Mobile Medicine and General Trends in Medical Informatics

New challenges in medicine gained systemic character along with the accumulation of new data on links between functional units in human body; most of them, starting from the genetic level, are able to impact different disciplines at some earlier unimaginable stages of their development. That is why a counterpart activity, which is purposed to vanquish them, must also have a systemic character. With this respect, medical informatics (MI) is the first line reserve among others. From MI we get the most explicit response to urgent demands in health care via constructive multidisciplinary dialogue]. MI contributes to all medical disciplines; its development led to newest concepts such as personalized medicine, m-health, evidence-based medicine, etc

Computer engineering in distance credit -modular training of health workers

У статті висвітлено досвід Одеського національного медичного університету щодо вивчення основ комп'ютерної інженерії в режимі дистанційного кредитно-модульного навчання медичних працівників.The article highlights the experience of Odessa National Medical University for the study of computer engineering in distance mode of credit-modular training of health workers

Method of distant morphometry using digital smartphone phothoes with the brecket – system aexporation as an example

Целью работы было наблюдение пациентов, которым осуществляли с помощью брекет-систем ортодонтическую коррекцию зубных рядов, с целью динамического измерения расстояния между краями зубов по цифровым фотографиям, снятым с помощью смартфона Sony Xperia S. Измерение расстояния между краями зубов в течение первых 10 суток с момента установки брекетов проводилось с применинием авто-масштабируемой линейки, калибровка которой осуществлялась по стандартным размерам компонентов брекет-системы. Приложение для андроида написано на Java. Установлено, что развитие выраженного болевого синдрома отмечалось при скорости изменения расстояния между краями зубов в 0,051+ 0,004 мм/сутки. Ожидается повышение эффективности предложенного метода при использовании стандартов освещения в период съемки, а также применение метода для морфометрии структур лапароскопического изображения, получаемого при проведении операций на органах брюшной полости.Метою дослідження було спостереження пацієнтів, яким здійснювали ортодонтичну корекцію зубних рядів за допомогою брекет – систем, з метою динамічного вимірювання відстані між краями зубів за цифровими фотографіями, які було отримано за допомогою смартфону Sony Xperia S. Вимірювання відстані між сусідніми зубами протягом перших десяти діб з моменту установки брекетів здійснювалось з використанням авто масштабованої лінійки, калібровка якої проводилась за стандартними розмірами компонентів брекет-системи. Програма - додаток «віртуальна лінійка» для андроїда написана на мові Java. Встанволено, що розвиток виразного болового синдрома спостерігався у пацієнтів, коли швидкість змін відстані між реперними точками сусідніх зубів складала 0,051+ 0,004 мм/добу. Передбачається підвищення ефективності застосування розробленого методу морфометрії при використанні його за умов стандартного освітлення, а також для оцінки структур лапароскопічного зображення при виконанні втручань на органах черевної порожнини.The objective: to observe the patients underwent orthodontic tooth alignment correction with dental brackets, for the purpose of early detection of white spots (early satge of caries) and dynamic measurement of distance between teeth edges based on the digital photographs taken with a smartphone Sony Xperia S. The measurement of the distance between teeth edges during the first 10 days following the brackets installation was carried out using a self-scalable ruler that was calibrated according to the standard sizes of the dental brackets systems components. The Android application of self-scalable ruler was developed using Java. The development of a pronounced pain syndrome was observed when the velocity of distance changes between teeth edges was rather high – 0,051+ 0,004 mm/day. The improvement of efficiency of the suggested method is expected due to application of illumination standards during the shooting period as well as the usage of the method for morphometry laparoscopic structures visualized in the course of surgical intervention in abdomen cavity

Антисудомний ефект мозочку опосередковується через перексисомальний проліфератор γ-рецепторів (PPAR-γ)

Earlier on the model of pentylenetetrazol (PTZ) – induced kindling it was shown that blockade of PPARγ with bisphenol A diglycidyl ether (2,2’-[(1-methylethylidene) bis(4,1- phenyleneoxymethylene)] bis-oxirane (BADGE) abolished the antiseizure effects of cerebellar transcranial direct current stimulation (tDCS) performed with the cathode (Godlevsky L.et al., 2017). Furthermore, PPARγ agonist pioglitazone caused the suppression of epileptiform activity on both acute and chronic models of epilepsy. Meanwhile, combined effects of cerebellar tDCS and PPARγ agonists have not been investigated yet. Objective: The investigation aimed to determine characteristics of seizure dynamic in rats with PTZ-induced kindling under conditions of cerebellar tDCS performed after pioglitazone administration

Digital images classification in automatic laparoscopic diagnostics

The aim: To evaluate the automatic computer diagnostic (ACD) systems, which were developed, based on two classi!ers–HAAR features cascade and AdaBoost for the laparoscopic diagnostics of appendicitis and ovarian cysts in women with chronic pelvic pain. Materials and methods: The training of HAAR features cascade, and AdaBoost classi!ers were performed with images/ frames of laparoscopic diagnostics. Both gamma-corrected RGB and RGB converted into HSV frames were used for training. Descriptors were extracted from images with the method of Local Binary Pattern (LBP), which includes both data on color characteristics («modi!ed color LBP»-MCLBP) and textural features. Results: Classi!cation of test video images revealed that the highest recall for appendicitis diagnostics was achieved after training of AdaBoost with MCLBP descriptors extracted from RGB images – 0.708, and in the case of ovarian cysts diagnostics – for MCLBP gained from RGB images – 0.886 (P<0.05). Developed AdaBoost-based ACD system achieved a 73.6% correct classi!cation rate (accuracy) for appendicitis and 85.4% for ovarian cysts. The accuracy of the HAAR features classi!er was highest in the case of ovarian cysts identi!cation and achieved 0,653 (RGB) – 0,708 (HSV) values (P<0.05). Conclusions: The HAAR feature-based cascade classi!er turned out to be less e"ective when compared with the AdaBoost classi!er trained with MCLBP descriptors. Ovarian cysts were better diagnosed when compared with appendicitis with the developed ACD

Morphometrical indices on temporomandibular joint in patients with facial asymmetry and prognathia

Отримані результати показали, що у групах з ліво- та правосторонньою асиметріями спостерігаються достовірні підвищення крутизни суглобового горбика порівняно з відповідним показником протилежної сторони. Величина переднього суглобового простору також була більш вузькою на стороні асиметрії, тимчасом як різниці в розмірах заднього суглобового простору не спостерігалося, що є свідченням переднього положення відростка нижньої щелепи в суглобовій ямці СНЩС на стороні асимерії. Розрахунок положення голівки відростка показав його передню локалізацію на стороні асиметрії та задню на протилежній стороні. Показники положення достовірно ідрізнялися від даних у групі контролю.In both groups with the right and left asymmetrical state of facial skeleton temporo-mandibular joint (TMJ) on the deviated side showed a significally steeper eminence at the contrlateral side (p<0.05). The anterior joint space was narrower on the side of asymmetry than on the contrlateral side whereas the posterior joint space did not differ markedly. The marked anterior location of the head of condilus was noted on the side of asymmetry. While posterior one was observed on the contrlateral side. Both locations were significantly different from control data (p<0.05)

Ефективність автоматизованої лапароскопічної діагностики патологічного стану печінки при застосуванні різних методів класифікації цифрових зображень

 Сomputer automatic diagnostic (CAD)/classification of video – images is actual for laparoscopic surgery. Such CAD is supposed to explore intraoperatively for support surgeon decisions.Aim: to evaluate the effectiveness of the CAD systems developed on the basis of two classifiers – HAAR features cascade and AdaBoost for the detection of cirrhotic and metastatic damages of the liver.Materials and methods. The development of CAD was based on training of HAAR features cascade and AdaBoost classifiers with images/frames, which have been cropped out from video gained in the course of laparoscopic diagnostics. RGB frames which were gamma-corrected and converted into HSV have been used for training. Also descriptors were extracted from images with the modified method of Local Binary Pattern (LBT), which includes data on color characteristics («modified color LBT» – MCLBT) and textural ones for AdaBoost classifier training. 1000 positive images along with 500 negative ones of both types of pathology were used for training. After cessation of training the tests were performed with the aim of the estimation of effectiveness of recognition. Test session images were different from those ones which have been used for training of the classifier. Test control sessions were performed with trained classifiers with 319 frames containing cirrhotic and 253 frames with metastatic deteriorations in liver tissue. 365 frames with the absence of mentioned pathology were used as a control group – practically healthy liver state.Results. Classification of test video-images revealed that the highest recall for cirrhosis diagnostics was achieved after training of AdaBoost with MCLBT descriptors extracted from HSV images – 0.655, and in case for metastatic damages diagnostics – for MCLBT gained from RGB images – 0.925. Hence developed AdaBoost based CAD system achieved 69.0 % correct classification rate (accuracy) for cirrhotic and 92.7 % for metastatic images. The accuracy of Haar features classifier was highest in case of metastatic foci identification and achieved 0.701 (RGB) – 0.717 (HSV) values.Conclusions. Haar features based cascade classifier turned to be less effective when compared with AdaBoost classifier trained with MCLBT descriptors. Metastatic foci are better diagnosed when compared with cirrhotic liver deterioration with the explored approaches to digital images classification. Компьютерная автоматизированная диагностика (КАД)/классификация видео-изображений является актуальной в лапароскопической хирургии. Подобные КАД используются интраоперационно во время лапароскопического вмешательства для поддержки принятия решений хирургом.Цель работы – оценить эффективность КАД, созданных на базе двух классификаторов: каскадного классификатора признаков Хаара и AdaBoost при диагностике цирротических изменений печени и её метастатического поражения.Материалы и методы. Создание КАД проводилось путём обучения каскадного классификатора признаков Хаара и AdaBoost изображениями/кадрами, которые были получены из видеоряда, зарегистрированного во время лапароскопической диагностической процедуры. Кадры, полученные в RGB формате шкалы цветности обрабатывали путём гамма-коррекции и трансформировали в шкалу HSV, после чего оба типа кадров применяли для обучения. С помощью модифицированного метода локальных бинарных паттернов (LBT), который включал показатели цветности («модифицированный по цветности LBT» – MCLBT), а также характеристики текстуры, определяли дескрипторы, которыми проводили обучение AdaBoost классификатора. В целом для обучения каждого классификатора использовали 1000 изображений с подтверждёнными диагнозами и 500 – с их отсутствием для каждой формы патологии печени. После окончания обучения проводили контрольное тестирование и определяли эффективность диагностики применённых классификаторов. При этом для тестирования использовали изображения, которые не применялись во время обучения: 319 изображений цирротично изменённой и 253 изображения метастатических изменений поверхности печени, а также 365 изображений печени без патологических изменений.Результаты. Контрольное тестирование показало, что наиболее высоким показатель полноты диагностики цирроза печени был при использовании AdaBoost классификатора, который обучен с помощью MCLBT-дескрипторов, полученных при обработке кадров в HSV формате – 0,655, a также при диагностике метастатического поражения печени – при использовании MCLBT-дескрипторов, полученных при обработке кадров в RGB формате – 0,925. Таким образом, КАД на основе AdaBoost классификатора позволяет эффективно диагностировать цирротические изменения в 69,0 % и метастатические поражения – в 92,7 % случаев. Корректная диагностика с применением классификатора на основе признаков Хаара была наиболее высокой в случае диагностики метастазов и составляла 0,701 и 0,717 при обучении с применением RGB и HSV форматов изображений соответственно.Выводы. Классификатор на основе признаков Хаара менее эффективен в сравнении с классификатором AdaBoost, который обучали с помощью MCLBT-дескрипторов при решении вопросов автоматизированной диагностики состояния печени. С помощью применённых классификаторов метастатические изменения диагностируются более эффективно в сравнении с циррозом печени.Комп’ютерна автоматизована діагностика (КАД)/класифікація відео-зображень є актуальною в лапароскопічній хірургії. Подібна КАД передбачається до використання впродовж виконання лапароскопічного втручання з метою підтримки ухвалення рішення хірургом.Мета роботи – оцінити ефективність КАД, що створені на базі двох класифікаторів: каскадного класифікатора ознак Хаара та AdaBoost під час діагностики циротичних змін печінки та метастатичного її ураження.Матеріали та методи. Створення КАД здійснювали шляхом навчання каскадного класифікатора ознак Хаара та AdaBoost зображеннями/кадрами, котрі були вилучені з відеоряду, що отримали під час лапароскопічної діагностичної процедури. Кадри, що отримані в RGB форматі шкали кольорів, обробляли за допомогою гама-корекції та трансформували у шкалу HSV, після чого обидва типи кадрів використовували для навчання. За допомогою модифікованого методу локальних бінарних патернів (LBT), котрий включав показники колірності («модифікований за кольором LBT» – MCLBT), а також характеристики текстури, визначали дескриптори для навчання AdaBoost класифікатора. Загалом для навчання кожного класифікатора використовували 1000 зображень із підтвердженими діагнозами та 500 – з їхньою відсутністю для кожної форми патології печінки. Після завершення навчання виконували контрольне тестування та визначали ефективність діагностики відзначених класифікаторів. При цьому для тестування використовували зображення, котрі не  застосовували під час навчання: 319 зображень циротично зміненої та 253 зображення метастатичних змін поверхні печінки, а також 365 зображень печінки без патологічних змін.Результати. Контрольне тестування засвідчило, що найвищим показник повноти діагностики цирозу печінки був при використанні AdaBoost класифікатора, котрий було навчено за допомогою MCLBT-дескрипторів, що отримали з кадрів у HSV форматі – 0,655, a також під час діагностики метастатичного ураження печінки – при використанні MCLBT-дескрипторів, що одержали з кадрів у RGB форматі – 0,925. Отже, КАД на основі AdaBoost класифікатора дає можливість ефективно діагностувати циротичні зміни в 69,0 % та метастатичне ураження – в 92,7 % випадків. Коректна діагностика за допомогою класифікатора на основі ознак Хаара була найвищою у випадку діагностики метастатичного ураження та становила 0,701 та 0,717 під час навчання з використанням RGB і HSV форматів зображень відповідно.Висновки. Класифікатор на основі ознак Хаара є менш ефективним порівняно з класифікатором AdaBoost, що навчений за MCLBT-дескрипторами під час вирішення питань автоматизованої діагностики стану печінки. За допомогою класифікаторів, котрі застосовані, метастатичне ураження діагностується ефективніше порівняно з циротичними змінами печінки

Functional model of the system of support of surgeon’s decision making

У роботі наведено основні характеристики структурно-функціональної організації автоматизованої системи підтримки рішень хірурга, яка здійснює роботу за участі модуля автоматизованого аналізу відеолапароскопічних зображень з урахуванням виду прийняття відповідного рішення та ризиків щодо стану пацієнта на етапах надання хірургічної допомоги. Наведена структура системи прийняття рішень дозволяє здійснювати її інтеграцію з телемедичними системами консультування, а також задіяти додаткові засоби та інструменти аналізу отриманих результатів.Basic descriptions of structural and functional organization of the automated system of support of surgeon’s decision, which carries out work at participation of the module of the automated analysis of videolaparoscopic images taking into account the type of the proper decision making and risks in relation to the state of patient on the stages of grant of surgical help, are resulted in work. The structure of the system of decision making allows to carry out its integration with the telemedical systems of advising, and also involve additional facilities and instruments of analysis of the got results

Эффективность автоматизированной лапароскопической диагностики патологии печени при использовании разных методов классификации цифровых изображений

Сomputer automatic diagnostic (CAD)/classifcation of videoimages is actual for laparoscopic surgery. Such CAD is supposed to explore intraoperatively for support surgeon decisions. Aim: to evaluate the effectiveness of the CAD systems developed on the basis of two classifers – HAAR features cascade and AdaBoost for the detection of cirrhotic and metastatic damages of the liver. The development of CAD was based on training of HAAR features cascade and AdaBoost classifers with images/frames, which have been cropped out from video gained in the course of laparoscopic diagnostics. RGB frames which were gamma-corrected and converted into HSV have been used for training. Also descriptors were extracted from images with the modifed method of Local Binary Pattern (LBT), which includes data on color characteristics (”modifed color LBT” – MCLBT) and textural ones for AdaBoost classifer training. 1000 positive images along with 500 negative ones of both types of pathology were used for training. After cessation of training the tests were performed with the aim of the estimation of effectiveness of recognition. Test session images were different from those ones which have been used for training of the classifer. Test control sessions were performed with trained classifers with 319 frames containing cirrhotic and 253 frames with metastatic deteriorations in liver tissue. 365 frames with the absence of mentioned pathology were used as a control group – practically healthy liver state. Classifcation of test video-images revealed that the highest recall for cirrhosis diagnostics was achieved after training of AdaBoost with MCLBT descriptors extracted from HSV images – 0.655, and in case for metastatic damages diagnostics – for MCLBT gained from RGB images – 0.925. Hence developed AdaBoost based CAD system achieved 69.0 % correct classifcation rate (accuracy) for cirrhotic and 92.7 % for metastatic images. The accuracy of Haar features classifer was highest in case of metastatic foci identifcation and achieved 0.701 (RGB) – 0.717 (HSV) values. Haar features based cascade classifer turned to be less effective when compared with AdaBoost classifer trained with MCLBT descriptors. Metastatic foci are better diagnosed when compared with cirrhotic liver deterioration with the explored approaches to digital images classifcation.Комп’ютерна автоматизована діагностика (КАД)/класифікація відеозображень є актуальною в лапароскопічній хірургії. Подібна КАД передбачається до використання впродовж виконання лапароскопічного втручання з метою підтримки ухвалення рішення хірургом. Мета роботи – оцінити ефективність КАД, що створені на базі двох класифікаторів: каскадного класифікатора ознак Хаара та AdaBoost під час діагностики циротичних змін печінки та метастатичного її ураження. Створення КАД здійснювали шляхом навчання каскадного класифікатора ознак Хаара та AdaBoost зображеннями/кадрами, котрі були вилучені з відеоряду, що отримали під час лапароскопічної діагностичної процедури. Кадри, що отримані в RGB форматі шкали кольорів, обробляли за допомогою гама-корекції та трансформували у шкалу HSV, після чого обидва типи кадрів використовували для навчання. За допомогою модифікованого методу локальних бінарних патернів (LBT), котрий включав показники колірності («модифікований за кольором LBT» – MCLBT), а також характеристики текстури, визначали дескриптори для навчання AdaBoost класифікатора. Загалом для навчання кожного класифікатора використовували 1000 зображень із підтвердженими діагнозами та 500 – з їхньою відсутністю для кожної форми патології печінки. Після завершення навчання виконували контрольне тестування та визначали ефективність діагностики відзначених класифікаторів. При цьому для тестування використовували зображення, котрі не застосовували під час навчання: 319 зображень циротично зміненої та 253 зображення метастатичних змін поверхні печінки, а також 365 зображень печінки без патологічних змін. Результати. Контрольне тестування засвідчило, що найвищим показник повноти діагностики цирозу печінки був при використанні AdaBoost класифікатора, котрий було навчено за допомогою MCLBT-дескрипторів, що отримали з кадрів у HSV форматі – 0,655, a також під час діагностики метастатичного ураження печінки – при використанні MCLBT-дескрипторів, що одержали з кадрів у RGB форматі – 0,925. Отже, КАД на основі AdaBoost класифікатора дає можливість ефективно діагностувати циротичні зміни в 69,0 % та метастатичне ураження – в 92,7 % випадків. Коректна діагностика за допомогою класифікатора на основі ознак Хаара була найвищою у випадку діагностики метастатичного ураження та становила 0,701 та 0,717 під час навчання з використанням RGB і HSV форматів зображень відповідно. Класифікатор на основі ознак Хаара є менш ефективним порівняно з класифікатором AdaBoost, що навчений за MCLBT-дескрипторами під час вирішення питань автоматизованої діагностики стану печінки. За допомогою класифікаторів, котрі застосовані, метастатичне ураження діагностується ефективніше порівняно з циротичними змінами печінки.Компьютерная автоматизированная диагностика (КАД)/классификация видеоизображений является актуальной в лапароскопической хирургии. Подобные КАД используются интраоперационно во время лапароскопического вмешательства для поддержки принятия решений хирургом. Цель работы – оценить эффективность КАД, созданных на базе двух классификаторов: каскадного классификатора признаков Хаара и AdaBoost при диагностике цирротических изменений печени и её метастатического поражения. Создание КАД проводилось путём обучения каскадного классификатора признаков Хаара и AdaBoost изображениями/кадрами, которые были получены из видеоряда, зарегистрированного во время лапароскопической диагностической процедуры. Кадры, полученные в RGB формате шкалы цветности обрабатывали путём гамма-коррекции и трансформировали в шкалу HSV, после чего оба типа кадров применяли для обучения. С помощью модифицированного метода локальных бинарных паттернов (LBT), который включал показатели цветности («модифицированный по цветности LBT» – MCLBT), а также характеристики текстуры, определяли дескрипторы, которыми проводили обучение AdaBoost классификатора. В целом для обучения каждого классификатора использовали 1000 изображений с подтверждёнными диагнозами и 500 – с их отсутствием для каждой формы патологии печени. После окончания обучения проводили контрольное тестирование и определяли эффективность диагностики применённых классификаторов. При этом для тестирования использовали изображения, которые не применялись во время обучения: 319 изображений цирротично изменённой и 253 изображения метастатических изменений поверхности печени, а также 365 изображений печени без патологических изменений. Результаты. Контрольное тестирование показало, что наиболее высоким показатель полноты диагностики цирроза печени был при использовании AdaBoost классификатора, который обучен с помощью MCLBT-дескрипторов, полученных при обработке кадров в HSV формате – 0,655, a также при диагностике метастатического поражения печени – при использовании MCLBT-дескрипторов, полученных при обработке кадров в RGB формате – 0,925. Таким образом, КАД на основе AdaBoost классификатора позволяет эффективно диагностировать цирротические изменения в 69,0 % и метастатические поражения – в 92,7 % случаев. Корректная диагностика с применением классификатора на основе признаков Хаара была наиболее высокой в случае диагностики метастазов и составляла 0,701 и 0,717 при обучении с применением RGB и HSV форматов изображений соответственно. Классификатор на основе признаков Хаара менее эффективен в сравнении с классификатором AdaBoost, который обучали с помощью MCLBT-дескрипторов при решении вопросов автоматизированной диагностики состояния печени. С помощью применённых классификаторов метастатические изменения диагностируются более эффективно в сравнении с циррозом печени

The method of digital phothoes color of biological surfarces estimation with the dental emal distant state determination as an example

Целью работы было ранней диагностики меловых пятен (раннего кариеса) по цифровым фотографиям, снятым с помощью смартфона Sony Xperia S у детей, которым осуществляли с помощью брекет-систем ортодонтическую коррекцию зубных рядов. Измерение цвета проводилось с учетом поправки цветовой характеристики стандартной керамической поверхности, подобранной в период установки брекет-систем, снимок которой проводили одновременно в период проведения динамического наблюдения. Цветовые характеристики RGB переводили в CIE L*a*b* шкалу измерения цвета с учетом коррекции RGB компонентов калибровочной керамической поверхности, после чего рассчитывали различия показателя светлости в зоне измерения. Экспертная оценка показала, что чувствительность диагностики раннего кариеса составила от 88,7 % до 96,2 % (в среднем – 93,1 %) а специфичность находилась в пределахот 68,4 % до 84,2 % (в среднем 75,4 %). Положительный прогностический показатель составлял от 89,5 % до 94,0 % (в среднем 91,5), а отрицательный прогностический фактор имел величину от 72,7 % до 86,7 % (в среднем 80,6 %).Метою дослідження була діагностика крейдових плям (ознаки раннього карієсу) за цифровими фотографіями, які було отримано за допомогою смартфона Sony Xperia S у дітей, яким здійснювали ортодонтичну корекцію зубних рядів за допомогою брекет-систем. Вимірювання кольору проводили із урахуванням поправки характеристики кольору стандартної керамічної поверхні, яку було підібрано в період установки брекет-систем, фотозображення якої отримували одночасно в період динамічного спостереження пацієнтів. Характеристики кольору в шкалі RGB переводили в CIE L*a*b* шкалу вимірювання кольору із урахуванням зазначеної корекції RGB компонентів калібровочною керамічною поверхнею, після чего розраховували відмінності показника світлості в зоні вимірювання. Експертна оцінка довела, що чутливість діагностики раннього карієсу склала від 88,7 % до 96,2 % (в средньому – 93,1 %) а специфичність знаходилась в межах від 68,4 % до 84,2 % (в средньому 75,4 %). Позитивний прогностичний показник склав від 89,5 % до 94,0 % (в среденьому 91,5), а негативний прогностичний фактор мав величину від 72,7 % до 86,7 % (в середньому 80,6 %).The objective of this research was observation of patients, who underwent orthodontic tooth alignment correction with dental brackets, for the detection of white spots, (early stage of caries) based on the digital photographs taken with a smartphone Sony Xperia S. Color reading was realized taking into account the adjustment of color features of a standard ceramic tile that was selected during the dental brackets installation period, the photo of which was taken simultaneously during the dynamic observation period. The color scale RGB was transformed into CIE L*a*b scale on the basis of correction of RGB components of smartphone image with correction coefficient, which was recalculated for tile surface RGB values. Consequent evaluation of lightness of suspected spots on the enamel served for the detection of white spots appearance. The expert appraisal showed sensitivity of proposed method between 88,7 % and 96,2 % and specificity between 68,4 % and 84,2 %. The positive predictive value was between 89,5 % and 94,0 %; and the negative predictive value was between 72,7 % and 86,7 %. Digital smartphone photo color corrected on the basis of comparison with tile surface permits to diagnose white spots appearance in patients with orthodontic tooth alignment correction