Segmentación y medición lineal para el análisis de la composición corporal utilizando Slice-O-Matic y Horos

Summary

La segmentación y las mediciones lineales cuantifican la masa muscular esquelética y los tejidos adiposos utilizando imágenes de tomografía computarizada y/o resonancia magnética. Aquí, describimos el uso del software Slice-O-Matic y el visor de imágenes Horos para un análisis rápido y preciso de la composición corporal. Estos métodos pueden proporcionar información importante para el pronóstico y la estratificación del riesgo.

Abstract

La composición corporal se asocia con el riesgo de progresión de la enfermedad y complicaciones del tratamiento en una variedad de condiciones. Por lo tanto, la cuantificación de la masa del músculo esquelético y de los tejidos adiposos en la tomografía computada (CT) y/o la proyección de imagen de resonancia magnética (MRI) puede informar la evaluación del riesgo de la cirugía y el pronóstico de la enfermedad. Este artículo describe dos métodos de cuantificación descritos originalmente por Mourtzakis et al. y Avrutin et al.: segmentación tisular y medición lineal del músculo esquelético. La imagen transversal de los pacientes en el punto medio de la tercera vértebra lumbar fue obtenida para ambas mediciones. Para la segmentación, las imágenes fueron importadas en Slice-O-Matic y coloreadas para el músculo esquelético, el tejido adiposo intramuscular, el tejido adiposo visceral, y el tejido adiposo subcutáneo. Luego, las áreas superficiales de cada tipo de tejido se calcularon utilizando la función de área de superficie de etiqueta. Para las mediciones lineales, se mide la altura y la anchura del psoa bilateral y los músculos paraespinales a nivel de la tercera vértebra lumbar y el cálculo utilizando estos cuatro valores produce la masa muscular esquelética estimada. El análisis de segmentación proporciona información cuantitativa y completa sobre la composición corporal de los pacientes, que luego se puede correlacionar con la progresión de la enfermedad. Sin embargo, el proceso consume más tiempo y requiere capacitación especializada. Las mediciones lineales son una herramienta eficiente y clínica para una evaluación preoperatoria rápida. Sin embargo, las mediciones lineales no proporcionan información sobre la composición del tejido adiposo. No obstante, estos métodos tienen amplias aplicaciones en una variedad de enfermedades para predecir los resultados quirúrgicos, el riesgo de progresión de la enfermedad e informar las opciones de tratamiento para los pacientes.

Introduction

El gravamen de la sarcopenia y de la composición del cuerpo está actualmente de gran interés clínico. Aunque las definiciones específicas de sarcopenia varían dependiendo del entorno y el contexto, todas las definiciones incluyen la pérdida significativa de masa muscular esquelética o fuerza muscular, que están estrechamente correlacionadas^1,2,3. El análisis de la composición corporal incorpora mediciones de la masa muscular esquelética y la distribución del tejido adiposo, proporcionando información más completa sobre la aptitud general de los pacientes^1,3,4. Del mismo modo, se ha encontrado que el tejido adiposo distribuido de manera desproporcionada, especialmente el tejido adiposo visceral, está relacionado con diversas enfermedades, incluidas las enfermedades cardíacas, la diabetes tipo II y el cáncer^5.

Clínico, la sarcopenia y su gravamen por medidas lineares se han mostrado en varias ocasiones para ser un factor pronóstico fuerte para la supervivencia cáncer-específica a través de malignidades y de resultados oncológicos después de cirugía, radioterapia, y quimioterapia^1,2,4,6,7,8. En particular, investigaciones anteriores demuestran que los pacientes con sarcopenia han disminuido la supervivencia específica del cáncer y la supervivencia general^1,2,9,10. Por lo tanto, el gravamen clínico exacto y rápido de la progresión del sarcopenia es importante en la determinación de la elección del tratamiento. El perfilado convencional de la composición de todo el cuerpo requiere análisis a nivel tridimensional (3D) utilizando técnicas de imagen, incluyendo tomografía computarizada (TC), resonancia magnética (RMN), densitometría ósea (DEXA) y análisis de impedancia bioeléctrica (BIA), que consumen mucho tiempo, son costosas y requieren una amplia capacitación^5,11. Otro inconveniente es la falta de información sobre la distribución adiposa, especialmente para la pletismografía de desplazamiento del aire (ADP) y DEXA^12. Por lo tanto, la evaluación y determinación de la sarcopenia y la composición corporal con el uso de modalidades convencionales de imagen transversal como la TC o la RMN, que se utilizan como parte de la práctica clínica estándar de atención, tiene un gran valor clínico^5.

Un software de segmentación comúnmente utilizado en el ámbito de la investigación clínica es el programa Slice-O-Matic desarrollado por TomoVision. Utilizando el procedimiento de segmentación de Mourtzakis et al.^13, el programa permite a los investigadores o clínicos etiquetar semiautomáticamente varios tipos de tejido, como el músculo esquelético (SM), el tejido adiposo intramuscular (IMAT), el tejido adiposo visceral (VAT) y el tejido adiposo subcutáneo (SAT) utilizando umbrales basados en la densidad, lo que permite medir las áreas transversales generales de cada tejido. Estas medidas entonces se utilizan para estimar la masa y la adiposidad del músculo esquelético de cuerpo total, a menudo después de la normalización por la altura de un paciente al cuadrado, para identificar sarcopenia y obesidad sarcopénica por umbrales sobre la base de la población.

Un método desarrollado recientemente por Avrutin et al.¹⁴ utilizando mediciones lineales del músculo esquelético desarrollado ha demostrado el potencial para ser igualmente fiable en la estimación de la masa muscular total utilizando imágenes de MRI y CT de la sección transversal L3^14,15. Los grupos psoas y músculo paraespinal comprenden gran parte del área de superficie muscular de la región L3 y tienen una alta funcionalidad, lo que sugiere que pueden ser predictores de alta fidelidad de la fuerza muscular general, y por lo tanto los principales candidatos de la medición lineal^14,15. Para calcular el área de superficie muscular, las mediciones horizontales y verticales de los grupos psoas y músculos paraespinales se obtienen utilizando una herramienta de regla para dibujar líneas rectas que se cruzan a 90 °. Las mediciones horizontales y verticales de cada grupo muscular se multiplican para estimar el área de superficie de cada grupo muscular, que luego se utiliza para calcular un índice muscular lineal cuando se divide por la altura del paciente. Con un entrenamiento mínimo, todo este proceso puede tomar menos de 1 minuto.

Dadas las posibles implicaciones de las mediciones de la composición corporal en la atención al paciente, existe una necesidad urgente de crear materiales de capacitación accesibles. En este artículo, proporcionamos una descripción detallada de dos métodos desarrollados por Avrutin et al.¹⁴ y Mourtzakis et al.¹³ para cuantificar la masa muscular esquelética y la composición corporal, respectivamente, para proveedores e investigadores clínicos.

Protocol

El siguiente estudio y protocolos fueron revisados y aprobados por la Junta de Revisión Institucional de la Universidad de Emory.

1. Segmentación L3 CT

1. Obtenga la imagen axial ct digital imaging and communications in medicine (DICOM).
   1. En el visor de imágenes, identifique la vértebra L3.
      1. Si es posible, seleccione dos vistas de ventana horizontales y seleccione la vista coronal o sagital a la izquierda como referencia, y la vista axial a la derecha.
      2. Haga clic en Cross Link para vincular las ventanas izquierda y derecha.
      3. Desplácese hacia abajo en las imágenes desde la dirección craneal hasta la caudal. Identifique la vértebra L1, que es la primera vértebra sin un accesorio de costilla.
      4. Cuente de L1 a L3 y use la vista coronal o sagital para identificar la rebanada del medio de L3. Esto se identifica como el punto en el cual ambos procesos transversales pueden ser visualizados máximo e igualmente.
      5. Seleccione el segmento L3. En la pestaña Examen, seleccione Enviar examen y guarde la imagen como un archivo DICOM.
         Nota : paso 1 es un paso de preprocesamiento y se enumera aquí para demostrar cómo obtener una imagen L3. Si el investigador ya tiene una imagen L3, puede ir al paso 2. Si el visor de imágenes no habilita las referencias cruzadas, el investigador puede omitir 1.1.1 a 1.1.2. Si la proyección de imagen no incluye la región torácica, identifique L5, que es anterior al sacro, y cuente de L5 a L3, teniendo en cuenta que la presencia de una sexta vértebra lumbar es una variante normal.
2. Abra la imagen DICOM con slice-o-matic software.
3. Arrastre el archivo DICOM a cualquier lugar de la ventana Slice-O-Matic.
4. Seleccionar modos | Región Creciendo para comenzar la segmentación.
   1. Si la versión de Slice-O-Matic tiene opciones de Protocolo de Alberta en la parte superior de la lista de opciones modos, entonces también se puede seleccionar Paso 3: Segmentación para comenzar la segmentación. Si utiliza el paso 3: segmentación, complete el paso 5 y, a continuación, continúe con el paso 11.
5. Seleccionar herramientas | Bloqueo de etiquetas. Esto permitirá al usuario "bloquear" los colores etiquetados para asegurarse de que no se colorean accidentalmente o se borran más adelante.
6. Identificación del músculo esquelético: Haga clic en 1 (rojo) debajo del área de crecimiento de la región en el lado izquierdo de la pantalla.
   1. Haga clic en el botón Desactivado por Límite inferior para activarlo. Haga clic en las flechas de la rueda del ratón para establecer deshabilitado en límite inferior. Arrastre el control deslizante sobre el límite inferior para establecer el umbral de la unidad hounsfield (HU) lo más cerca posible de -29 y, a continuación, utilice la rueda del ratón para establecer el umbral de HU exactamente en -29¹³.
   2. Haga clic en el botón Desactivado por Límite superior para activarlo. Haga clic en las flechas de la rueda del ratón para establecer el límite inferior al límite superior. Arrastre el control deslizante en Límite superior para establecer el umbral de HU lo más cerca posible de 150 y, a continuación, utilice la rueda del ratón para establecer el umbral de HU exactamente en 150¹³.
7. Identificación del tejido adiposo intramuscular (IMAT): Haga clic en 2 (verde) debajo del área de crecimiento de la región en el lado izquierdo de la pantalla.
   1. Haga clic en el botón Desactivado por Límite inferior para activarlo. Haga clic en las flechas de la rueda del ratón para establecer deshabilitado en límite inferior. Arrastre el control deslizante sobre el límite inferior para establecer el umbral de HU lo más cerca posible de -190 y, a continuación, utilice la rueda del ratón para establecer el umbral de HU exactamente en -190¹³.
   2. Haga clic en el botón Desactivado por Límite superior para activarlo. Haga clic en las flechas de la rueda del ratón para establecer el límite inferior al límite superior. Arrastre el control deslizante en Límite superior para establecer el umbral de HU lo más cerca posible de -30 y, a continuación, utilice la rueda del ratón para establecer el umbral de HU exactamente en -30¹³.
8. Identificación del tejido adiposo visceral (IVA): Haga clic en 5 (Amarillo) debajo del área de crecimiento de la región en el lado izquierdo de la pantalla.
   1. Haga clic en el botón Desactivado por Límite inferior para activarlo. Haga clic en las flechas de la rueda del ratón para establecer deshabilitado en límite inferior. Arrastre el control deslizante sobre el límite inferior para establecer el umbral de HU lo más cerca posible de -150 y, a continuación, utilice la rueda del ratón para establecer el umbral de HU exactamente en -150¹³.
   2. Haga clic en el botón Desactivado por Límite superior para activarlo. Haga clic en las flechas de la rueda del ratón para establecer el límite inferior al límite superior. Arrastre el control deslizante en Límite superior para establecer el umbral de HU lo más cerca posible de -50 y, a continuación, utilice la rueda del ratón para establecer el umbral de HU exactamente en -50¹³.
9. Identificación del tejido adiposo subcutáneo (SAT): Haga clic en 7 (Cian) debajo del área de crecimiento de la región en el lado izquierdo de la pantalla.
   1. Haga clic en el botón Desactivado por Límite inferior para activarlo. Haga clic en las flechas de la rueda del ratón para establecer deshabilitado en límite inferior. Arrastre el control deslizante sobre el límite inferior para establecer el umbral de HU lo más cerca posible de -190 y, a continuación, utilice la rueda del ratón para establecer el umbral de HU exactamente en -190¹³.
   2. Haga clic en el botón Desactivado por Límite superior para activarlo. Haga clic en las flechas de la rueda del ratón para establecer el límite inferior al límite superior. Arrastre el control deslizante en Límite superior para establecer el umbral de HU lo más cerca posible de -30 y, a continuación, utilice la rueda del ratón para establecer el umbral de HU exactamente en -30¹³.
10. Utilice las teclas + y - del teclado para acercar y alejar la imagen de TC. Ajuste el zoom según sea necesario a lo largo de la segmentación para etiquetar los tejidos de forma clara y precisa.
11. Comience a segmentar seleccionando 1 para el tejido del músculo esquelético (SM).
    1. Establezca la opción pincel en Pintar.
    2. Utilice las herramientas de pincel que se encuentran directamente en Región de crecimiento para ajustarse al tamaño deseado del pincel y comenzar a pintar sobre los grupos Psoas, Músculo Paraespinal, oblicuo, y los grupos musculares recto.
       NOTA: Si los fluidos u órganos fuera de la fascia muscular están etiquetados en rojo como músculo, asegúrese de borrar el etiquetado utilizando la selección de color Ninguno.
12. Una vez que todos los músculos estén etiquetados, seleccione 1 en el menú Bloqueo de etiquetas en la parte inferior izquierda de la pantalla. Esto asegurará que ningún músculo se vuelva a etiquetar o borrar accidentalmente a medida que avanza la segmentación.
13. Seleccione 2 en Región de crecimiento y pinte sobre todos los tejidos grasos (IMAT) dentro de la fascia muscular. Asegúrese de usar la selección de color Ninguno si alguna grasa o estructuras fuera de la fascia muscular están etiquetadas por error como IMAT.
    NOTA: Los bordes de la fascia muscular generalmente parecen más ligeros que la grasa visceral o subcutánea que la rodea. Asegúrese de etiquetar toda la grasa dentro de los bordes más ligeros de la fascia muscular como IMAT y no IVA o SAT. Si la linea alba no está etiquetada como músculo, la totalidad de la linea alba debe analizarse como IMAT.
14. Una vez que todo el IMAT esté etiquetado, seleccione 2 en el menú Bloqueo de etiquetas en la parte inferior izquierda de la pantalla.
15. Seleccione 5 en el menú Crecimiento de la región para etiquetar el tejido de IVA.
    1. Al etiquetar el IVA, dependiendo de la imagen, puede ser más fácil usar Grow 2D en lugar de Paint.
    2. Si utiliza Crecer 2D, utilice la opción Pincel más pequeña. Si usa Grow 2D, asegúrese de mirar hacia atrás sobre todo el IVA etiquetado y asegúrese de que ningún tejido intralumenal dentro de los intestinos u órganos esté etiquetado por error, ya que esa grasa generalmente proviene de la digestión de alimentos u otras estructuras que no son IVA.
    3. Si usa Paint, asegúrese de no pintar dentro de la luz de los órganos o los intestinos.
16. Una vez que todo el IVA está etiquetado, seleccione 5 en el menú Bloqueo de etiquetas en la parte inferior izquierda de la pantalla.
17. Seleccione 7 en el menú Crecimiento de la región para etiquetar el tejido SAT.
    1. Al etiquetar SAT, dependiendo de la imagen, suele ser más fácil usar Grow 2D en lugar de Paint.
    2. Si utiliza Crecer 2D, utilice la opción Pincel más pequeña.
    3. Si usa Grow 2D, asegúrese de volver sobre los bordes de la imagen con la herramienta Ninguno seleccionada para asegurarse de que ningún tejido dentro de la fascia muscular esté etiquetado como SAT y para asegurarse de que ninguna piel esté etiquetada como SAT.
       NOTA: La piel suele ser más clara en apariencia que sat y por lo general es de alrededor de 2-3 píxeles de espesor, pero tenga en cuenta que la apariencia y el grosor de la piel pueden variar de una imagen a otra.
    4. Si usa Paint,asegúrese de tener cuidado alrededor de los bordes, particularmente alrededor de la piel para asegurarse de que ningún tejido esté etiquetado incorrectamente.
18. Cuando haya terminado de etiquetar los tejidos, vaya a Herramientas | Etiqueta superficie/volumen. Esto mostrará el área de superficie y el volumen de cada uno de los tejidos etiquetados, por lo general el interés está en el área de superficie.
    1. Haga clic en Mostrar en la ventana para abrir completamente la ventana Superficie/volumen de etiquetas. Esto también mostrará los valores de HU.
    2. Registre el área de superficie y los valores de umbral de HU.
       Nota : si la ventana de superficie/volumen de etiqueta no aparece en la parte inferior izquierda de la pantalla, puede ser porque no hay suficiente espacio para mostrarlo. En este caso, asegúrese de que la ventana Slice-O-Matic esté maximizada y, a continuación, seleccione Herramientas | Bloqueo de etiquetas para quitar la ventana Bloqueo de etiquetas. Esto debería dejar suficiente espacio para mostrar la ventana Superficie/volumen de etiquetas.
19. Cuando haya terminado, vaya a | de archivos Guardar archivos TAG. Esto guardará un archivo tag donde se encuentra el archivo DICOM.

2. Segmentación de L3 MRI

1. Obtener la imagen DICOM de MRI axial (secuencias ponderadas por T2)
   1. En el visor de imágenes, identifique la vértebra L3.
      1. Si es posible, seleccione dos vistas de ventana horizontales y seleccione la vista coronal o sagital a la izquierda como referencia, y la vista axial a la derecha.
      2. Haga clic en Cross Link para vincular las ventanas izquierda y derecha.
      3. Desplácese hacia abajo en las imágenes desde la dirección craneal hasta la caudal. Identifique la vértebra L1, que es la primera vértebra sin un accesorio de costilla.
      4. Cuente de L1 a L3 y use la vista coronal o sagital para identificar la rebanada del medio de L3. Esto se identifica como el punto en el cual ambos procesos transversales pueden ser visualizados máximo e igualmente.
      5. Seleccione el segmento L3. En la pestaña Examen, seleccione Enviar examen y guarde la imagen como un archivo DICOM.
         Nota : paso 1 es un paso de preprocesamiento y se enumera aquí para demostrar cómo obtener una imagen L3. Si el investigador ya tiene una imagen L3, puede ir al paso 2. Si el visor de imágenes no habilita las referencias cruzadas, el investigador puede omitir 1.1.1 a 1.1.2. Si la imagen no incluye la región torácica, identifique L5, que es anterior al sacro, y cuente de L5 a L3, teniendo en cuenta que la presencia de una sexta vértebra lumbar es una variante normal.
2. Abra la imagen DICOM con el software Slice-O-Matic.
3. Arrastre el archivo DICOM a cualquier lugar de la ventana Slice-O-Matic.
4. Seleccionar modos | Región Creciendo para comenzar la segmentación.
   NOTA: Debido a la diferenciación pobre de tejidos adiposos en imágenes de MRI, solamente el SM se segmenta.
   1. Músculos paraespinales Segmentación: Haga clic en 1 (Rojo) debajo del área región de crecimiento en el lado izquierdo de la pantalla.
      1. En el modo de vista previa,los histogramas de la imagen mostrarían varios picos, con el primer pico representando el aire y los picos segundo, tercero y cuarto posteriores representando músculo, hueso y grasa, respectivamente.
      2. Haga clic en el botón Desactivado por Límite inferior para activarlo.
      3. Haga clic en las flechas de la rueda del ratón para establecer deshabilitado en límite inferior.
      4. Arrastre el control deslizante sobre Límite inferior para establecer el umbral de la unidad de Hounsfield (HU) en 0.
      5. Haga clic en el botón Desactivado por Límite superior para activarlo.
      6. Haga clic en las flechas de la rueda del ratón para establecer el límite inferior al límite superior.
      7. Arrastre el control deslizante en Límite superior para configurar HU para incluir el músculo paraespinal.
      8. Comience a segmentar el músculo paraespinal seleccionando 1 para el tejido del músculo esquelético (SM). Establezca la opción pincel en Pintar. Utilice las herramientas de pincel que se encuentran directamente en Región de crecimiento para ajustarse al tamaño deseado del pincel y comenzar a pintar sobre los grupos músculo paraespinal.
         NOTA: Si algo está etiquetado en rojo como músculo en fluidos u órganos fuera de la fascia muscular, asegúrese de borrar el etiquetado utilizando la selección de color Ninguno.
   2. Segmentación de los grupos musculares restantes: Mover el ratón anterior a la línea alba. En el modo de vista previa, ajuste el límite superior para incluir linea alba. Este límite superior de la intensidad se adopta entonces para todos los grupos musculares restantes.
      1. Comience a segmentar seleccionando 1 para el tejido del músculo esquelético (SM). Establezca la opción pincel en Pintar. Utilice las herramientas de pincel que se encuentran directamente en Región de crecimiento para ajustarse al tamaño deseado del pincel y comenzar a pintar sobre los grupos músculo paraespinal.
         NOTA: Si algo está etiquetado en rojo como músculo en fluidos u órganos fuera de la fascia muscular, asegúrese de borrar el etiquetado utilizando la selección de color Ninguno.
5. Cuando haya terminado de etiquetar los tejidos, vaya a Herramientas | Etiqueta superficie/volumen. Esto mostrará el área de superficie y el volumen de cada uno de los tejidos etiquetados, por lo general el interés está en el área de superficie.
6. Haga clic en Mostrar en la ventana para abrir completamente la ventana Superficie/volumen de etiquetas. Esto también mostrará los valores de HU.
7. Registre el área de superficie y los valores de umbral de HU.
   Nota : si la ventana de superficie/volumen de etiqueta no aparece en la parte inferior izquierda de la pantalla, puede ser porque no hay suficiente espacio para mostrarlo. En este caso, asegúrese de que la ventana Slice-O-Matic esté maximizada y, a continuación, seleccione Herramientas | Bloqueo de etiquetas para quitar la ventana Bloqueo de etiquetas. Esto debería dejar suficiente espacio para mostrar la ventana Superficie/volumen de etiquetas.
8. Cuando haya terminado, vaya a | de archivos Guardar archivos TAG. Esto guardará un archivo tag donde se encuentra el archivo DICOM.

3. Medición lineal para TC y RMN

1. Obtenga la imagen axial de CT o MRI DICOM.
   1. En el visor de imágenes, identifique la vértebra L3.
      1. Si es posible, seleccione dos vistas de ventana horizontales y seleccione la vista coronal o sagital a la izquierda como referencia, y la vista axial a la derecha.
      2. Haga clic en Cross Link para vincular las ventanas izquierda y derecha.
      3. Desplácese hacia abajo en las imágenes desde la dirección craneal hasta la caudal. Identifique la vértebra L1, que es la primera vértebra sin un accesorio de costilla.
      4. Cuente de L1 a L3 y utilice la vista coronal o sagital para identificar la rebanada de la mitad de L3, identificada por el punto en el que ambos procesos transversales se identifican por igual.
         Nota : paso 1 es un paso de preprocesamiento y se enumera aquí para demostrar cómo obtener una imagen L3. Si el investigador ya tiene una imagen L3, puede ir al paso 2. Si el visor de imágenes no habilita las referencias cruzadas, el investigador puede omitir 1.1.1 a 1.1.2. Si la proyección de imagen no incluye la región torácica, identifique L5, que es anterior al sacro, y cuente de L5 a L3.
2. Importe la imagen en un visor de imágenes médicas y ábrala.
   1. Para Horos: abra la aplicación y haga clic en Importar.
   2. Desplácese hasta donde se encuentra la imagen DICOM, selecciónela y haga clic en Abrir. El archivo y la imagen deben aparecer en la lista Nombre del paciente.
   3. Haga doble clic en Nombre del pacientey, a continuación, haga doble clic en la imagen para comenzar la segmentación lineal.
3. Identificar los músculos del psoas y los músculos paraespinales.
4. Seleccione la herramienta de regla y mida los diámetros horizontal (180°) y vertical (90°) de los cuatro músculos mencionados anteriormente.
   Nota : las líneas deben ser horizontales y verticales a la imagen, no diagonal. Las líneas horizontales y verticales dibujadas deben crear una caja rectangular que abarque la totalidad de cada músculo. No se limite a medir la distancia más larga del músculo. Si se utiliza un visor de imágenes que permite una herramienta de dibujo de caja, esa herramienta se puede utilizar en lugar de la herramienta de regla simple. Esto se siempre que la herramienta de dibujo de la caja muestre al menos la altura y la longitud de la caja.
5. Registre las ocho medidas (Ancho del Psoas Derecho, Longitud del Psoas Derecho, Ancho del Psoas Izquierdo, Longitud del Psoas Izquierdo, Ancho del Paraspinal Derecho, Longitud del Paraspinal Derecho, Ancho del Paraspinal Izquierdo, Longitud del Paraspinal Izquierdo) para un análisis adicional.
   1. Calcule el área de superficie muscular individual multiplicando el valor horizontal y vertical de ese músculo.
   2. Obtenga el área de superficie muscular total de los músculos psoas y los músculos paraespinales agregando el músculo izquierdo al músculo derecho, respectivamente.
   3. Calcular el índice muscular lineal dividiendo la superficie combinada (mm²⁾por la altura del paciente al cuadrado (m^2).

Results

El procedimiento de segmentación L3 da como resultado una imagen de TC o MRI marcada con tejido del músculo esquelético (SM) marcado en rojo, IMAT en verde, IVA en amarillo y SAT en cian(Figura 1). Los tejidos restantes sin etiquetar permanecerán en sus tonos blancos, grises y traseros originales que corresponden a los respectivos valores de unidad de Hounsfield (HU) de cada píxel. La mayoría de los tejidos sin etiquetar que permanecen en blanco serán hueso, la mayoría de los tejidos que permanecen en grises serán músculo no esquelético, tejido de órganos y tejido adiposo dentro de los lúmenes de los intestinos, y la mayoría de la imagen que permanece en negro será aire. Una imagen correctamente segmentada no tendrá etiquetado rojo o verde fuera de la fascia del músculo esquelético, y no tendrá etiquetado amarillo o cian dentro de la fascia del músculo esquelético. Además, el etiquetado amarillo no debe invadir los lúmenes de los intestinos u órganos como el riñón o el hígado, y el etiquetado cian no debe estar presente a lo largo de los bordes externos más claros que corresponden a la piel. Una vez completada la segmentación de la imagen, se deben registrar las áreas superficiales y los valores medios de HU del tejido, junto con la altura del paciente (Tabla 1). A partir de estos datos, se puede calcular el índice del músculo esquelético y proceder con cualquier otro análisis relevante para la investigación específica o preguntas clínicas. Tenga en cuenta que para la mayoría de las imágenes de RMN, sólo el músculo esquelético puede ser etiquetado correctamente y posteriormente analizado (Tabla 2). En las mediciones lineales, un índice se calcula dividiendo el área de superficie sobre el cuadrado de la altura (Tabla 3).

Los problemas comunes que los investigadores pueden encontrar durante el procedimiento de segmentación incluyen imágenes que tienen omisión de información clave. Por ejemplo, las imágenes pueden tener porciones considerables cortadas o recortadas (Figura 2). Específicamente, las imágenes que tienen SAT y / o tejido del músculo esquelético cortado fuera del marco reducirá drásticamente la precisión de los cálculos de área de superficie de los tejidos afectados. Si esto hace que una imagen no sea adecuada para el análisis dependerá del contexto clínico o de investigación y debe ser decidido por el equipo de investigación caso por caso. Otra trampa es que los investigadores pueden incluir inadvertidamente la médula espinal y la médula ósea en el músculo esquelético. Para evitar este problema, los investigadores deben estar bien capacitados y ser cautelosos durante la segmentación. Otros artefactos comunes en las imágenes de TC o MRI incluyen problemas técnicos causados por la colocación o el movimiento del paciente en el escáner, el trenzado de grasa y los tejidos cicatriciales alrededor de la fascia del músculo esquelético, y otros artefactos de forma extraña(Figura 3). Los problemas técnicos causados por el movimiento del paciente o la colocación incorrecta generalmente aparecerán más ligeros, con valores de HU más altos que el tejido circundante. Este tipo de problemas técnicos suelen aparecer en SAT y también pueden reducir la precisión del cálculo del área expuesta. El contexto clínico o de investigación determinará el nivel de tolerancia para tales cuestiones. El varamiento de grasa y los artefactos de tejido cicatricial generalmente no resultan en grandes cantidades de error en los cálculos del área de superficie del tejido. Sin embargo, pueden conducir a la identificación errónea de la línea fascial. El músculo esquelético y las áreas superficiales de IMAT pueden ser enormemente inexactos en los casos en que las hebras de grasa o el tejido cicatricial se confunden como la línea de fascia muscular. Otras pequeñas manchas y artefactos en las imágenes de TC y MRI generalmente no afectan la calidad general de la imagen, excepto en casos raros. Dependiendo del contexto clínico o de investigación, estos artefactos pueden necesitar ser evaluados por un experto en radiología para verificar la calidad de la imagen. El último problema común en las imágenes de TC y RM son las deformidades en la línea de la fascia muscular(Figura 4). Estas roturas generalmente no afectarán la calidad de la imagen, pero las imágenes que contienen roturas grandes u otras deformidades en la fascia muscular deben ser evaluadas por un radiólogo para determinar si el origen de la deformidad afectará el análisis del contexto clínico o de investigación.

El procedimiento de medición lineal L3 desarrollado por Avruvin et al. tiene menos errores comunes que el procedimiento de segmentación L3^14,15. Los principales problemas encontrados en las medidas lineales giran en torno a la identificación de los grupos musculares de interés, los dos psoas y los grupos musculares paraespinales (Figura 5). En la mayoría de los casos, los bordes del psoas serán distintos de los órganos cercanos, pero en el caso de que el borde sea difícil de discernir, cambiar los filtros HU o el brillo generalmente resolverá la mayoría de los problemas. Además, los bordes de los grupos musculares paraespinales a menudo serán distintos de otros tejidos cercanos, pero uno debe tener en cuenta que si ningún músculo claro alcanza la línea de fascia inferior más baja, la línea no debe incluirse en la determinación del borde inferior del grupo muscular paraespinal. Por último, el cuadrado lumborum debe excluirse a la hora de determinar el borde del psoas o grupos musculares paraespinales (Figura 5E).

Figura 1:Segmentación L3 adecuada en Slice-O-Matic. (A)La imagen de TC axial inalterada en las vértebras L3. (B)La TC axial totalmente marcada con rojo correspondiente al músculo esquelético (SM), verde a Tejido Adiposo Intramuscular (IMAT), amarillo a Tejido Adiposo Vesical (VAT), y cian a Tejido Adiposo Subcutáneo (SAT). Haga clic aquí para ver una versión más amplia de esta figura.

Figura 2:Corte la imagen L3 CT. Una imagen de TC sin etiquetar en Slice-O-Matic con cantidades sustanciales de SAT, así como cantidades significativas de tejido muscular esquelético cortado. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 3:Artefactos comunes. (A) La imagen CT sin etiquetar tiene varios artefactos resaltados en el cuadro rojo, el óvalo azul y el cuadro verde, respectivamente. El cuadro rojo muestra problemas técnicos con una tomografía computarizada, potencialmente por mal alineación o movimiento durante la exploración. El óvalo azul destaca un artefacto común que probablemente proviene de los tejidos cicatriciales. El cuadrado verde resalta las manchas que pueden tener múltiples causas potenciales. (B) La tomografía computarizada etiquetada con apariencias de los mismos artefactos respectivos resaltados en la caja roja, el óvalo azul y la caja verde. Haga clic aquí para ver una versión más amplia de esta figura.

Figura 4:Gran rotura en la fascia muscular. (A)La imagen L3 CT sin etiquetar destaca una gran ruptura en la fascia del músculo esquelético en la caja púrpura. (B) La imagen etiquetada L3 CT destaca la apariencia etiquetada de la gran rotura en la fascia del músculo esquelético en la caja púrpura. Haga clic aquí para ver una versión más amplia de esta figura.

Figura 5:Mediciones lineales L3. (A) La imagen original L3 CT antes del análisis en el visor de imágenes Horos. (B) El método de medición lineal tradicional incluye una línea vertical y una línea horizontal dibujada para cada músculo. Estas líneas se miden con una herramienta de regla y se multiplican para encontrar el área de superficie de cada grupo muscular. Tenga en cuenta que el método tradicional de medidas lineales siempre debe tener líneas que se intersecan a 90 °. Esta imagen del método tradicional de medidas lineales es solo demostración visual ya que fue creada en Horos y no se garantiza que tenga intersecciones de 90 °. (C) (D) (E) El método box para mediciones lineales L3. (C) (D) La caja azul y púrpura abarcan el psoas derecho e izquierdo, respectivamente, y la caja amarilla y verde abarcan el músculo paraespinal derecho e izquierdo, respectivamente. (E) Las cajas de color púrpura claro y naranja resaltan el cuadrado lumborum, que no debe tenerse en cuenta al determinar los bordes de los grupos psoas y músculos paraespinales. Haga clic aquí para ver una versión más amplia de esta figura.

Figura 6: Comparación de medidas lineales y L3 transversal del área del músculo esquelético, n = 65. El psoas combinado y las áreas del paraspinal están de acuerdo con el músculo esquelético total en la sección transversal L3. Haga clic aquí para ver una versión más amplia de esta figura.

SEGMENTACIÓN POR TC
	músculo	Tejido adiposo intramuscular	Tejido adiposo visceral	Tejido adiposo subcutáneo
Área de Suface (cm2)	134.4	8.402	72.43	271
Unidad de Hounsfield (media)	33.61	2.1	18.11	67.76
Altura del paciente al cuadrado (m2)	2.69	Índice del músculo esquelético (Área muscular/Altura2,cm2/m2)		49.97

Tabla 1: Segmentación por TC

SEGMENACIÓN POR RMN
	músculo
Área de Suface (cm2)	241.8
Unidad de Hounsfield (media)	35.85
Altura del paciente (m2)	3.39
Índice del músculo esquelético	71.42
(Área muscular/Altura2,cm2/m2)

Tabla 2: Segmentación por RMN

MEDIDAS LINEALES
Altura del Psoas Derecho (cm)	Ancho de Psoas Derecho (cm)	Altura del Psoas izquierdo (cm)	Ancho del Psoas izquierdo (cm)	Altura paraespinal derecha (cm)	Ancho paraespinal derecho (cm)	Altura paraespinal izquierda (cm)	Ancho paraespinal izquierdo (cm)
3.934	2.927	3.743	2.788	4.916	6.264	4.403	7.045
Área total de Psoas (cm2)		21.950		Área paraespinal total (cm2)		61.813
Área muscular total (cm2)				83.76
Altura del paciente al cuadrado (m2)		2.496		Índice de medida lineal (cm2/m2)		33.55

Tabla 3: Medidas lineales

Discussion

El músculo psoas, los grupos musculares paraespinales y los músculos oblicuos se correlacionan estrechamente con la masa muscular general⁵. En particular, el área de superficie dentro de una sección transversal de TC o RMN de estos grupos musculares en el punto medio de la tercera vértebra lumbar (L3) está altamente correlacionada con la masa muscular general, lo que hace que esta imagen sea ideal para que los investigadores o clínicos la utilicen al evaluar la sarcopenia^1,2,13. La segmentación y las mediciones lineales han demostrado un gran valor en la evaluación de la composición corporal y la identificación de condiciones de mal pronóstico como la sarcopenia y la obesidad sarcopénica en pacientes^16,17. La investigación ha demostrado que las mediciones de masa muscular están asociadas con la supervivencia y los riesgos de complicaciones importantes después de cirugías importantes o planes de tratamiento como la quimioterapia y la toxicidad quimioterapéutica^16,17,18. Por lo tanto, postularíamos que puede ser beneficioso para los médicos tener datos de composición corporal antes de aconsejar a los pacientes con respecto a las opciones de tratamiento.

Actualmente, hay varios métodos para evaluar la composición corporal. Varios métodos, como la densitometría¹² y la pletismografía de desplazamiento de aire (ADP)^19,utilizan el peso del aire y el desplazamiento, respectivamente, para estimar el porcentaje de grasa corporal y la densidad corporal. Si bien estos métodos pueden ser útiles, son incapaces de determinar la distribución del tejido adiposo^5,19. Otras técnicas analíticas de composición corporal, como la BIA, basan su análisis en las diferentes características eléctricas de la masa grasa y la masa libre de grasa¹². Sin embargo, una vez más esta técnica no evalúa adecuadamente la distribución de la grasa, y también requiere más información como el origen étnico, la edad y el sexo para mediciones más precisas¹⁹. Por el contrario, evaluaciones como la DEXA han demostrado ser útiles en la evaluación de la composición corporal, pero tienen una tendencia a sobreestimar la masa muscular con el aumento de la adiposidad^12. Varios protocolos también han utilizado el método de región de interés (ROI) para obtener datos de masa muscular y tejido adiposo dentro del software de visualización DICOM, que ha demostrado tener una buena correlación con el análisis de composición corporal BIA para la evaluación de sarcopenia y la evaluación nutricional^20,21.

El procedimiento de segmentación desarrollado por Mourtzakis et al. tiene una ventaja sobre las evaluaciones alternativas de la composición corporal, ya que se puede hacer en la mayoría de las imágenes de TC o MRI y determina con precisión las distribuciones del tejido adiposo y el área muscular^13. Además, la segmentación axial L3 tiene la ventaja de la precisión independientemente del estado de obesidad del paciente^13. Similar a las alternativas antes mencionadas, la técnica de medidas lineales desarrollada por Avrutin et al.¹⁴ no tiene la capacidad de evaluar la distribución de la grasa. Recientemente, los investigadores han demostrado disparidad en la segmentación corporal, especialmente en los métodos de medición de los músculos del psoas^{solos 22}. La masa muscular del psoas sola no es altamente representativa de la cantidad muscular lumbar o de la pérdida sistemática de músculo, y puede no estar altamente correlacionada con los resultados clínicos^22. Este problema puede ser más preocupante en la medición lineal, ya que el músculo psoas es el principal grupo muscular en la evaluación. Sin embargo, nuestra técnica contorneado incluye valoraciones bilaterales del músculo del psoas y del paraspinal para calibrar un más exacto, mientras que todavía un gravamen rápido y conveniente de la masa sec seccional del músculo. Se justifican estudios futuros que validen la concordancia entre los métodos de segmentación y medición lineal de TC/RMn y su correlación con los resultados clínicos.

Tanto la segmentación L3 como los procedimientos de medición lineal se diseñaron inicialmente para evaluar de forma rápida y precisa el contenido muscular en todo el cuerpo. Al segmentar en las vértebras L3 solamente, el protocolo ahorra tiempo mientras que todavía proporciona a los investigadores o a los clínicos bastante información para determinar la masa magra del músculo del paciente y la situación de la adiposidad. Sin embargo, a pesar de que la segmentación L3 toma mucho menos tiempo que la segmentación de cuerpo completo, todavía puede ser lento y costoso usar el software Slice-O-Matic. Por el contrario, las mediciones lineales tienen el potencial de ser tan precisas como la segmentación L3 en la evaluación del estado muscular y la sarcopenia en pacientes críticamente enfermos^14,15. Hemos demostrado tal relación en la cohorte de carcinoma de células renales T3, donde el músculo esquelético medido por mediciones lineales está estrechamente correlacionado con el valor medido por segmentación(Figura 6). Es importante destacar que el método es extremadamente rápido y el software de imágenes es gratuito. Sin embargo, la limitación más notable al procedimiento de medición lineal es su falta de capacidad para evaluar el contenido de tejido adiposo, lo que limita a los médicos a contextos donde la evaluación general del contenido muscular es suficiente.

Hay tres pasos críticos en los procedimientos de segmentación y medición lineal. En primer lugar, los médicos e investigadores deben identificar la mitad de las vértebras L3 para lograr consistencia. La mitad de las vértebras L3 será la rebanada donde la médula de los procesos transversales es más prominente. La rebanada axial de vértebras L3 se identifica más fácilmente con la ayuda de una vista sagital o coronal reticida. Los investigadores o clínicos pueden encontrar primero las vértebras L1 o el sacro como punto de referencia, teniendo en cuenta que la presencia de seis vértebras lumbares en lugar de cinco es una variante normal. El siguiente paso crucial es identificar los músculos. En las mediciones lineales, el quadratus lumborum no debe incluirse mientras se toman las mediciones verticales y horizontales. En tercer lugar, los investigadores también deben prestar mucha atención al etiquetar el IVA en el protocolo de segmentación, ya que el contenido del colon a veces puede ser etiquetado como tejido adiposo visceral²³. Cuando se produce un error de este tipo, los investigadores deben borrar estas áreas antes de pasar al siguiente paso.

Un problema común en la segmentación es la mala calidad de la imagen de TC o RMN (consulte Resultados representativos para obtener ejemplos). En algunos casos, la mala calidad no hace que la imagen sea inútil, pero en otros casos la imagen puede necesitar ser excluida del análisis. Otra limitación, posiblemente inevitable, de la segmentación de una sola imagen incluye la variación aleatoria de la posición del órgano sólido de una imagen a otra.

Otros problemas comunes tanto para el análisis de segmentación L3 como para el análisis de medición lineal a menudo están relacionados con la variación entre e intra-evaluador. Como sería el caso con la mayoría de los protocolos, se puede esperar una cierta cantidad de variación entre los observadores y entre los ensayos separados de un solo individuo. Para tener en cuenta y minimizar la variación entre evaluador con varias personas que realizan análisis, el equipo de investigadores o médicos puede probar cualquier variación estadísticamente significativa en las mediciones de área de superficie y hu promedio de la misma imagen. Tome nota especial de la variación de HU, ya que esto indicará si los investigadores o clínicos que tienen áreas de superficie muy similares para la misma imagen están etiquetando los tejidos aproximadamente igual. Para probar la variación significativa dentro del evaluador para un individuo, los investigadores o clínicos pueden tomar un pequeño subconjunto de imágenes y segmentar cada imagen hasta que todas las réplicas de cada imagen estén dentro de un margen estrecho y estadísticamente insignificante.

Reconocemos que ambos los protocolos presentados aquí tienen limitaciones en el análisis de la composición corporal, ya que solo se utiliza una sola rebanada. Como sugieren Shen et al., el análisis 3D puede proporcionar información más precisa para la grasa visceral abdominal, y el análisis de una sola rebanada para el IVA está en diferentes niveles para hombres y mujeres²⁴. Sin embargo, los protocolos discutidos aquí siguen siendo valiosos, ya que proporcionan evaluaciones rápidas del músculo, así como el tejido adiposo, que se puede utilizar para la detección de sarcopenia en las clínicas.

Además, ha habido muchos protocolos automatizados de análisis de composición corporal que utilizan algoritmos de aprendizaje automático 3D, especialmente algoritmos de clasificación basados en redes neuronales²⁵. Reconocemos que estas pueden ser las posibles alternativas futuras a la segmentación 2D tradicional. Sin embargo, estos métodos requieren grandes conjuntos de datos de imágenes de TC y RMN que se desarrollen, prueben e implementen en entornos clínicos y de investigación. Además, estos métodos a menudo requieren un análisis de segmentación 2D para establecer una referencia de línea base con la que validar los algoritmos de aprendizaje automático. Por lo tanto, los protocolos que se muestran aquí pueden ser útiles cuando no hay grandes conjuntos de datos o imágenes 3D disponibles, y estos protocolos se pueden aplicar para ayudar a desarrollar y validar algoritmos de aprendizaje automático cuando son aplicables. Por lo tanto, creemos que los médicos e investigadores pueden beneficiarse de este video de capacitación y adoptar estos métodos rápidos y confiables como cribado preliminar antes de que el análisis automatizado esté disponible y con el fin de facilitar la implementación de esta tecnología avanzada.

La capacidad de analizar rápidamente la distribución del tejido adiposo y la masa muscular esquelética tiene una amplia gama de intereses clínicos que van desde el tratamiento del cáncer y la investigación hasta las enfermedades cardíacas⁵. En comparación con otros métodos comúnmente utilizados, el Mourtzakis et al. El procedimiento de segmentación L3 en Slice-O-Matic puede evaluar de forma precisa y rápida la distribución del tejido adiposo y determinar el estado de sarcopenia^5,12,13,19. Además, en contextos donde la información sobre la masa muscular esquelética es suficiente, el procedimiento de medición lineal L3 es una herramienta confiable y muy rápida para ayudar a predecir el éxito en tratamientos contra el cáncer como cirugía, radioterapia y quimioterapia^1,2,4,6,7,8. El propósito de este video de capacitación y manuscrito es delinear claramente el protocolo para la segmentación y las mediciones lineales para uso futuro para que los médicos puedan evaluar más fácilmente la composición corporal en el entorno clínico.

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Estación de trabajo Centricity PACS Radiology RA 1000	GE  Visor		imágenes sanitarias para obtener imágenes de resonancia magnética y tomografía computarizada del sujeto
Slice-O-Matic 5.0	TomoVision		Software de segmentación utilizado en este protocolo. Se pueden utilizar otras versiones de este software, pero las herramientas pueden ser ligeramente diferentes.
Horos	Nimble Co LLC d/b/a Purview		Software de segmentación lineal utilizado en este protol, pero los investigadores pueden usar cualquier visor de imágenes con una herramienta de regla.