骨侵蚀是类风湿关节炎的重要病理特征。本研究的目的是介绍一种培训工具,旨在为用户提供指导,帮助其在高分辨率外周定量计算机断层扫描图像上识别病理性皮质断裂,以进行侵蚀分析。
骨侵蚀是类风湿关节炎的重要病理特征。本研究的目的是介绍一种培训工具,旨在为用户提供指导,帮助其在高分辨率外周定量计算机断层扫描图像上识别病理性皮质断裂,以进行侵蚀分析。
骨侵蚀是包括类风湿关节炎(RA)在内的多种炎症性关节炎的病理特征。骨侵蚀的数量增多和体积增大与不良预后、关节功能下降以及疾病进展密切相关。高分辨率外周定量计算机断层扫描(HR-pQCT)提供了无与伦比的 体内 骨侵蚀的可视化。然而,在此分辨率下,与正常生理过程及病理状态相关的皮质骨壳不连续(皮质断裂)亦可见。类风湿关节炎超高分辨率计算机断层扫描研究组(Study grouP for xtrEme Computed Tomography in Rheumatoid Arthritis)此前通过共识程序制定了HR-pQCT中病理性侵蚀的定义:在至少两个连续断层图像中、在至少两个垂直平面上可见的、形态非线性的皮质断裂,并伴有下方骨小梁的骨量丢失。然而,尽管已有共识定义,侵蚀识别仍是一项具有挑战性的任务,存在较高的观察者间变异。本研究旨在介绍一种培训工具,以指导用户在HR-pQCT图像上识别病理性皮质断裂,用于侵蚀分析。本文所介绍的方案采用一个定制开发的模块(骨分析模块(Bone Analysis Module, BAM)- Training),作为开源图像处理软件(3D Slicer)的扩展功能实现。通过该模块,用户可练习识别骨侵蚀,并将其结果与风湿病学专家标注的侵蚀结果进行比对。
骨侵蚀发生在炎症导致皮质骨表面局部骨质丢失时,侵蚀可延伸至下方的骨小梁区域。它是多种炎症性关节炎(包括类风湿关节炎(RA))的病理特征。1侵蚀的存在及其大小与不良预后、患者功能及疾病进展相关2,3,4,5尽管普通放射摄影仍是评估骨侵蚀的临床标准,但高分辨率外周定量计算机断层扫描(HR-pQCT)可提供三维图像,并在骨侵蚀检测中具有更高的灵敏度和特异性6,7对于炎症性关节炎(如类风湿关节炎),通常在第二跖骨近端处进行高分辨率外周定量计算机断层扫描nd 和 3rd 掌指关节——手部最常受累的关节8由于高分辨率外周定量计算机断层扫描(HR-pQCT)图像具有较高的空间分辨率,因此在无类风湿关节炎的健康个体中也可观察到 cortical 表面的生理性中断9这些皮质中断通常与穿过骨骼的血管通道或营养孔相关10因此,挑战在于区分与疾病过程相关的皮质中断(即病理性侵蚀)与非病理性特征。
病理性骨侵蚀的共识定义由类风湿关节炎极端计算机断层扫描研究组(Study group for xtrEme Computed Tomography in Rheumatoid Arthritis, SPECTRA)提出,即骨皮质层出现明确的中断,该中断在至少两个连续断层切片上可见,并可在两个或更多垂直平面上识别11。此外,该中断必须呈非线性形态,并伴有骨小梁区域的缺失。Klose-Jensen 等人12展示了符合与不符合侵蚀标准的皮质中断的可视化示例。
然而,并非所有符合上述标准的皮质中断都被归类为骨侵蚀。皮质中断有时是由生理性过程引起的,例如血管通道(图1)。由于其具有可预测的解剖位置、边缘平行且平直,以及亚毫米级的尺寸,这些结构可被识别并区别于骨侵蚀13。囊肿是另一种不被视为骨侵蚀的皮质中断形式。囊肿通常具有圆形的小梁结构,并伴有清晰的囊壁13,这与骨侵蚀所表现出的锐利边缘和开放性小梁结构形成对比。然而,骨侵蚀也可能在囊性病灶内形成,这使得难以明确区分由骨侵蚀而非囊肿所导致的骨量丢失范围。尽管通过附加标准来解决这一模糊性并非本研究的目的,但仍有必要提供病理性骨侵蚀与生理性皮质中断的全面示例。

图1:并非仅由骨侵蚀引起的皮质中断示例。(A)示意图显示掌骨头基底部血管通道的常见位置。(B)冠状面、(C)矢状面、(D)和(E)轴状面中的血管通道示例。(F)由囊肿引起的皮质中断示例。(G)骨小梁区域内的空腔容积示例,涉及囊肿和侵蚀病变。 请点击此处查看该图的放大版本。
尽管在骨侵蚀识别方面存在挑战,但目前尚无培训工具可为经验较少的使用者提供关于如何解读高分辨率外周定量计算机断层扫描(HR-pQCT)图像以进行骨侵蚀分析的指导。最近,开发了一个名为骨分析模块(bone analysis module, BAM)- 侵蚀体积的开源侵蚀分析模块,作为开源图像处理软件的扩展程序,用于实现骨侵蚀的可视化及体积分析14。本文所述方案介绍了添加至BAM中的一个训练模块(BAM - Training)的使用方法,该模块通过将使用者对骨侵蚀的识别结果与风湿病学专家标注的骨侵蚀区域进行比较,评估使用者的识别准确性。该训练工具可为使用者提供关于骨侵蚀识别的反馈,从而指导其改进骨侵蚀分析能力。软件安装说明见步骤1。如需进行新数据采集,请参阅步骤3–5.3。若仅使用训练模块,请参阅步骤2。
本方案中的所有方法均遵循卡尔加里大学联合健康研究伦理委员会(REB19-0387)制定的指南。
1. 安装 3D Slicer15 及骨分析模块

图2:在安装 3D Slicer 后添加骨分析模块的设置窗口示例。 该图像显示了设置窗口的截图,其中模块在红色框中被突出显示。请点击此处查看此图的放大版本。
2. 培训模块

图 3:3D Slicer 的下拉菜单。 用于查找骨分析模块并选择训练模块的下拉菜单。 请点击此处查看此图的放大版本。

图 4:骨膜表面内体积的识别。(A)掩膜示例。掩膜以二值图像形式显示。(B)分割示例。分割是指将二值图像叠加在灰度图像上的可视化结果。这些区分由 3D Slicer 完成。请点击此处查看该图的放大版本。

图 5:3D Slicer 中训练模块的示例截图。(A)单击以添加新的种子点。(B)单击以计算侵蚀体积。(C)单击以导入图像。(D)单击以显示专家放置的种子点。请点击此处查看此图的放大版本。
3. 图像采集及导出用于侵蚀分析工具
4. 文件转换与骨组织掩模生成
注意:根据图像格式的不同,对 AIM(HR-pQCT 专有图像格式)、MHA(ITK MetaImage 格式)、nii(NIfTI - 神经影像信息学技术倡议)、NRRD(接近原始光栅数据)图像执行步骤 4.1,对 DICOM 图像执行步骤 4.2。
5. 确定侵蚀区域
6. 侵蚀统计
通过使用该训练工具,用户可以在练习识别侵蚀位点的同时,获得关于其结果的反馈。这种反馈循环可提高用户识别侵蚀的能力,并可能使其利用BAM模块自行识别图像中的侵蚀。种子点放置后的反馈基于以下标准:1)若放置的种子点数量与参考侵蚀数量不匹配,系统将提示用户删除或添加相应数量的种子点。2)若种子点位置无法与参考侵蚀匹配,则会显示反馈信息,说明该种子点位置不存在侵蚀。3)若种子点与参考的病理性/生理性皮质中断(如囊肿或血管通道)相匹配,系统将告知用户其试图识别为侵蚀的皮质中断类型,并要求移除该种子点。4)若种子点位置与参考侵蚀重叠,算法仍可能无法检测到侵蚀,这种情况通常发生在种子点未准确置于侵蚀中心时。此时,系统将提示用户调整种子点的位置。5)若种子点放置位置距离任何侵蚀过远,系统将告知用户其放置错误,并鼓励其重新尝试。6)当种子点位置与参考侵蚀匹配时,系统将显示提示,告知用户已成功识别该特定种子点处的侵蚀。
以下部分将根据不同的输入示例说明该模块的工作方式。示例中将展示正确和错误的输入情况。图6A显示了位于侵蚀区域内的种子点位置。该图像中仅存在一个侵蚀区域,因此基于该种子点计算侵蚀区域将得到预期结果。图6B显示了当用户识别侵蚀区域的结果与专家标注图像一致时,系统向用户显示的提示信息。该模块还会将结果以分割形式叠加显示在灰度图像上(图6C)。如果用户将种子点放置在无侵蚀区域的位置,例如图7A所示,则模块将显示错误提示(图7B),指出该位置不存在侵蚀区域,并建议用户重新定位或删除种子点。

图6:正确识别骨侵蚀的示例。(A)用户在骨侵蚀区域正确放置种子点的示例。(B)所有骨侵蚀均被正确识别时的反馈提示示例。(C)骨侵蚀被正确计算后显示的侵蚀分割结果示例。请点击此处查看该图的放大版本。

图 7:错误侵蚀识别示例。 (A)在无侵蚀区域放置种子点的示例。 (B)当种子点被放置在无侵蚀位置时出现错误提示的示例。 请点击此处查看该图的放大版本。
培训图像中所有囊肿和血管通道的位置均已由专家确定。因此,可以检测到用户试图错误识别囊肿或血管通道的情况。图8A展示了通过在囊肿上放置种子点来识别囊肿的尝试。图8B为随后显示的错误提示。

图8:囊肿识别示例。 (A)在囊肿上放置种子点的示例。(B)在囊肿上放置种子点时出现错误提示的示例。请点击此处查看该图的放大版本。
该模块还会提示用户所放置的种子点数量是否正确。如果用户放置的种子点数量有误,模块将明确告知用户还缺少或多余多少个种子点,才能识别图像中的所有侵蚀区域。该模块还会对每个已放置的种子点提供反馈,使用户明确了解针对每个种子点应采取何种操作。图9展示了一个示例:用户预期应放置两个种子点,但仅放置了一个。

图9:因缺少一个种子点而计算出的侵蚀示例。 本示例展示了一种情况,即用户仅放置了一个种子点,而系统预期应放置两个种子点。请点击此处查看该图的放大版本。
如果用户在查找部分或全部侵蚀区域时遇到困难,可选择点击一个标有 显示正确的种子点 (图5D). 按下此按钮后,将把正确的种子点加载到当前的 3D Slicer 窗口中。
总之,这表明该软件模块能够通过将计算得到的侵蚀区域与专家标注的侵蚀区域进行比较,评估用户在选定图像中识别侵蚀区域的准确性。此外,该模块会针对用户放置的每个种子点提供反馈,以引导其调整至预期的种子点位置和输入参数。
| 扫描编号 | 皮质中断 | 骨骼 | 标签 | 质心位置 | 体积 (mm3) | 表面积 (mm2) | 圆度 | 体素数量 (voxels) |
| 3_Training.nii | 侵蚀 | 掌骨 | SEEDS_28-1 | 210, 108, 242 | 3.321668853 | 14.46818378 | 0.74411491 | 14853 |
| 3_Training.nii | 侵蚀 | 掌骨 | SEEDS_28-3 | 179, 100, 241 | 1.100739562 | 7.121231239 | 0.7239659 | 4922 |
表1:描述计算得到的侵蚀区域及其统计信息的生成输出文件示例(csv格式)。
该培训工具提供了使用骨分析模块学习识别骨侵蚀的机会。除培训外,若要进一步使用此侵蚀分析工具,则需要获取高质量的图像,且图像中应尽量减少或避免运动伪影。基于文献的高分辨率外周定量计算机断层扫描(HR-pQCT)骨侵蚀定义,描述了与病理性骨侵蚀相关的解剖特征,这些特征可被相对可靠地报告11,20。然而,该定义未考虑血管通道常见的解剖位置,可能导致将血管通道误判为骨侵蚀10。
本方案中的关键步骤包括骨组织掩膜的生成、种子点的放置以及侵蚀体积的生成。尽管已有自动化方法用于生成掩膜和侵蚀体积,但掩膜通常需要手动校正以确保获得满意的结果。本文提供了可用于执行手动校正的各种工具的详细说明。种子点的放置应参考 BAM-Training 模块提供的训练示例进行指导。
根据迄今为止所使用的数据,本方案针对侵蚀分析模块未产生预期结果的情况提供了故障排除建议。在未来的工作中,将提供更多的训练数据。先前的研究表明,使用该方法评估的侵蚀体积与现有方法具有可比性14,21,22。训练数据的提供将有助于在新开发的侵蚀分析工具出现时进行比较23。
本文介绍的训练工具主要用于辅助识别骨侵蚀;然而,目前该方法受限于尚无统一标准来界定松质骨中骨侵蚀的范围。尽管如此,BAM 模块是开源的,因此随着未来对骨侵蚀范围定义的更新,其他研究人员可自行修改模块以满足其研究需求。
随着高分辨率外周定量计算机断层扫描(HR-pQCT)在风湿病学研究中的应用不断扩展,该培训工具可为经验不足的使用者提供指导,帮助其识别HR-pQCT图像上的病理性皮质中断,以进行骨侵蚀分析。无论研究者选择何种骨侵蚀分析方法,该工具均适用。尽管完全自动化的骨侵蚀识别有助于提高分析的可重复性和速度,但训练机器学习模型需要具备准确标注的大规模参考/基准数据集。作为一款开源工具,该模块为共同构建大规模、带标注的数据集提供了机会,可用于未来的机器学习研究。该培训工具的使用将使更多研究者能够在HR-pQCT研究中纳入骨侵蚀分析。
所有作者均无任何利益冲突需要申报。
作者谨此致谢以下为本工作提供资助的机构。SLM 获得关节炎学会(STAR-18-0189)及加拿大卫生研究院健康研究规划与传播资助项目的经费支持。JJT 持有加拿大卫生研究院博士后奖学金。
| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| 3DSlicer | 开源 | 不适用 | 在 https://www.slicer.org/ 下载 |
| BAM 侵蚀分析模块 | 开源 | 不适用 | 本文稿所用版本:在 https://doi.org/10.5281/zenodo.7943007 下载 |
| XtremeCTII | Scanco Medical | 不适用 |