Summary
Les érosions osseuses sont une caractéristique pathologique importante de la polyarthrite rhumatoïde. L’objectif de ce travail est de mettre en place un outil de formation pour fournir aux utilisateurs des conseils sur l’identification des cassures corticales pathologiques sur des images de tomodensitométrie quantitative périphérique à haute résolution pour l’analyse de l’érosion.
Abstract
Les érosions osseuses sont une caractéristique pathologique de plusieurs formes d’arthrite inflammatoire, y compris la polyarthrite rhumatoïde (PR). L’augmentation de la présence et de l’ampleur des érosions est associée à de mauvais résultats, à une mauvaise fonction articulaire et à une mauvaise progression de la maladie. La tomodensitométrie quantitative périphérique à haute résolution (HR-pQCT) offre une visualisation in vivo inégalée des érosions osseuses. Cependant, à cette résolution, des discontinuités dans l’enveloppe corticale (cassures corticales) associées à des processus physiologiques normaux et à une pathologie sont également visibles. L’étude grouP for xtrEme Computed Tomography in Rheumatoid Arthritis a précédemment utilisé un processus consensuel pour développer une définition de l’érosion pathologique dans la HR-pQCT : une cassure corticale détectée dans au moins deux coupes consécutives, dans au moins deux plans perpendiculaires, de forme non linéaire, avec une perte osseuse trabéculaire sous-jacente. Cependant, malgré l’existence d’une définition consensuelle, l’identification de l’érosion est une tâche exigeante qui pose des problèmes de variabilité inter-évaluateurs. L’objectif de ce travail est de mettre en place un outil de formation pour fournir aux utilisateurs des conseils sur l’identification des cassures corticales pathologiques sur les images HR-pQCT pour l’analyse de l’érosion. Le protocole présenté ici utilise un module construit sur mesure (Bone Analysis Module (BAM) - Training), implémenté en tant qu’extension d’un logiciel de traitement d’images open-source (3D Slicer). À l’aide de ce module, les utilisateurs peuvent s’entraîner à identifier les érosions et comparer leurs résultats aux érosions annotées par des rhumatologues experts.
Introduction
Les érosions osseuses se produisent lorsque l’inflammation provoque une perte osseuse localisée à la surface de l’os cortical. Ces érosions s’étendent dans la région osseuse trabéculaire sous-jacente. Ils sont une caractéristique pathologique de plusieurs formes d’arthrite inflammatoire, y compris la polyarthrite rhumatoïde (PR)1. La présence et l’ampleur de l’érosion sont associées à de mauvais résultats, à la fonction du patient et à la progression de la maladie 2,3,4,5. Alors que la radiographie simple reste la norme clinique pour l’évaluation de l’érosion, la tomodensitométrie quantitative périphérique à haute résolution (HR-pQCT) fournit des images 3D et une sensibilité et une spécificité supérieures pour la détection de l’érosion 6,7. Pour l’arthrite inflammatoire, telle que la PR, la HR-pQCT est généralement effectuée sur les 2e et 3e articulations métacarpo-phalangiennes - les articulations les plus touchées de la main8. Étant donné que les images HR-pQCT ont une résolution spatiale élevée, des interruptions physiologiques de la surface corticale sont également observées chez les personnes en bonne santé sans RA9. Ces interruptions corticales sont souvent associées à des canaux vasculaires ou à un foramen nutritif traversant l’os10. Ainsi, le défi consiste à distinguer les interruptions corticales associées à un processus pathologique (c’est-à-dire les érosions pathologiques) des caractéristiques non pathologiques.
La définition consensuelle d’une érosion osseuse pathologique a été publiée par l’étude GROUP for xtrEme Computed Tomography in Rheumatoid Arthritis (SPECTRA) comme la présence d’une interruption définie dans la couche corticale de l’os qui s’étend sur au moins deux coupes consécutives et est détectable dans deux plans perpendiculaires ou plus11. De plus, l’interruption doit être de forme non linéaire et s’accompagner d’une perte dans la région trabéculaire. Des exemples visuels d’interruptions corticales qui répondent ou non aux critères d’érosion sont présentés dans Klose-Jensen et al.12.
Cependant, toutes les interruptions corticales qui répondent aux critères ci-dessus ne sont pas classées comme érosions. Les interruptions sont parfois causées par des processus physiologiques tels que les canaux vasculaires (Figure 1). Ceux-ci peuvent être identifiés et différenciés des érosions en raison de leurs emplacements anatomiques prévisibles, de leurs marges parallèles et droites et de leur taille submillimétrique13. Les kystes sont une autre forme d’interruption corticale qui n’est pas considérée comme une érosion. Ils ont souvent une structure trabéculaire arrondie avec une paroi kystique claire 13. En contraste avec les arêtes vives et la structure trabéculaire ouverte montrée par les érosions. Cependant, il est possible que des érosions se forment dans les sites kystiques, ce qui rend ambiguë la délimitation du volume de perte osseuse causée par les érosions et non par les kystes. Bien que le but de cette étude ne soit pas de résoudre cette ambiguïté avec d’autres critères, il est nécessaire de fournir des exemples complets d’érosion pathologique et d’interruptions corticales physiologiques.
Figure 1 : Exemple d’interruptions corticales qui n’ont pas été causées uniquement par des érosions. (A) Un dessin illustrant l’emplacement commun des canaux vasculaires à la base de la tête métacarpienne. Exemples de canaux vasculaires dans les plans (B) coronal, (C) sagittal, (D) et (E) axial. (F) Exemple d’une interruption corticale causée par un kyste. (G) Exemple d’un volume vide dans la région trabéculaire de l’os impliquant à la fois des kystes et des érosions. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
Malgré les défis liés à l’identification de l’érosion, il n’existe actuellement aucun outil de formation en place pour fournir aux utilisateurs moins expérimentés des conseils sur l’interprétation des images HR-pQCT pour l’analyse de l’érosion. Récemment, un module open source pour l’analyse de l’érosion appelé module d’analyse osseuse (BAM) - Erosion Volume a été développé, implémenté en tant qu’extension d’un logiciel de traitement d’images open source pour permettre la visualisation de l’érosion et les analyses volumétriques14. Le protocole présenté ici décrit l’utilisation d’un module de formation ajouté à BAM (BAM - Training), qui compare les tentatives d’identification de l’érosion d’un utilisateur en comparant l’identification de l’érosion avec les érosions annotées par des rhumatologues experts. Cet outil de formation fournit aux utilisateurs une rétroaction sur l’identification de l’érosion afin de guider les améliorations dans l’analyse de l’érosion. Les instructions d’installation du logiciel sont fournies à l’étape 1. Pour l’acquisition de nouvelles données, reportez-vous aux étapes 3 à 5.3. Pour l’utilisation du module de formation uniquement, reportez-vous à l’étape 2.
Protocol
Toutes les méthodes de ce protocole suivent les lignes directrices établies par le Conjoint Health Research Ethics Board de l’Université de Calgary (REB19-0387).
1. Installez 3D Slicer 15 et les modules d’analyse osseuse
- Téléchargez le fichier d’installation d’une version stable de 3D Slicer adaptée au système d’exploitation utilisé à partir de https://download.slicer.org/.
- Exécutez le fichier d’installation téléchargé et suivez les instructions fournies dans l’assistant.
- Une fois l’installation terminée, procédez à l’installation des modules d’analyse osseuse.
- Téléchargez les modules d’analyse osseuse à partir de https://doi.org/10.5281/zenodo.7943007 sous forme de fichier zip compressé et extrayez le dossier compressé. Veuillez noter le répertoire dans lequel se trouve le dossier extrait.
- Lancez 3D Slicer. Chargez les modules sur 3D Slicer en cliquant sur Edit (Modifier ) dans le coin supérieur gauche de la fenêtre 3D Slicer (Trancheur 3D). Cliquez sur Modifier > paramètres de l’application pour ouvrir une nouvelle fenêtre.
- Cliquez sur Modules qui est un onglet situé à gauche dans la fenêtre Paramètres récemment ouverte. Ajoutez les chemins d’accès aux modules d’analyse osseuse sous Chemins d’accès aux modules supplémentaires : (Figure 2).
- Pour ce faire, faites glisser et déposez la liste de dossiers suivante dans la zone située sous Chemins d’accès aux modules supplémentaires :. Ces dossiers se trouvent à l’intérieur du dossier téléchargé à l’étape 1.3.1 : AutoMask, CorticalBreakDetection, ErosionComparison, ErosionVolume, FileConverter, ImageRegistration, Training. La fenêtre des paramètres doit ressembler à la figure 2.
- Appuyez sur OK en bas à droite de la fenêtre Paramètres. Un redémarrage est nécessaire pour confirmer l’installation des modules. Pour ce faire, fermez 3D Slicer et relancez-le.
REMARQUE : Le chargement des modules n’est effectué qu’une seule fois par installation de 3D Slicer. Lors d’autres mises à jour du référentiel GitHub d’analyse de structures, une simple commande git pull de terminal (ou de ligne de commande) dans le répertoire contenant le téléchargement BAM précédent mettra automatiquement à jour tous les modules. Encore une fois, alternativement, le dépôt peut être téléchargé et les anciens modules échangés avec les nouveaux manuellement.
Figure 2 : Exemple de fenêtre de paramètres après l’ajout de modules d’analyse de structure à une installation de 3D Slicer. L’image montre une capture d’écran de la fenêtre des paramètres avec les modules mis en surbrillance dans la zone rouge. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
2. Module de formation
- Lancez le module BAM-Training.
- Cliquez sur le menu déroulant situé dans la barre d’outils de 3D Slicer. Recherchez les modules d’analyse osseuse et placez la souris au-dessus de ceux-ci (Figure 3). Cliquez sur Formation.
- Chargez les fichiers dans le module.
- Lors du lancement du module de formation BAM, tous les fichiers requis (images en niveaux de gris, masques, segmentations d’érosion de référence) seront chargés automatiquement en cliquant sur Continuer, en supposant que le référentiel github BAM a été téléchargé comme mentionné ci-dessus.
- Choisissez un type d’analyse pour les fichiers.
- Choisissez-en un en survolant le menu déroulant intitulé Volume d’entrée : Sélectionnez un volume, il représente l’image principale en niveaux de gris.
- Choisissez le masque (c’est-à-dire le fichier qui identifie le volume dans la surface périostée) dans le menu déroulant intitulé Masque de saisie : Sélectionner un volume. Assurez-vous que ce masque correspond au volume d’entrée ci-dessus en vérifiant l’ID de mesure et que le joint MCP est le même dans les deux sélections.
- S’il s’agit de la première exécution du module d’entraînement sur cette image avec le lancement de 3D Slicer, créez une nouvelle segmentation de sortie dans le menu déroulant intitulé Érosions de sortie : sélectionnez une segmentation. Pour ce faire, cliquez sur le menu déroulant et sélectionnez Créer une nouvelle segmentation. Cela créera un nouveau nœud de segmentation de sortie étiqueté après l’étiquette du masque d’entrée + _ER. Pour attribuer une étiquette différente à la sortie, sélectionnez Créer une nouvelle segmentation comme... à la place et saisissez l’étiquette souhaitée.
REMARQUE : dans le segment 3D et dans ce document, le masque et la segmentation identifient le volume à l’intérieur de la surface périostée de la structure. Le masque est visualisé sous la forme d’une image binaire, tandis que la segmentation fait référence à la visualisation de l’image binaire superposée à l’image en niveaux de gris. Ces distinctions sont faites par 3D Slicer. Un exemple est illustré à la figure 4.
- Placez les points d’amorçage comme décrit ci-dessous.
- Pour commencer, créez une nouvelle liste de points d’amorçage pour ajouter des points d’amorçage. Pour ce faire, cliquez sur le menu déroulant intitulé Points d’amorçage : Aucun et créez une nouvelle liste en sélectionnant Créer une nouvelle liste de points. Encore une fois, la norme d’étiquetage par défaut est l’étiquette de l’image d’entrée + _SEEDS. Pour fournir votre propre étiquette, sélectionnez Créer une nouvelle liste de points....
- Faites défiler les tranches et identifiez les sites d’érosion en plaçant un point de départ dans la région d’intérêt. Appuyez sur le bouton Red Dot-Blue Drop illustré à la Figure 5A pour ajouter un nouveau point d’amorçage.
- Placez le point de départ aussi profondément que possible (vers l’intérieur de l’os trabéculaire) dans le volume d’érosion. Assurez-vous que le point d’amorçage est placé sur la zone la plus sombre du volume.
- Pour modifier la taille du point d’amorçage, modifiez la taille en pourcentage dans la zone de texte intitulée Taille du point d’amorçage :. D’autres champs de la table des points d’amorçage, tels que l’interruption osseuse et corticale, sont destinés aux enregistrements de l’utilisateur et n’affectent pas l’algorithme de calcul de l’érosion.
- Obtenez des commentaires comme décrit ci-dessous.
- Une fois que les points d’amorçage ont été placés. Appuyez sur le bouton Get Erosions (Obtenir les érosions), mis en évidence à la figure 5B, pour exécuter l’algorithme de mesure de l’érosion sur les entrées données. Une fois les mesures d’érosion terminées, le module fournira un retour d’information sur le placement du point d’amorçage. L’emplacement de chaque point d’amorçage est comparé à l’emplacement des érosions de référence afin de faire correspondre les points d’amorçage à l’érosion qu’il tente de mesurer.
- Obtenez des érosions de référence en calculant le volume d’érosion à l’aide de points de départ placés par des rhumatologues ayant une formation, des dossiers de publication détaillés et plus de 10 ans d’expérience dans l’utilisation de l’imagerie HR-pQCT et de l’analyse de l’érosion (SF et CF).
Figure 3 : menu déroulant de 3D Slicer. Le menu déroulant permet de trouver les modules d’analyse osseuse et de sélectionner le module d’entraînement. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
Figure 4 : Identification du volume à l’intérieur de la surface périostée de l’os. (A) Exemple d’un masque. Le masque est visualisé sous la forme d’une image binaire. (B) Exemple de segmentation. La segmentation fait référence à la visualisation de l’image binaire superposée à l’image en niveaux de gris. Ces distinctions sont faites par 3D Slicer. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
Figure 5 : Exemple de capture d’écran d’un module d’entraînement dans 3D Slicer. (A) Cliquez pour ajouter de nouveaux points d’amorçage. (B) Cliquez pour calculer les volumes d’érosion. (C) Cliquez pour importer des images. (D) Cliquez pour afficher les points de départ placés par les experts. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
3. Acquisition et exportation d’images à utiliser dans l’outil d’analyse de l’érosion
- Acquérez des images HR-pQCT à l’aide d’un scanner HR-pQCT de première ou de deuxième génération. Un scanner commercial a été utilisé pour acquérir les images nécessaires à cette étude (voir le tableau des matériaux).
NOTE : Les images utilisées dans cette étude sont celles des 2e et 3e articulations métacarpo-phalangiennes et ont été acquises à l’aide du protocole décrit dans Barnabe et al.8, mais les images de toutes les articulations présentant des érosions sont compatibles avec la BAM. - Inspectez les images à la recherche d’artefacts de mouvement16,17. N’utilisez pas d’images avec des scores de mouvement > 3 pour l’analyse de l’érosion.
- Exportez les fichiers AIM (format d’image propriétaire) ou d’imagerie numérique et de communications en médecine (DICOM) de chaque articulation vers un disque local à l’aide du protocole de transfert de fichiers (FTP). Des fichiers de joints individuels peuvent être générés à l’aide du pipeline d’analyse de la largeur de l’espace des joints (JSW) fourni par le fabricant18. Renommez les fichiers à partir du format numérique par défaut pour une utilisation plus facile.
4. Conversion de fichiers et génération de masques osseux
REMARQUE : Selon le format d’image, suivez l’étape 4.1 pour les images AIM (format d’image propriétaire HR-pQCT), MHA (format ITK MetaImage), nii (NIfTI - Neuroimaging Informatics Technology Initiative), NRRD (Nearly Raw Raster Data) ou l’étape 4.2 pour les images DICOM.
- Pour importer des images avec l’un des formats de fichier image suivants : MHA, nii, AIM ou NRRD, suivez les étapes décrites ci-dessous.
- Cliquez sur le bouton DATA situé dans le coin supérieur gauche de la fenêtre Segment 3D (Figure 5C).
- Pour ajouter des fichiers image, cliquez sur Choisir le(s) fichier(s) à ajouter, localisez et ajoutez les images.
- Pour ajouter un répertoire entier d’images, cliquez sur Choisir un répertoire à ajouter, localisez et ajoutez le répertoire. Cela chargera toutes les images de ce répertoire.
- Si, pour une raison quelconque, un masque d’image doit être importé en tant que segmentation de segment 3D, convertissez-le d’abord en fichier NRRD ou nii. Cette conversion peut être effectuée automatiquement, voir l’étape 4.4.1 pour plus de détails.
- Importez le(s) fichier(s) DICOM dans 3D Slicer comme décrit ci-dessous.
- Cliquez sur le bouton DCM situé dans le coin supérieur gauche de la fenêtre Segment 3D.
- Cliquez sur Importer des fichiers DICOM, localisez et ajoutez le répertoire contenant les fichiers DICOM (l’extension est .dcm).
- Cliquez sur le bouton Charger situé sur le côté droit de la fenêtre.
- Obtenez le masque d’image à l’aide de l’étape 2 - Masque automatique dans le module BAM - Masque automatique.
- Cliquez sur le menu déroulant situé dans la barre d’outils de 3D Slicer. Recherchez Modules d’analyse osseuse et placez le curseur de la souris au-dessus de celui-ci. Cliquez sur Masque automatique.
- Sous l’onglet Étape 2 - Masque automatique, sélectionnez un volume d’entrée à l’aide du menu déroulant intitulé Volume d’entrée :. Il s’agit de l’analyse d’entrée.
- Créez une sortie dans le menu déroulant intitulé Segmentation de sortie : et sélectionnez Créer un nouveau LabelMapVolume. Cela créera un nouveau nœud de sortie étiqueté après l’étiquette du masque d’entrée + _MASK. Pour donner à la sortie une étiquette différente, sélectionnez plutôt Créer un nouveau LabelMapVolume comme... et entrez l’étiquette souhaitée.
- Entrez le nombre de structures à masquer dans la zone de texte avec cette étiquette. Sélectionnez Ormir dans le menu déroulant intitulé Algorithme pour la segmentation optimale pour cette analyse19.
REMARQUE : D’autres options de génération de ces masques sont disponibles et pourraient être ajoutées à l’avenir. - Cliquez sur Obtenir un masque. Cela exécutera l’algorithme (~2-3 min) et affichera le résultat dans le même répertoire que l’image d’entrée. Il enregistrera également un masque distinct pour chaque structure si l’image comportait plusieurs structures.
- Effectuez une correction manuelle du masque osseux à l’aide de l’Étape 3 - Correction manuelle dans le module BAM. Souvent, le masque généré n’est pas précis. Effectuez des corrections manuelles pour ajouter, supprimer ou modifier des composants spécifiques des segmentations.
- Pour modifier un masque qui a été généré par d’autres moyens ou généré lors d’une exécution précédente de 3D Slicer, utilisez ce module pour charger ces masques dans 3D Slicer à partir d’un fichier. L’extension de fichier peut être l’une des suivantes, MHA, nii, NRRD, AIM.
- Copiez les images dans le répertoire LOAD_MASKS situé dans le dossier BAM téléchargé à l’étape 1.3.
- Revenez à 3D Slicer et appuyez sur le bouton intitulé Charger dans l’étape de correction manuelle.
- Sélectionnez la segmentation à corriger dans le menu déroulant intitulé Masque à corriger : ».
- Sélectionnez l’image en niveaux de gris d’origine appartenant à cette segmentation d’érosion dans le menu déroulant intitulé Volume principal :. Appuyez sur Initialiser.
- Chaque segmentation doit avoir sa propre entrée dans le tableau ci-dessous. Sélectionnez la segmentation à corriger en fonction de la couleur de la segmentation.
- Pour ajouter à une segmentation, cliquez sur le deuxième bouton de la première ligne. Cela utilise la fonction peinture. Faites des ajouts aux volumes en dessinant sur les images (maintenez le bouton gauche de la souris enfoncé et déplacez la souris).
- Pour supprimer une partie de la segmentation, cliquez sur le bouton situé sous le tableau intitulé Effacer entre les tranches. Il s’agit de la fonction d’effacement qui fonctionne comme la fonction de peinture, mais qui efface à la place.
- Dessinez des ajouts au besoin sur environ toutes les 10 à 25 tranches, mais assurez-vous d’inclure la première tranche et la dernière tranche où un ajout était nécessaire.
- Si la fonction peinture a été utilisée, les modifications peuvent être interpolées en cliquant sur le premier bouton de la cinquième ligne intitulé Remplir entre les tranches . Cliquez sur les boutons Initialiser > Appliquer.
- Si la fonction d’effacement a été utilisée, il suffit de cliquer sur le bouton situé sous le tableau intitulé Appliquer l’effacement. N’utilisez pas les fonctions de peinture et d’effacement en même temps. Appliquez d’abord une fonction, puis appliquez l’autre.
- Une fois les modifications terminées, appuyez sur Appliquer.
- Pour modifier un masque qui a été généré par d’autres moyens ou généré lors d’une exécution précédente de 3D Slicer, utilisez ce module pour charger ces masques dans 3D Slicer à partir d’un fichier. L’extension de fichier peut être l’une des suivantes, MHA, nii, NRRD, AIM.
5. Identification des érosions
- Utilisez l’Étape 4 - Érosions dans le module BAM - Volume d’érosion pour l’identification de l’érosion. Le module de volume d’érosion est l’outil responsable de l’identification et de la mesure des érosions dans un scan.
REMARQUE : Ce module est au cœur de l’outil de formation détaillé ci-dessus et a un flux de travail presque identique. La différence réside dans le fait que les érosions calculées ne sont pas comparées à celles annotées par des experts, ce qui permet d’exporter des statistiques d’érosion et de corriger manuellement les volumes après leur identification. - Placez les points d’amorçage et obtenez l’érosion comme indiqué à l’étape 2.4. En fin de compte, aucun retour d’information ne sera fourni.
- Correction manuelle
- Si la taille et la forme des volumes d’érosion détectés automatiquement ne sont pas satisfaisantes, modifiez-les sous les onglets intitulés Étape 5 - Correction manuelle et segmentation des exportations. Suivez les étapes décrites à l’étape 4.4. Cependant, il n’y a pas d’option pour charger les volumes d’érosion externes. N’appuyez pas sur Appliquer après avoir terminé les corrections, car les modifications ont déjà été enregistrées.
6. Statistiques sur l’érosion
- Exportez les données calculées dans un fichier de feuille de calcul (format CSV) à l’aide de l’onglet Étape 6 - Statistiques.
- Indiquez le volume d’érosion calculé à l’étape 4 et éventuellement corrigé à l’étape 5 dans le menu déroulant intitulé Érosions d’entrée.
- Indiquez l’image en niveaux de gris dans le menu déroulant intitulé Volume principal. Indiquez la largeur du voxel, en mm, de l’image dans la zone de texte. Appuyez sur Obtenir des statistiques.
- Le fichier de feuille de calcul a été généré dans le répertoire appelé EROSIONS_OUTPUT_DATA situé dans le dossier BAM téléchargé à l’étape 1.3. Reportez-vous au tableau 1 pour obtenir un exemple de tableau en sortie.
Representative Results
À l’aide de l’outil de formation, les utilisateurs peuvent s’entraîner à identifier les sites d’érosion tout en recevant une rétroaction sur leurs résultats. Cette boucle de rétroaction peut améliorer la capacité de l’utilisateur à identifier les érosions et éventuellement utiliser les modules BAM pour identifier les érosions sur ses propres images. Le retour d’information après le placement du point d’amorçage est basé sur les critères suivants. 1) Si le nombre de points d’amorçage placés ne correspond pas au nombre d’érosions de référence, l’utilisateur est alors invité à supprimer ou à ajouter le nombre approprié de points d’amorçage. 2) S’il n’est pas possible d’apparier l’emplacement du point d’amorçage à une érosion de référence, une rétroaction indiquant qu’il n’y a pas d’érosion à l’emplacement de ce point d’amorçage s’affiche. 3) Si un point d’ancrage est associé à une interruption corticale pathologique/physiologique de référence telle qu’un kyste ou un canal vasculaire, l’utilisateur est informé du type d’interruption corticale qu’il a tenté d’identifier comme une érosion et est invité à retirer le point d’amorçage. 4) Si l’emplacement du point d’amorçage chevauche une érosion de référence, l’algorithme peut toujours ne pas détecter l’érosion. Cela peut se produire lorsque le point d’amorçage n’a pas été centré dans l’érosion. Dans ce cas, l’utilisateur est invité à ajuster la position du point d’amorçage. 5) Si un point d’amorçage est placé trop loin de toute érosion, l’utilisateur est informé de son mauvais placement et encouragé à réessayer. 6) Lorsqu’un emplacement de point d’amorçage correspond à l’érosion de référence, une invite s’affiche pour informer l’utilisateur de sa tentative réussie d’identifier l’érosion à ce point d’amorçage spécifique.
La section suivante illustre des exemples de fonctionnement du module en fonction de différentes entrées. Les entrées correctes et incorrectes seront démontrées dans les exemples suivants. La figure 6A montre l’emplacement du point d’amorçage qui se trouve à l’intérieur de l’érosion. Il n’existe qu’une seule érosion dans cette image, donc le calcul des érosions avec le point de départ donnera les résultats attendus. La figure 6B montre l’invite qui s’affiche aux utilisateurs lorsque leur tentative d’identification des érosions correspond à l’image annotée par des experts. Le module affiche également les résultats sous forme de segmentations sur l’image en niveaux de gris (Figure 6C). Si l’utilisateur plaçait un point d’amorçage à un emplacement sans érosion, tel que la figure 7A, le module affichait une invite d’erreur (Figure 7B) indiquant qu’il n’y avait pas d’érosion à cet emplacement et suggérant à l’utilisateur de déplacer/supprimer les points d’amorçage.
Figure 6 : Exemple d’identification correcte de l’érosion. (A) Exemple d’un utilisateur qui place correctement un point d’amorçage dans le site d’érosion. (B) Exemple d’invite de rétroaction lorsque toutes les érosions ont été identifiées correctement. (C) Exemple de segmentation de l’érosion affichée lorsqu’une érosion est calculée correctement. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
Figure 7 : Exemple d’identification incorrecte de l’érosion. (A) Exemple d’un point d’amorçage placé là où il n’y a pas d’érosion. (B) Exemple d’une invite d’erreur lorsqu’un point d’amorçage est placé à un endroit où il n’y a pas d’érosion. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
L’emplacement de tous les kystes et canaux vasculaires sur les images d’entraînement fournies a été identifié par un expert. Par conséquent, il est possible de détecter lorsqu’un utilisateur tente d’identifier de manière incorrecte un kyste ou un canal vasculaire. La figure 8A illustre une tentative d’identification d’un kyste en y plaçant un point de pérage. La figure 8B est l’invite d’erreur qui s’affiche par la suite.
Figure 8 : Exemple d’identification d’un kyste. (A) Exemple d’un point d’amorçage placé sur un kyste. (B) Exemple d’une invite d’erreur lorsqu’un point d’amorçage est placé sur un kyste. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
Le module informera également l’utilisateur s’il dispose du bon nombre de points d’amorçage. Si l’utilisateur a placé un nombre incorrect de points d’amorçage, le module l’informerait du nombre exact de points d’amorçage manquants ou supplémentaires pour identifier toutes les érosions sur l’image. Le module donne également un retour d’information pour chaque point d’amorçage placé. Par conséquent, l’utilisateur sait quelles actions effectuer pour chaque point d’amorçage individuel. La figure 9 illustre un exemple où un utilisateur n’a placé qu’un seul point d’amorçage alors que deux étaient attendus.
Figure 9 : Exemple d’érosions calculées en l’absence d’un point d’amorçage. L’exemple montre un exemple où l’utilisateur n’a placé qu’un seul point d’amorçage alors que deux étaient attendus. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
Si un utilisateur a de la difficulté à trouver une partie ou la totalité des érosions, il a la possibilité de révéler les emplacements annotés par des experts en appuyant sur un bouton intitulé Révéler les points de départ corrects (Figure 5D). Lorsqu’il est enfoncé, ce bouton charge les points d’amorçage corrects dans la fenêtre actuelle du segment 3D.
En résumé, cela montre que le module logiciel peut évaluer la justesse de la tentative de l’utilisateur d’identifier les érosions dans les images sélectionnées en comparant l’érosion calculée avec les érosions annotées par des experts. De plus, le module fournit un retour d’information basé sur chaque point d’amorçage placé par l’utilisateur pour le guider vers l’emplacement du point d’amorçage attendu et les paramètres d’entrée.
| ID de numérisation | Interruption corticale | Os | Étiquette | Emplacement du centroïde | Volume (mm3) | Superficie (mm2) | Rondeur | Nombre de voxels (voxels) |
| 3_Training.nii | Érosion | Métacarpien | SEEDS_28-1 | 210, 108, 242 | 3.321668853 | 14.46818378 | 0.74411491 | 14853 |
| 3_Training.nii | Érosion | Métacarpien | SEEDS_28-3 | 179, 100, 241 | 1.100739562 | 7.121231239 | 0.7239659 | 4922 |
Tableau 1 : Exemple d’un fichier de sortie généré (format csv) décrivant les érosions calculées et leurs statistiques.
Discussion
Cet outil de formation permet d’apprendre à identifier les érosions à l’aide du module d’analyse osseuse. L’utilisation ultérieure de cet outil d’analyse de l’érosion au-delà de l’entraînement nécessite l’accès à des images de bonne qualité, avec peu ou pas d’artefact de mouvement. La définition de l’érosion HR-pQCT basée sur la littérature décrit les caractéristiques anatomiques associées aux érosions pathologiques qui peuvent être rapportées avec une reproductibilité raisonnable11,20. Cependant, cette définition ne tient pas compte des localisations anatomiques communes des canaux vasculaires, ce qui peut entraîner leur classification erronée en tant qu’érosions osseuses10.
Les étapes critiques de ce protocole sont la génération du masque osseux, la mise en place des points de départ et la génération du volume d’érosion. Bien que des méthodes automatisées soient mises en œuvre pour générer les masques et le volume d’érosion, les masques nécessitent souvent une correction manuelle pour garantir des résultats satisfaisants. Une description complète des outils disponibles pour effectuer les corrections manuelles est fournie. Le placement des points d’amorçage est guidé par les exemples d’entraînement fournis par le module BAM-Training.
Sur la base des données utilisées à ce jour, ce protocole fournit des suggestions de dépannage lorsque le module d’analyse de l’érosion ne produit pas les résultats escomptés. Dans les travaux futurs, l’accès à des données d’entraînement supplémentaires sera fourni. Une étude antérieure a montré que les volumes d’érosion évalués avec cette méthode sont comparables aux méthodes existantes 14,21,22. La fourniture de données d’apprentissage permettra de les comparer aux nouveaux outils d’analyse de l’érosion au fur et à mesure de leur élaboration23.
L’outil de formation présenté ici aide principalement à l’identification de l’érosion ; Cependant, la méthode est actuellement limitée par l’absence de consensus sur la définition de l’étendue d’une érosion de l’os trabéculaire. Néanmoins, les modules BAM sont open source, de sorte que, à mesure que les définitions futures de l’étendue de l’érosion changent, d’autres chercheurs ont la possibilité de modifier les modules pour répondre à leurs besoins.
Au fur et à mesure que l’utilisation de la HR-pQCT dans la recherche rhumatologique se développe, l’outil de formation fournit aux utilisateurs inexpérimentés des conseils sur l’identification des interruptions corticales pathologiques sur les images HR-pQCT pour l’analyse de l’érosion. Cet outil s’appliquera aux chercheurs, quelle que soit la méthode choisie pour l’analyse de l’érosion. Bien qu’une identification entièrement automatisée de l’érosion soit souhaitable pour améliorer la reproductibilité et la rapidité de l’analyse, de grands ensembles de données de référence/référence avec des annotations précises sont nécessaires pour entraîner les modèles d’apprentissage automatique. En tant qu’outil open source, ce module offre la possibilité de développer collectivement de grands ensembles de données annotées pour une utilisation future dans l’apprentissage automatique. L’utilisation de cet outil de formation permettra à un plus grand nombre de chercheurs d’inclure l’analyse de l’érosion dans leurs recherches sur les RH-pQCT.
Disclosures
Tous les auteurs n’ont aucun conflit d’intérêts à signaler.
Acknowledgments
Les auteurs tiennent à remercier les organismes de financement suivants qui ont appuyé ce travail. La SLM est financée par la Société de l’arthrite (STAR-18-0189) et la subvention de planification et de diffusion des Instituts de recherche en santé du Canada. JJT est titulaire d’une bourse de recherche des IRSC.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| 3DSlicer | Open Source | N/A | Download at https://www.slicer.org/ |
| BAM Erosion Analysis Modules | Open Source | N/A | Version used in manuscript: download at https://doi.org/10.5281/zenodo.7943007 |
| XtremeCTII | Scanco Medical | N/A |
References
- Schett, G., Gravallese, E. Bone erosion in rheumatoid arthritis: mechanisms, diagnosis and treatment. Nature Reviews Rheumatology. 8 (11), 656-664 (2012).
- 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).
- Scott, D. L., et al. The links between joint damage and disability in rheumatoid arthritis. Rheumatology. 39 (2), 122-132 (2000).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Scharmga, A., et al. Vascular channels in metacarpophalangeal joints: a comparative histologic and high-resolution imaging study. Scientific reports. 7 (1), 8966-8968 (2017).
- 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).
- Klose-Jensen, R., et al. High-Resolution Peripheral Quantitative Computed Tomography for Bone Evaluation in Inflammatory Rheumatic Disease. Frontiers in Medicine. 7, 337 (2020).
- 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).
- 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).
- Fedorov, A., et al. 3D Slicer as an image computing platform for the Quantitative Imaging Network. Magnetic Resonance Imaging. 30 (9), 1323-1341 (2012).
- 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).
- 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).
- 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).
- Open and Reproducible Musculoskeletal Imaging Research. , https://github.com/SpectraCollab/ORMIR_XCT (2023).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
