Методическая статья

Идентификация эрозий в пястно-фаланговых суставах при ревматоидном артрите с помощью периферической количественной компьютерной томографии высокого разрешения

4.2K просмотров

⸱

DOI:

10.3791/65802

⸱

6 октября 2023 г.

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Radiology, McCaig Institute for Bone and Joint Health, University of Calgary, 2Department of Biomedical Engineering, University of Calgary, 3University Medical Center Freiburg, 4Department of Rheumatology, University of São Paulo, 5Department of Radiology and Biomedical Imaging, University of California, San Francisco, 6Department of Biomedical Engineering, University of Melbourne, 7Department of Medicine and Therapeutics, The Chinese University of Hong Kong

В этой статье

Краткое содержание

Эрозии костей являются важным патологическим признаком ревматоидного артрита. Целью данной работы является внедрение обучающего инструмента для предоставления пользователям рекомендаций по выявлению патологических переломов коры головного мозга на изображениях периферической количественной компьютерной томографии высокого разрешения для анализа эрозии.

Аннотация

Костные эрозии являются патологическим признаком нескольких форм воспалительного артрита, включая ревматоидный артрит (РА). Повышенное наличие и размер эрозий связаны с неблагоприятными исходами, функцией суставов и прогрессированием заболевания. Периферическая количественная компьютерная томография высокого разрешения (HR-pQCT) обеспечивает непревзойденную визуализацию эрозий костей in vivo . Однако при таком разрешении видны и разрывы в кортикальной оболочке (кортикальные разрывы), связанные с нормальными физиологическими процессами и патологией. В исследовании grouP для компьютерной томографии xtrEme при ревматоидном артрите ранее использовался консенсусный процесс для разработки определения патологической эрозии при HR-pQCT: перелом коры головного мозга, обнаруженный, по крайней мере, в двух последовательных срезах, по крайней мере, в двух перпендикулярных плоскостях, нелинейной формы, с сопутствующей трабекулярной потерей костной массы. Однако, несмотря на наличие консенсусного определения, идентификация эрозии является сложной задачей, связанной с проблемами межоценочной изменчивости. Целью данной работы является внедрение обучающего инструмента для предоставления пользователям рекомендаций по выявлению патологических корковых разрывов на изображениях HR-pQCT для эрозионного анализа. Протокол, представленный здесь, использует специально разработанный модуль (Bone Analysis Module (BAM) - Training), реализованный в качестве расширения программного обеспечения для обработки изображений с открытым исходным кодом (3D Slicer). Используя этот модуль, пользователи могут практиковаться в выявлении эрозий и сравнивать свои результаты с эрозиями, аннотированными экспертами-ревматологами.

Введение

Эрозии костей возникают, когда воспаление вызывает локализованную потерю костной массы на кортикальной поверхности кости. Эти эрозии распространяются в нижележащую область трабекулярной кости. Они являются патологическим признаком нескольких форм воспалительного артрита, включая ревматоидный артрит (РА)1. Наличие и размер эрозии связаны с неблагоприятными исходами, функцией пациента и прогрессированием заболевания 2,3,4,5. В то время как обычная рентгенография остается клиническим стандартом для оценки эрозии, периферическая количественная компьютерная томография высокого разрешения (HR-pQCT) обеспечивает получение 3D-изображений и превосходную чувствительность и специфичность для обнаружения эрозии 6,7. При воспалительном артрите, таком как ревматоидный артрит, HR-pQCT обычно проводится на2-м и3-м пястно-фаланговых суставах - наиболее пораженных суставах кисти8. Поскольку изображения HR-pQCT имеют высокое пространственное разрешение, физиологические нарушения в кортикальной поверхности наблюдаются и у здоровых людей без РА9. Эти корковые прерывания часто связаны с сосудистыми каналами или питательными отверстиями, проходящими через кость10. Таким образом, задача состоит в том, чтобы отличить корковые прерывания, связанные с патологическим процессом (т.е. патологические эрозии), от непатологических признаков.

Консенсусное определение патологической костной эрозии было опубликовано в Исследовании grouP for xtrEme Computed Tomopation in Rheumatoid Arthritis (SPECTRA) как наличие определенного прерывания в кортикальном слое кости, которое распространяется по меньшей мере на два последовательных среза и обнаруживается в двух или более перпендикулярных плоскостях11. Далее прерывание должно быть нелинейной формы и сопровождаться потерей в трабекулярной области. Наглядные примеры корковых прерываний, которые соответствуют и не соответствуют критериям эрозий, показаны в работе Klose-Jensen et al.12.

Однако не все корковые нарушения, отвечающие вышеуказанным критериям, классифицируются как эрозии. Перерывы иногда вызваны физиологическими процессами, такими как сосудистые каналы (рис. 1). Их можно идентифицировать и дифференцировать от эрозий благодаря их предсказуемому анатомическому расположению, параллельным и прямым краям и субмиллиметровому размеру13. Кисты – это еще одна форма кортикального разрыва, которая не считается эрозией. Они часто имеют округлую трабекулярную структуру с четкой кистозной стенкой 13. В отличие от острых краев и открытой трабекулярной структуры проявляются эрозии. Тем не менее, эрозии могут образовываться в кистозных участках, что делает неоднозначным определение объема потери костной массы, вызванной эрозиями, а не кистами. Несмотря на то, что разрешение этой неоднозначности с помощью дополнительных критериев не является целью данного исследования, существует необходимость предоставить исчерпывающие примеры патологической эрозии и физиологических нарушений коры головного мозга.

figure-introduction-1
Рисунок 1: Пример кортикальных разрывов, которые не были вызваны исключительно эрозиями. (А) Рисунок, иллюстрирующий общее расположение сосудистых каналов у основания головки пястной кости. Примеры сосудистых каналов в (B) корональной, (C) сагиттальной, (D) и (E) аксиальных плоскостях. (F) Пример прерывания коры головного мозга, вызванного кистой. (G) Пример пустотного объема в трабекулярной области кости, включающего как кисты, так и эрозии. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этого рисунка.

Несмотря на трудности, связанные с идентификацией эрозии, в настоящее время не существует учебных пособий, которые могли бы предоставить менее опытным пользователям рекомендации по интерпретации изображений HR-pQCT для анализа эрозии. Недавно был разработан модуль с открытым исходным кодом для анализа эрозии под названием Модуль анализа костей (BAM) - Erosion Volume, реализованный в качестве расширения программного обеспечения для обработки изображений с открытым исходным кодом для обеспечения визуализации эрозии и объемного анализа14. Протокол, представленный здесь, описывает использование обучающего модуля, добавленного в BAM (BAM - Training), который сравнивает попытки выявления эрозии пользователями путем сравнения идентификации эрозии с эрозиями, аннотированными экспертами-ревматологами. Этот обучающий инструмент предоставляет пользователям обратную связь по выявлению эрозии, чтобы направлять улучшения в анализе эрозии. Инструкции по установке программного обеспечения приведены на шаге 1. Сведения о сборе новых данных см. в шагах 3–5.3. Сведения об использовании только обучающего модуля см. в шаге 2.

Протокол

Все методы, описанные в этом протоколе, соответствуют рекомендациям, установленным Объединенным советом по этике исследований в области здравоохранения при Университете Калгари (REB19-0387).

1. Установите 3D Slicer 15 и модули анализа костей

  1. Загрузите установочный файл для стабильной версии 3D Slicer, которая относится к операционной системе, используемой с https://download.slicer.org/.
  2. Запустите загруженный установочный файл и следуйте инструкциям мастера.
  3. После завершения установки приступайте к установке модулей анализа костной ткани.
    1. Загрузите модули анализа костной ткани из https://doi.org/10.5281/zenodo.7943007 в виде сжатого zip-файла и извлеките сжатую папку. Обратите внимание на каталог, в котором находится извлеченная папка.
    2. Запустите 3D Slicer. Загрузите модули в 3D Slicer, нажав Edit в верхнем левом углу окна 3D Slicer. Нажмите « Редактировать» > «Настройки приложения », чтобы открыть новое окно.
    3. Нажмите на вкладку «Модули », расположенную слева в недавно открывшемся окне настроек. Добавьте пути к модулям анализа костей в разделе Дополнительные пути к модулям: (Рисунок 2).
      1. Для этого перетащите следующий список папок в поле, расположенное в разделе Пути к дополнительным модулям:. Эти папки находятся внутри загруженной папки на шаге 1.3.1: AutoMask, CorticalBreakDetection, ErosionComparison, ErosionVolume, FileConverter, ImageRegistration, Training. Окно настроек должно выглядеть примерно так, как показано на рисунке 2.
      2. Нажмите OK в правом нижнем углу окна настроек. Для подтверждения установки модулей требуется перезагрузка. Для этого закройте 3D-слайсер и перезапустите его.
        ПРИМЕЧАНИЕ: Загрузка модулей выполняется только один раз за установку 3D Slicer. При дальнейшем обновлении репозитория GitHub для анализа костей простая команда терминала (или командной строки) git pull в каталоге, содержащем предыдущую загрузку BAM, автоматически обновит все модули. Опять же, в качестве альтернативы репозиторий можно скачать, а старые модули обменять на новые вручную.

figure-protocol-1
Рисунок 2: Пример окна настроек после добавления модулей костного анализа в установку 3D Slicer. На изображении показан скриншот окна настроек с модулями, выделенными красным прямоугольником. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этого рисунка.

2. Обучающий модуль

  1. Запустите модуль BAM-Training.
    1. Щёлкните по выпадающему меню , расположенному на панели инструментов 3D Slicer. Найдите модули анализа костной ткани и наведите на них курсор мыши (рис. 3). Нажмите « Обучение».
  2. Загрузите файлы в модуль.
    1. При запуске обучающего модуля BAM все необходимые файлы (изображения в оттенках серого, маски, сегментация ссылок на эрозию) будут загружены автоматически нажатием кнопки Продолжить, при условии, что репозиторий BAM github был загружен, как указано выше.
  3. Выберите тип сканирования файлов.
    1. Выберите один из них, наведя курсор на выпадающее меню с надписью «Входная громкость»: Выберите громкость, которая представляет собой основное изображение в оттенках серого.
    2. Выберите маску (т.е. файл, который идентифицирует объем в пределах надкостничной поверхности) в выпадающем меню с надписью Маска ввода: Выберите объем. Убедитесь, что эта маска соответствует входному объему, указанному выше, проверив идентификатор измерения и соединение MCP одинаковы в обоих вариантах.
    3. Если вы впервые запускаете обучающий модуль на этом изображении с этим запуском 3D-среза, создайте новую сегментацию выходных данных в раскрывающемся меню с надписью Output Erosions: Select a Segmentation. Для этого щелкните раскрывающееся меню и выберите Создать новую сегментацию. При этом будет создан новый узел выходной сегментации, помеченный после метки входной маски + _ER. Чтобы присвоить выходным данным другую метку, выберите Создать новую сегментацию как... и введите нужную метку.
      ПРИМЕЧАНИЕ: В 3D-срезе и в этом документе маска и сегментация определяют объем внутри периостальной поверхности кости. Маска визуализируется в виде двоичного изображения, в то время как сегментация относится к визуализации двоичного изображения, наложенного на изображение в оттенках серого. Эти различия определяются с помощью 3D Slicer. Пример показан на рисунке 4.
  4. Разместите начальные точки, как описано ниже.
    1. Для начала создайте новый список начальных точек, чтобы добавить начальные точки. Для этого нажмите на выпадающее меню с надписью Seed Points: None и создайте новый список, выбрав Create new Point List. Опять же, стандартом маркировки по умолчанию является метка входного изображения + _SEEDS. Чтобы задать собственную метку, выберите Создать новый список точек....
    2. Прокрутите срезы и определите места эрозии, поместив начальную точку в интересующую область. Нажмите кнопку Red Dot-Blue Drop , показанную на рисунке 5A , чтобы добавить новую начальную точку.
      1. Поместите точку посева как можно глубже (внутрь трабекулярной кости) в объем эрозии. Убедитесь, что начальная точка находится в самой темной области тома.
      2. Чтобы изменить размер начальной точки, измените размер в процентах в текстовом поле с надписью «Размер начальной точки:». Другие поля в таблице начальных точек, такие как костная и кортикальная прерывание, предназначены для записей пользователя и не влияют на алгоритм вычисления эрозии.
  5. Получите отзыв, как описано ниже.
    1. После того, как посевные точки будут размещены. Нажмите кнопку Get Erosions, выделенную на рисунке 5B, чтобы запустить алгоритм измерения эрозии на заданных входных данных. По завершении измерений эрозии модуль предоставит обратную связь о размещении точки посева. Местоположение каждой исходной точки сравнивается с местоположением эталонных эрозий, чтобы сопоставить начальные точки с эрозией, которую она пытается измерить.
    2. Получение референсных эрозий путем расчета объема эрозии с использованием затравочных точек, размещенных ревматологами с подготовкой, обширными публикациями и более чем 10-летним опытом использования визуализации HR-pQCT и эрозионного анализа (SF и CF).

figure-protocol-2
Рисунок 3: Выпадающее меню 3D Slicer. Выпадающее меню для поиска модулей анализа костной ткани и выбора модуля обучения. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этого рисунка.

figure-protocol-3
Рисунок 4: Идентификация объема внутри периостальной поверхности кости. (А) Пример маски. Маска визуализируется в виде бинарного изображения. (Б) Пример сегментации. Сегментация относится к визуализации двоичного изображения, наложенного на изображение в оттенках серого. Эти различия определяются с помощью 3D Slicer. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этого рисунка.

figure-protocol-4
Рисунок 5: Пример скриншота обучающего модуля в 3D Slicer. (A) Нажмите, чтобы добавить новые начальные точки. (B) Нажмите, чтобы рассчитать объемы эрозии. (C) Нажмите, чтобы импортировать изображения. (D) Нажмите, чтобы открыть начальные точки, размещенные экспертами. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этого рисунка.

3. Получение и экспорт изображений для использования в инструменте эрозионного анализа

  1. Получение изображений HR-pQCT с помощью сканера HR-pQCT первого или второго поколения. Для получения изображений для этого исследования использовался коммерческий сканер (см. таблицу материалов).
    ПРИМЕЧАНИЕ: Изображения, использованные в этом исследовании, относятся к2-му и3-му пястно-фаланговым суставам и были получены с использованием протокола, описанного в Barnabe et al.8, однако изображения любых суставов с эрозиями совместимы с BAM.
  2. Проверьте изображения на наличие артефакта движения16,17. Не используйте изображения с оценкой движения > 3 для анализа эрозии.
  3. Экспортируйте файлы AIM (проприетарный формат изображений) или файлы цифровых изображений и коммуникаций в медицине (DICOM) каждого сустава на локальный диск с помощью протокола передачи файлов (FTP). Файлы отдельных соединений могут быть сгенерированы с помощью конвейера анализа ширины стыкового пространства (JSW), предоставленного изготовителем18. Переименуйте файлы из числового формата по умолчанию для упрощения использования.

4. Конвертация файлов и генерация костной маски

ПРИМЕЧАНИЕ: В зависимости от формата изображения, выполните шаг 4.1 для изображений AIM (проприетарный формат изображений HR-pQCT), MHA (формат ITK MetaImage), nii (NIfTI - Технологическая инициатива в области информатики нейровизуализации), NRRD (почти необработанные растровые данные) или шаг 4.2 для изображений DICOM.

  1. Чтобы импортировать изображения с любым из следующих форматов файлов изображений: MHA, nii, AIM или NRRD, выполните действия, описанные ниже.
    1. Нажмите на кнопку с надписью DATA , расположенную в левом верхнем углу окна 3D-среза (рис. 5C).
    2. Чтобы добавить файлы изображений, нажмите « Выбрать файл(ы)» для добавления, найдите и добавьте изображения.
    3. Чтобы добавить весь каталог изображений, нажмите « Выбрать каталог для добавления», найдите и добавьте каталог. При этом будут загружены все изображения в этом каталоге.
    4. Если по какой-либо причине маску изображения необходимо импортировать в качестве сегментации 3D-среза, сначала преобразуйте ее в файл NRRD или nii. Это преобразование может быть выполнено автоматически, подробнее см. шаг 4.4.1.
  2. Импортируйте файлы DICOM в 3D-слайсер, как описано ниже.
    1. Нажмите на кнопку с надписью DCM , расположенную в левом верхнем углу окна 3D-среза.
    2. Нажмите « Импорт файлов DICOM», найдите и добавьте каталог, содержащий файлы DICOM (расширение .dcm).
    3. Нажмите на кнопку с надписью Загрузить , расположенную в правой части окна.
  3. Получите маску изображения с помощью Шаг 2 - Автоматическая маска в модуле BAM - Автоматическая маска.
    1. Нажмите на выпадающее меню, расположенное на панели инструментов 3D Slicer. Найдите Модули анализа костей и наведите на них курсор мыши. Нажмите на Автоматическая маска.
    2. На вкладке Шаг 2 - Автоматическая маска выберите входную громкость с помощью выпадающего меню с надписью Входной объем:. Это входное сканирование.
    3. Создайте новые выходные данные в раскрывающемся меню с надписью Output segmentation: и выберите Create New LabelMapVolume. При этом будет создан новый выходной узел, помеченный после метки входной маски + _MASK. Чтобы присвоить выходным данным другую метку, выберите Create New LabelMapVolume as... и введите нужную метку.
    4. Введите количество костей, которые должны быть замаскированы в текстовое поле с этой меткой. Выберите Ormir в выпадающем меню с надписью Алгоритм для оптимальной сегментации для этого анализа19.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Доступны и другие варианты создания этих масок, которые могут быть добавлены в будущем.
    5. Нажмите « Получить маску». Это запустит алгоритм (~2-3 минуты) и выведет результат в том же каталоге, что и входное изображение. Он также сохранит отдельную маску для каждой кости, если на изображении было несколько костей.
  4. Выполните ручную коррекцию костной маски с помощью Шага 3 - Ручная коррекция в модуле BAM. Часто сгенерированная маска неточна. Выполняйте ручное исправление, чтобы добавлять, удалять или редактировать определенные компоненты сегментации.
    1. Чтобы отредактировать маску, созданную другими способами или сгенерированную при предыдущем запуске 3D-среза, используйте этот модуль для загрузки этих масок в 3D-срез из файла. Расширение файла может быть любым из следующих: MHA, nii, NRRD, AIM.
      1. Скопируйте изображения в каталог LOAD_MASKS, расположенный в папке BAM, загруженной на шаге 1.3.
      2. Вернитесь в 3D Slicer и нажмите кнопку Load (Загрузить ) на этапе ручной коррекции.
    2. Выберите сегментацию для коррекции в выпадающем меню с надписью «Маска для коррекции:».
    3. Выберите исходное изображение в оттенках серого, относящееся к этой сегментации эрозии, в раскрывающемся меню с надписью Master Volume:. Нажмите кнопку Инициализация.
    4. Каждая сегментация должна иметь свою собственную запись в таблице ниже. Выберите сегментацию для коррекции в зависимости от цвета сегментации.
    5. Чтобы добавить в сегментацию, нажмите на вторую кнопку в первой строке. При этом используется функция paint. Вносите дополнения в объемы, рисуя на изображениях (удерживая левую кнопку мыши нажатой и двигая мышью).
    6. Чтобы удалить часть сегментации, нажмите на кнопку под таблицей с надписью Erase Between Slices. Это функция стирания, которая работает так же, как и функция рисования, но стирает.
    7. Рисуйте дополнения по мере необходимости примерно на каждых 10-25 ломтиках, но не забудьте включить первый и последний ломтики, где было необходимо добавление.
    8. Если использовалась функция рисования, изменения можно интерполировать, нажав на первую кнопку пятой строки с надписью Fill in Between Slices function. Нажмите на кнопки Initialize > Apply.
    9. Если использовалась функция стирания, просто нажмите кнопку под таблицей с надписью «Применить стирание». Не используйте функции рисования и стирания одновременно. Сначала примените одну функцию, а затем другую.
    10. После того, как правки будут завершены, нажмите Применить.

5. Идентификация эрозий

  1. Используйте Шаг 4 - Эрозии в модуле BAM - Объем эрозии для идентификации эрозии. Модуль «Объем эрозии» — это инструмент, отвечающий за идентификацию и измерение эрозий в рамках сканирования.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Этот модуль является основным инструментом обучения, описанным выше, и имеет почти идентичный рабочий процесс. Отличия заключаются в том, что рассчитанные эрозии не сравниваются с экспертно аннотированными, здесь возможен экспорт статистики эрозии и ручная коррекция объемов после их идентификации.
  2. Разместите семенные точки и получите эрозию, как это было сделано в шаге 2.4. В конце концов, никакой обратной связи предоставлено не будет.
  3. Ручная коррекция
    1. Если размер и форма автоматически обнаруженных объемов эрозии неудовлетворительны, отредактируйте их на вкладках Шаг 5 - Ручная коррекция и Экспорт сегментации. Выполните действия, описанные в шаге 4.4. Однако нет возможности загрузить объемы внешней эрозии. Не нажимайте кнопку «Применить » после завершения исправлений, так как изменения уже сохранены.

6. Статистика эрозии

  1. Экспортируйте вычисленные данные в файл электронной таблицы (формат CSV) с помощью вкладки Шаг 6 - Статистика.
  2. Укажите объем эрозии, рассчитанный на шаге 4 и при необходимости исправленный на шаге 5, в раскрывающемся меню с надписью Входные эрозии.
  3. Предоставьте изображение в оттенках серого в раскрывающемся меню с надписью «Основная громкость». Укажите ширину воксела (в мм) изображения в текстовом поле. Нажмите Получить статистику.
  4. Файл электронной таблицы был сгенерирован в каталоге EROSIONS_OUTPUT_DATA, расположенном в папке BAM, загруженной на шаге 1.3. Пример выходной таблицы приведен в таблице 1 .

Результаты

Используя обучающий инструмент, пользователи могут попрактиковаться в выявлении участков эрозии, получая обратную связь о своих результатах. Эта петля обратной связи может улучшить способность пользователя идентифицировать эрозии и, возможно, использовать модули BAM для идентификации эрозий на собственных изображениях. Обратная связь после размещения посевной точки основана на следующих критериях. 1) Если количество размещенных начальных точек не соответствует количеству опорных эрозий, пользователю предлагается удалить или добавить соответствующее количество начальных точек. 2) Если местоположение исходной точки не может быть сопоставлено с эталонной эрозией, отображается сообщение о том, что в местоположении этой исходной точки эрозии нет. 3) Если начальная точка совпадает с референсным патологическим/физиологическим кортикальным прерыванием, таким как киста или сосудистый канал, пользователь информируется о типе кортикального прерывания, которое он пытался идентифицировать как эрозию, и просит удалить начальную точку. 4) Если местоположение исходной точки перекрывает эталонную эрозию, алгоритм все равно может не обнаружить эрозию. Это может произойти, когда исходная точка не была центрирована в эрозии. В этих случаях пользователю предлагается изменить положение начальной точки. 5) Если исходная точка расположена слишком далеко от эрозии, пользователь будет проинформирован об их неправильном размещении и предложен повторить попытку. 6) Когда местоположение исходной точки совпадает с эталонной эрозией, отображается подсказка, информирующая пользователя об успешной попытке идентифицировать эрозию в этой конкретной исходной точке.

В следующем разделе приведены примеры работы модуля на основе различных входных данных. Правильные и неправильные входные данные будут продемонстрированы в следующих примерах. На рисунке 6А показано местоположение исходной точки, расположенной в пределах эрозии. На этом изображении существует только одна эрозия, поэтому вычисление эрозий с начальной точкой даст ожидаемые результаты. На рисунке 6B показан запрос, отображаемый пользователям, когда их попытка идентифицировать эрозии совпадает с изображением, аннотированным экспертом. Модуль также отображает результаты в виде сегментации на изображении в оттенках серого (рис. 6C). Если пользователь разместил начальную точку в месте без эрозии, как показано на рисунке 7A, модуль отобразит сообщение об ошибке (рисунок 7B) о том, что в этом месте нет эрозии, и предложит пользователю переместить/удалить начальные точки.

figure-results-1
Рисунок 6: Пример правильной идентификации эрозии. (A) Пример того, как пользователь правильно размещает начальную точку в месте эрозии. (Б) Пример обратной связи, когда все эрозии были идентифицированы правильно. (C) Пример отображаемой сегментации эрозии при правильном расчете эрозии. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этого рисунка.

figure-results-2
Рисунок 7: Пример неправильной идентификации эрозии. (A) Пример исходной точки, размещенной там, где нет эрозии. (B) Пример сообщения об ошибке, когда исходная точка размещается в месте, где нет эрозии. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этого рисунка.

Расположение всех кист и сосудистых каналов на предоставленных обучающих изображениях было определено экспертом. Таким образом, можно обнаружить, когда пользователь пытается неправильно определить кисту или сосудистый канал. На рисунке 8А показана попытка идентифицировать кисту путем размещения на ней затравочной точки. На рисунке 8B показан следующий вывод об ошибке.

figure-results-3
Рисунок 8: Пример идентификации кисты. (А) Пример затравочной точки, размещенной на кисте. (B) Пример сообщения об ошибке при размещении затравочной точки на кисте. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этого рисунка.

Модуль также сообщит пользователю, есть ли у него нужное количество начальных точек. Если пользователь разместил неверное количество начальных точек, модуль сообщит пользователю точное количество начальных точек, которые отсутствуют или лишние, чтобы идентифицировать все эрозии на изображении. Модуль также дает обратную связь для каждой размещенной начальной точки. Таким образом, пользователь знает, какие действия необходимо предпринять для каждой отдельной начальной точки. На рисунке 9 показан пример, в котором пользователь разместил только одну начальную точку, когда ожидалось две.

figure-results-4
Рисунок 9: Пример эрозий, рассчитанных без одной начальной точки. В примере показан пример, в котором пользователь разместил только одну начальную точку, когда ожидалось две. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этого рисунка.

Если у пользователя возникнут проблемы с поиском какой-либо или всех эрозий, у него есть возможность показать профессионально аннотированные местоположения, нажав кнопку с надписью Reveal Correct Seed Points (Показать правильные начальные точки) (рис. 5D). При нажатии этой кнопки правильные начальные точки будут загружены в текущее окно 3D-среза.

Таким образом, это показывает, что программный модуль может оценить правильность попытки пользователя идентифицировать эрозии на выбранных изображениях, сравнивая вычисленную эрозию с эрозиями, аннотированными экспертами. Кроме того, модуль предоставляет обратную связь на основе каждой размещенной пользователем начальной точки, чтобы направлять их к ожидаемому расположению начальной точки и входным параметрам.

Идентификатор сканированияПрерывание коры головного мозгаКостьЯрлыкМестоположение центроидаОбъем (мм 3)Площадь поверхности (мм2)ОкруглостьКоличество вокселей (вокселов)
3_Training.niiЭрозияПястныйSEEDS_28-1210, 108, 2423.32166885314.468183780.7441149114853
3_Training.niiЭрозияПястныйSEEDS_28-3179, 100, 2411.1007395627.1212312390.72396594922

Таблица 1: Пример сгенерированного выходного файла (формат csv), описывающего вычисленные эрозии и их статистику.

Обсуждение

Этот обучающий инструмент дает возможность научиться выявлять эрозии с помощью модуля анализа костной ткани. Дальнейшее использование этого инструмента анализа эрозии помимо обучения требует доступа к изображениям хорошего качества с незначительными артефактами движения или без них. Определение эрозии HR-pQCT, основанное на литературе, описывает анатомические особенности, связанные с патологическими эрозиями, о которых можно сообщить с достаточной воспроизводимостью11,20. Однако это определение не учитывает общее анатомическое расположение сосудистых каналов, что может привести к их ошибочной классификации как костных эрозий10.

Важнейшими этапами в этом протоколе являются создание костной маски, размещение затравочных точек и создание объема эрозии. Несмотря на то, что используются автоматизированные методы создания масок и объема эрозии, маски часто требуют ручной коррекции для обеспечения удовлетворительных результатов. Приведено подробное описание инструментов, доступных для выполнения ручных исправлений. При размещении посевных точек руководствуйтесь учебными примерами, предоставленными модулем BAM-Training.

Основываясь на данных, использованных на сегодняшний день, этот протокол предоставляет рекомендации по устранению неполадок, когда модуль эрозионного анализа не дает ожидаемых результатов. В дальнейшей работе будет обеспечен доступ к дополнительным обучающим данным. Предыдущее исследование показало, что объемы эрозии, оцененные с помощью этого метода, сопоставимы с существующими методами 14,21,22. Предоставление обучающих данных позволит сравнивать их с новыми инструментами эрозионного анализа по мере их разработки23.

Представленный здесь учебный инструмент в первую очередь помогает в выявлении эрозии; Однако в настоящее время метод ограничен отсутствием консенсуса по определению степени эрозии трабекулярной кости. Тем не менее, модули BAM имеют открытый исходный код, поэтому, по мере изменения будущих определений степени эрозии, другие исследователи имеют доступ к модификации модулей в соответствии со своими потребностями.

По мере расширения использования HR-pQCT в ревматологических исследованиях, обучающий инструмент предоставляет неопытным пользователям рекомендации по выявлению патологических корковых прерываний на изображениях HR-pQCT для анализа эрозии. Этот инструмент будет применим исследователям независимо от метода, выбранного для анализа эрозии. Несмотря на то, что для повышения воспроизводимости и скорости анализа желательна полностью автоматизированная идентификация эрозии, для обучения моделей машинного обучения требуются большие эталонные/эталонные наборы данных с точными аннотациями. Будучи инструментом с открытым исходным кодом, этот модуль дает возможность коллективно разрабатывать большие аннотированные наборы данных для будущего использования в машинном обучении. Использование этого учебного инструмента позволит большему числу исследователей включить эрозионный анализ в свои исследования HR-pQCT.

Раскрытие информации

У всех авторов нет конфликта интересов, о котором нужно сообщать.

Благодарности

Авторы выражают признательность следующим финансирующим организациям, которые поддержали эту работу. SLM финансируется через Общество артрита (STAR-18-0189) и грант Канадского института планирования и распространения исследований в области здравоохранения. JJT является обладателем стипендии CIHR.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
3DSlicerOpen SourceN/AСкачать по адресу https://www.slicer.org/
BAM Erosion Analysis ModulesOpen SourceN/AВерсия, использованная в рукописи: скачать по адресу https://doi.org/10.5281/zenodo.7943007
XtremeCTIIScanco Medical Н/Д

Ссылки

  1. Schett, G., Gravallese, E. Bone erosion in rheumatoid arthritis: mechanisms, diagnosis and treatment. Nature Reviews Rheumatology. 8 (11), 656-664 (2012).
  2. Ødegård, S., et al. Association of early radiographic damage with impaired physical function in rheumatoid arthritis: A ten-year, longitudinal observational study in 238 patients. Arthritis & Rheumatism. 54 (1), 68-75 (2006).
  3. Scott, D. L., et al. The links between joint damage and disability in rheumatoid arthritis. Rheumatology. 39 (2), 122-132 (2000).
  4. van Nies, J. A. B., et al. Evaluating processes underlying the predictive value of baseline erosions for future radiological damage in early rheumatoid arthritis. Annals of Rheumatic Diseases. 74 (5), 883-889 (2015).
  5. Versteeg, G. A., et al. Early radiological progression remains associated with long-term joint damage in real-world rheumatoid arthritis patients treated to the target of remission. Scandinavian Journal of Rheumatology. , (2021).
  6. Brunet, S. C., et al. Bone changes in early inflammatory arthritis assessed with High-Resolution peripheral Quantitative Computed Tomography (HR-pQCT): A 12-month cohort study. Joint Bone Spine. 88 (1), 105065(2021).
  7. Finzel, S., et al. Repair of bone erosions in rheumatoid arthritis treated with tumour necrosis factor inhibitors is based on bone apposition at the base of the erosion. Annals of Rheumatic Diseases. 70 (9), 1587-1593 (2011).
  8. Barnabe, C., Feehan, L. High-resolution peripheral quantitative computed tomography imaging protocol for metacarpophalangeal joints in inflammatory arthritis: the SPECTRA collaboration. The Journal of Rheumatology. 39 (7), 1494-1495 (2012).
  9. Peters, M., et al. Assessment of Cortical Interruptions in the Finger Joints of Patients With Rheumatoid Arthritis Using HR-pQCT, Radiography, and MRI. Journal of Bone and Mineral Research. 33 (9), 1676-1685 (2018).
  10. Scharmga, A., et al. Vascular channels in metacarpophalangeal joints: a comparative histologic and high-resolution imaging study. Scientific reports. 7 (1), 8966-8968 (2017).
  11. Barnabe, C., et al. Definition for Rheumatoid Arthritis Erosions Imaged with High Resolution Peripheral Quantitative Computed Tomography and Interreader Reliability for Detection and Measurement. The Journal of Rheumatology. 43 (10), 1935-1940 (2016).
  12. Klose-Jensen, R., et al. High-Resolution Peripheral Quantitative Computed Tomography for Bone Evaluation in Inflammatory Rheumatic Disease. Frontiers in Medicine. 7, 337(2020).
  13. Blavnsfeldt, A. G., et al. Effect of radiographic disease severity in high-resolution quantitative computed tomography assessment of metacarpophalangeal joint erosion and cysts. International Journal of Rheumatic Diseases. 24 (1), 112-119 (2021).
  14. Zhao, M., et al. Open-source image analysis tool for the identification and quantification of cortical interruptions and bone erosions in high-resolution peripheral quantitative computed tomography images of patients with rheumatoid arthritis. Bone. 165, 116571(2022).
  15. Fedorov, A., et al. 3D Slicer as an image computing platform for the Quantitative Imaging Network. Magnetic Resonance Imaging. 30 (9), 1323-1341 (2012).
  16. Pauchard, Y., Liphardt, A. -M., Macdonald, H. M., Hanley, D. A., Boyd, S. K. Quality control for bone quality parameters affected by subject motion in high-resolution peripheral quantitative computed tomography. Bone. 50 (6), 1304-1310 (2012).
  17. Sode, M., Burghardt, A. J., Pialat, J. -B., Link, T. M., Majumdar, S. Quantitative characterization of subject motion in HR-pQCT images of the distal radius and tibia. Bone. 48 (6), 1291-1297 (2011).
  18. Stok, K. S., et al. Consensus approach for 3D joint space width of metacarpophalangeal joints of rheumatoid arthritis patients using high-resolution peripheral quantitative computed tomography. Quantitative imaging in medicine and surgery. 10 (2), 314-325 (2020).
  19. Open and Reproducible Musculoskeletal Imaging Research. , https://github.com/SpectraCollab/ORMIR_XCT (2023).
  20. Finzel, S., et al. Reliability and Change in Erosion Measurements by High-resolution Peripheral Quantitative Computed Tomography in a Longitudinal Dataset of Rheumatoid Arthritis Patients. The Journal of Rheumatology. 48 (3), 348-351 (2021).
  21. Töpfer, D., Finzel, S., Museyko, O., Schett, G., Engelke, K. Segmentation and quantification of bone erosions in high-resolution peripheral quantitative computed tomography datasets of the metacarpophalangeal joints of patients with rheumatoid arthritis. Rheumatology (Oxford). 53 (1), 65-71 (2014).
  22. Peters, M., et al. The Reliability of a Semi-automated Algorithm for Detection of Cortical Interruptions in Finger Joints on High Resolution CT Compared to MicroCT. Calcified tissue international. , 1-9 (2017).
  23. Zhang, X., et al. Automatic 3D joint erosion detection for the diagnosis and monitoring of rheumatoid arthritis using hand HR-pQCT images. Computerized Medical Imaging and Graphics. 106, 102200(2023).

Перепечатки и разрешения

Теги

3D Slicer
Идентификация эрозий в пястно-фаланговых суставах при ревматоидном артрите с помощью периферической количественной компьютерной томографии высокого разрешения
Связаться с нами
Порекомендовать библиотеке

Конфиденциальность

Условия использования

Политики

© 2026 MyJoVE Corporation. Все права защищены.