זיהוי ספירת העקב מתוך רנטגן צידי של כף הרגל באמצעות עיבוד תכונות עמוק

מדוע עקבים כואבים ומחשבים חכמים חשובים

כאב בעקב הוא אחת הסיבות השכיחות שבהן מבקרים אנשים במרפאות אורתופדיות, ולעתים כל צעד נעשה לא נוח. גורם שכיח הוא בליטה קטנה של עצם בעקב הנקראת ספירת העקב (calcaneal spur), הנראית בדרך כלל ברנטגן סטנדרטי בצילום צידי של כף הרגל. קריאת תמונות אלה עלולה להיות מפתיעה בצורה מורכבת, במיוחד בשלבים המוקדמים של המחלה, ולא בכל בית חולים יש רדיולוגים מומחים זמינים. מחקר זה מציג שיטה ממוחשבת ממוקדת שיכולה לזהות את הבליטות האלה על רנטגנים רגילים באופן אמין, גם כאשר זמינים רק מספר מוגבל של תמונות, ובכך להציע סיוע מהיר ועקבי יותר לרופאים ולחולים.

מהן ספירות העקב ולמה קשה לזהותן

ספירות העקב נוצרות במקום שבו רצועת הרקמה החזקה מתחת לכף הרגל, אפונורוזיס הפלנטרי (plantar fascia), מתחברת לעצם העקב. גיל, משקל עודף, עמידה ממושכת ופציעות זעירות חוזרות מעלים את הסיכוי להיווצרותן. רופאים בדרך כלל מתחילים את ההערכה בצילום רנטגן צידי פשוט של כף הרגל משום שהוא מהיר, זול וזמין ברבים מהמקומות. הבעיה היא שספירות מוקדמות יכולות להראות דומות מאוד לצורת עקב תקינה, ואיכות התמונה או שינוי קל במנח כף הרגל עלולים ליצור צלליות הדומות לבליטה. רדיולוגים שונים עלולים לפרש את אותו רנטגן אחרת — כאן מערכות בסיוע מחשב יכולות להעניק חוות דעת שנייה.

דרך חדשה ללמד מחשבים ממעט דוגמאות

מערכות בינה מלאכותית מודרניות הידועות כלמידה עמוקה שינו את ניתוח התמונה הרפואית, אך לרוב הן זקוקות לאלפי תמונות מתוייגות ומעבדי גרפיקה חזקים כדי לתפקד היטב. במרפאות אמיתיות, במיוחד למצבים ספציפיים כמו ספירות עקב, זמינות רק כמה מאות תמונות מטופחות ומשאבי המחשוב עלולים להיות מוגבלים. המחברים מתמודדים עם האתגר הזה באמצעות מה שהם מכנים עיבוד תכונות עמוק (deep feature engineering): במקום לאמן מודל אחד גדול מקצה לקצה, הם ממחזרים ידע מ-19 רשתות זיהוי תמונה קיימות ואז בוחרים וממצים בקפידה את מה שכל אחת מהן למדה. אסטרטגיה זו שואפת לתפוס רמזים חזותיים עשירים ועדיין לשמור על מערכת כוללת קלה מספיק לשימוש יומיומי.

כיצד המערכת הרב‑שלבית עובדת

הצוות אסף 775 צילומי רנטגן צידיים של כף הרגל שהוסרו מהם מזהים מבית חולים יחיד, מתוכם 316 לא הציגו בליטה ו-459 הציגו ספירת עקב, כפי שהוסכם על ידי שני קלינאים מנוסים. כל תמונה שונתה לגודל אחיד אך נותרה אחרת שלמה כדי שכל כף הרגל תנותח, ולא רק אזור חתוך. תחילה כל תמונה הועברה דרך 19 רשתות נוירונים מאומנות מראש, כל אחת מהן אומנה במקור על מאגר תמונות כללי גדול. מכל רשת חילצו החוקרים טביעת אצבע מספרית, או קבוצת תכונות, המסכמת כיצד אותה רשת "רואה" את אזור העקב. לאחר מכן השתמשו בשיטת בחירה איטרטיבית כדי לצמצם כל טביעת אצבע גדולה לתת‑קבוצה קטנה יותר של התכונות המידעיות ביותר, וזרקו מדידות מיותרות או רועשות שלא סייעו להבחין בין קיום בליטה לחוסר קיומה.

שילוב קולות קטנים רבים להכרעה חזקה אחת

כאשר קבוצות התכונות המצומצמות היו מוכנות, הזינו אותן לוריאציה מיוחדת של מסווג פשוט ואינטואיטיבי לאדם הנקרא k‑הקרובים ביותר (k‑nearest neighbors), השופט מקרה חדש על ידי בחינת הדוגמאות הדומות ביותר בעבר. המחברים הרחיבו רעיון זה לאנסמבל: הם ניסו הגדרות מרחק ומספרי שכנים רבים ואז השתמשו בהצבעה חוזרת של רוב כדי לאחד את ההחלטות הרבות המועמדות. שלב גרידי סופי בחר את השילוב שהציג את הביצועים הטובים ביותר במהלך בדיקות תיקוף צולבות. בסך הכל, המסגרת הגיעה לדייקנות של 93.42 אחוז, עם רגישות גבוהה במיוחד למקרים שבהם אכן נמצאו בליטות. במילים אחרות, המערכת נטתה יותר להחמיץ עקב תקין מאשר להתעלם מספירה, מה שעשוי להיות איזון בטוח יותר בהקשר סקרינינג.

מה המשמעות של התוצאות מעבר לכאב בעקב

כדי לוודא שהמערכת מביטה במקום הנכון, החוקרים המירו ויזואליזציות של האזורים עליהם הרשתות התרכזו ומצאו תשומת לב חזקה סביב חלקת התחתית של העקב, המקום שבו צפויות להיווצר הבליטות. הם גם הראו שישלוב מדוקדק של מספר רשתות התעלה על כל רשת בודדת, וששיפורים דומים הופיעו כאשר המסגרת הושמה על מאגר תמונות תאי מורכב נפרד. מאחר שהשיטה רצה על מחשב סטנדרטי ללא כרטיס גרפי ומשתמשת רק בכמה רשתות בעת פריסה, ניתן להוסיף אותה באופן מציאותי לזרימת העבודה של בית חולים כעוזר רקע. למטופלים, זה אינו מחליף שיקול דעת מומחה, אך עשוי להביא לקריאות עקביות יותר של רנטגנים שכיחים, להרגעת מהירה יותר כשאין בליטה, ולתמיכה טובה יותר ברופאים המחליטים כיצד לטפל בכאב עקב עיקש.

ציטוט: Demir, S., Can, B., Goktas, O.F. et al. Calcaneal spur detection from lateral foot radiographs using deep feature engineering. Sci Rep 16, 14125 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-44671-6

מילות מפתח: כאב בעקב, הדמיית קרני־X, בינה רפואית, זיז עצם, אבחון בסיוע מחשב