan ställa in sina röntgenapparater väldigt bra, eftersom man då vet precis vad man gör. Figur 5 visar hur det ser ut när en student använder simulatorn. Hon ställer in röntgenapparaten för att exponera bilder och får direkt en feedback som visar om hon har arbetat på rätt sätt. Den här anordningen liknar ju inte på något sätt hur en tandläkare tar sin röntgenbilder på mottagningen, utan det intressanta är tolkningen av bilden och förståelsen för hur allt hänger samman. Sedan gäller det förstås att utforma vettiga och effektiva övningar för studenten. Vi har utvecklat två huvudtyper av övningar. Den ena kallar vi interaktionsövningar. De handlar om att lära sig ställa in och använda utrustningen så att man inte behöver bekymra sig över sådant när man sedan ska ge sig på själva övningarna, som är den andra typen av uppgifter. Målet är att Figur 5. Arbete vid röntgensimulatorn. Studenten använder en s.k. tredimensionell mus för att placera patient, röntgenapparat och film i önskade positioner på bildskärmen t.v. När hon trycker på en knapp exponeras en bild som direkt visas på skärmen t.h. 49

6 i konstruktiv anda låta studenten experimentera med hur man kan lösa olika uppgifter. Till att börja med kan jag visa en interaktionsövning, som går ut på att ställa in röntgenapparaten så att två linjer sammanfaller när man gör rätt. Det är en enkel övning som kan göras gång på gång för att lära sig hantera utrustningen. Sedan finns det verkliga övningar för att t.ex. bestämma hur saker och ting ligger i djupled, dvs. det problem som illustrerades med Figur 2. En ganska häftig funktion är att studenten kan flytta röntgenapparaten på skärmen och då, i realtid, se hur röntgenbilden ändras. Det är väldigt intuitivt och ger en fantastisk feedback. Förutom att man slipper röntgenstrålning och kan träna hur mycket man vill får man en otrolig återkoppling. Här visar jag en övning som man inte kan göra i verkligheten och som därför tillför ett mycket stort mervärde. I röntgenbilderna ser vi en liten vit kula och uppgiften är att bestämma var den ligger i förhållande till tandrötterna. Genom att titta från olika håll kan man skaffa sig en uppfattning om var kulan ligger och gå vidare i övningen. Då får man i patientmodellen upp en liten blå kula som kan flyttas med den tredimensionella musen och placeras där man tror att den vita kulan sitter. Studenten på Figur 5 använder speciella glasögon som ger en tredimensionell bild av patientmodellen vilket gör det här mycket lättare. När man tycker att kulan ligger rätt kan man gå vidare och då kommer den vita kulan fram i patientmodellen som ett slags facit. Ni ser här att jag inte riktigt lyckades lägga den blå kulan exakt rätt, men jag var ganska nära. Den vita kulan ändrar sin position slumpmässigt, vilket betyder att man aldrig kan lära sig den här övningen utan får nya utmaningar hela tiden. Hur bra fungerar det? Sist men inte minst gäller det att göra vetenskapliga utvärderingar av detta. Många utvecklar simulatorer av olika slag och i den s.k. IT-boomen för några år sedan kom många idéer om vad man skulle kunna göra. Redan från början bestämde vi att simulatorträningen måste utvärderas ordentligt för att vi ska kunna påstå att den är bra eller dålig. Figur 6 visar grafiskt vilka effekter interaktionsövningarna har. I en dator kan man logga, dvs. registrera precis vad användaren gör och hur lång tid han eller hon tar på sig. Det har vi gjort på alla studenter som har prövat det 50

7 Figur 6. Kurvan visar hur tiden för att utföra en övning minskar beroende på hur länge studenterna har tränat med röntgensimulatorn. Den vågräta skalan visar övningstiden, kurvornas höjd markerar tiden för att göra en och samma uppgift. Den jämnare linjen är en kurvanpassning som visar den genomsnittliga utvecklingen i de observationer som den andra linjen markerar. Efter 300 sekunder, dvs. ca fem minuter, har man i det här fallet minskat tiden för att genomföra övningen från ungefär 20 sekunder till 5. här, och det visar sig att de ganska snabbt blir hemmastadda med utrustningen. Det är i sig viktigt så att inte koncentrationen tas från den egentliga uppgiften. Sedan har vi naturligtvis också utvärderat de egentliga övningsuppgifterna genom stora studier på hela kurser, där vi har delat upp studenterna i två lika stora grupper där den ena har tränat med simulator och den andra har tränat på vanligt sätt. Uppdelningen har gått till så att man har fått göra tester innan och resultatet därifrån har styrt vilken grupp man hamnat i. Det har skapat två väldigt likvärdiga grupper med avseende på förkunskaper. Sedan har studenterna fått träna en viss tid innan de får göra de här testerna igen så att vi kan se vilken grupp som har lyckats bäst. Vi har också gjort tester av den s.k. spatiala förmågan, dvs. känslan för det tredimensionella. Man kan tänka sig att det har stor betydelse eftersom man studerar tredimensionella fenomen och redan själva användningen av utrustningen kräver någon form av tredimensionellt tänkande. Vi har också utvärderat s.k. flow i sammanhanget. Via ett frågeformulär har studenterna fått berätta om upplevelsen av att använda den här utrustningen. Resultatet är enkelt uttryckt att de grupper som har tränat i simulator visar signifikanta förbättringar. Kontrollgrupperna förbättrades också vil 51

8 ket i och för sig är bra eftersom de använder den konventionella utbildningen och det vore ju väldigt tråkigt om den inte fungerade men visade inga signifikanta ökningar på den korta tid som stod till förfogande för träningen. Studenterna tyckte själva att simulatorövningarna var utmanande. De fick en känsla av kontroll över situationen, något som de inte hade förut. Dessutom tyckte de att det var kul att experimentera, vilket är en stor poäng i hela konceptet. Våra preliminära resultat visar dessutom att sannolikheten för en förbättring beror på vilket resultat man hade på första testet: Förbättringen är tydligast för de personer som från början har låg spatial förmåga. De som hade lite sämre tredimensionell känsla och sedan tränade hade alltså högre sannolikhet för att nå högre poäng efter träning. Det kan vara ett första tecken på att man skulle kunna skräddarsy utbildningen, och att röntgensimulatorn är bättre på att hjälpa människor med låg spatial förmåga än den vanliga typen av utbildning, vilket är väldigt intressant. Samarbete med Stanford University Det här arbetet har avsatt ringar på vattnet och gett oss en samarbetspartner vid välkända Stanford University i USA. Vi arbetar nu tillsammans med dem i ett brett projekt med många involverade discipliner. I Umeå är, förutom vi själva på Inst. för odontologi, även Inst. för psykologi och dess skill aquisition lab involverade liksom Inst. för pedagogik. På Stanford samarbetar vi med en grupp som heter SUMMIT (Stanford University Medical Media & Information Technologies). Skälet till att vi har fått ganska stora anslag för samarbetet är att vår simuleringsteknik passar mycket bra att föra ihop med Stanfords höga kunnande i att framställa datormodeller av olika kroppsdelar. Vi har nu gemensam uppläggning och utvärdering av försöken. I de projekt som pågår just nu står två specifika frågor i centrum: Det ena gäller s.k. kollaborativt lärande i simulatorer och det andra simulerad undersökning av halsryggraden, dvs. en annan del av kroppen. Med kollaborativt lärande menar man helt enkelt att köra simulatorn i en liten grupp, 2 3 personer. Frågan är om lärandet underlättas genom diskussioner och samverkan i gruppen, m.a.o. om studenterna måste arbeta enskilt eller om de kan sitta i en grupp och få ut mer information och positiva effekter av att disku 52

9 tera med varandra allt jämfört med motsvarande gruppsamverkan i konventionell utbildning. Vi har filmat grupper som jobbar i simulatorer och låtit pedagogiska utvärderare analysera filmerna för att se på vilket sätt studenterna arbetar. Resultatet sammanfattas i Figur 7. Det ser helt olika ut i de båda typerna av grupp. Kontrollgruppen arbetar på det vanliga sättet, pratar och resonerar mycket med varandra, men det överraskande var att försöksgruppen som mellan resonemangen jobbar med sin dator fick signifikant bättre resultat på testerna. Det andra vi studerar är om en röntgensimulator kan förbättra den kunskap som är nödvändig i kritiska medicinska situationer. Just nu håller vi på att utveckla och utvärdera en spine simulator (eng. spine = ryggrad). Det är en simulator för att röntgenassistenter ska lära sig utföra undersökningar som görs t.ex. efter bilolyckor och ofta under tidspress, se Figur 8. Det är avgörande med bra bilder för att kunna ställa rätt diagnos. Träningen begränsas ju av Figur 7. En sammanställning av hur medlemmarna i simulatorgruppen och en kontrollgrupp fördelar övningstiden på agerande (action), tolkning (interpretation) och annat (other). Kontrollgruppen, som sitter och tittar på röntgenbilder, har inga möjligheter att göra egna undersökningar. De pratar med varandra och försöker hela tiden tolka bilder. Simulatorgruppen är däremot mycket mera aktiv. 53

10 Figur 8. Vid en akut röntgenundersökning av halsryggraden efter en olycka är det livsviktigt med korrekt tagna bilder. Den simulator som utvecklas i samarbete med Stanford University i USA gör det möjligt för t.ex. röntgenassistenter att träna inställningar och bildtagning i realtid utan att någon patient behöver utsättas för strålning. att man vill hålla ner belastningen av joniserande strålning på patienter. De data som Stanford bidragit med kommer från datortomografiundersökningar. Här är inte bara käkarna involverade utan modellen täcker skallen och halsryggraden en bit ner på bröstkorgen. Utifrån dessa data har vi utvecklat en simulator för den här typen av undersökningar. Också här kan man flytta röntgenapparaten och i realtid se på skärmen vad som händer med röntgenbilden beroende på strålriktningen. Ännu är det bara en prototyp. Vi har försökt utveckla några övningar men ännu inte hunnit testa dem på studenter. Vi tänker oss kunna fortsätta med USA-samarbetet eftersom de första försöken är väldigt lovande när det gäller inlärningsresultaten. I nästa steg är det tänkt att vi ska utveckla en simulator för undersökning av matsmältningskanalen, framför allt tjocktarmen. Där är undersökningstekniken svår att lära sig eftersom den har en vindlande och rörlig form, se Figur 9. Det är också svårt att dosera och fördela kontrastmedel; en extra poäng blir att kunna realtidsimulera hur kontrasten rör sig vid en undersökning. Idag sker ju lärandet genom att studenten står och tittar på, auskulterar, och sedan får försöka själv med en patient, men det är naturligtvis angeläget att kunna hålla nere dosbelastningen i samband med träning. Figur 9. En datorskapad 3 D-bild som visar tjocktarmens komplicerade anatomi. Den vita, heldragna linjen markerar tarmens centrum. Det är naturligtvis svårt att på en vanlig röntgenbild kunna avgöra vad som ligger framför eller bakom något annat. 54

11 Figur 10. Undersökning av tjocktarmen med kontrastmedel. Längst upp t.v. en vanlig röntgenbild över bukområdet. T.h. har man fyllt tarmen med luft, därav det mörka stråket i bilden. Nedtill t.v. har man börjat fylla på med kontrastmedel som lägger sig i pooler. Kontrastens fördelning bestäms av tyngdkraften och tarmens rörelser. Nedtill t.h. ligger patienten på sidan och då hamnar kontrasten på det här sättet (förtydligat i bilden). Figur 10 visar hur vindlande tjocktarmen kan vara på en patient och hur kontrastmedlet uppför sig vid en undersökning. Tanken är att man i simulatorn ska göra precis som på den vanliga patienten, t.ex. vrida modellen och se hur kontrasten rinner. Det ska ge en bättre förståelse av anatomin och av hur man ska avbilda den på bästa sätt. Sverker Olovsson: Jag vill bara ställa en enda fråga som jag tänkte på när vi såg svårigheterna att föra samman de vita och blå kulorna: Blir det väldigt mycket fel i tandläkarstolarna på grund av att det är så svårt att tolka röntgenplåtar? Jan Ahlqvist: Ja, det kan jag nog tänka mig. Vad felen sedan har för betydelse är svårt att veta, man gör nog inte några dramatiska misstag. Sverker Olovsson: Du var ju jätteduktig och fick den blå kulan att landa nästan på den vita. Den lilla skillnad som blev, spelar den någon roll? 55

12 Jan Ahlqvist: Nej, däremot kan den användas i undervisningen Den där skillnaden kan man naturligtvis bestämma i millimeter och sedan lägga upp kriterier för hur nära man måste vara för att få godkänt på övningen. Sedan kan man lägga till någon form av examination som sköter sig själv så att studenten får köra det tills han eller hon kan det. 56