骨糜烂是类风湿性关节炎的重要病理特征。这项工作的目的是引入一种培训工具,为用户提供在高分辨率外周定量计算机断层扫描图像上识别病理性皮质断裂的指导,以进行侵蚀分析。
骨糜烂是几种炎症性关节炎的病理特征,包括类风湿性关节炎 (RA)。糜烂的存在和大小增加与不良结局、关节功能和疾病进展有关。高分辨率外周定量计算机断层扫描 (HR-pQCT) 提供无与伦比的骨侵蚀 体内 可视化。然而,在这种分辨率下,与正常生理过程和病理学相关的皮质壳(皮质断裂)的不连续性也是可见的。类风湿性关节炎 xtrEme 计算机断层扫描的研究 grouP 之前使用共识过程来制定 HR-pQCT 病理侵蚀的定义:在至少两个连续切片中检测到皮质断裂,在至少两个垂直平面上,形状非线性,具有潜在的小梁骨质丢失。然而,尽管有共识的定义,但侵蚀识别是一项艰巨的任务,在评分者之间的变异性方面存在挑战。这项工作的目的是引入一种培训工具,为用户提供在 HR-pQCT 图像上识别病理性皮质断裂以进行侵蚀分析的指导。这里介绍的协议使用定制模块(骨分析模块 (BAM) – 培训),作为开源图像处理软件 (3D Slicer) 的扩展实现。使用此模块,用户可以练习识别糜烂,并将其结果与风湿病专家注释的糜烂进行比较。
当炎症导致皮质骨表面局部骨质流失时,就会发生骨侵蚀。这些糜烂延伸到下面的小梁骨区域。它们是几种炎症性关节炎的病理特征,包括类风湿性关节炎 (RA)1。糜烂的存在和大小与不良结局、患者功能和疾病进展相关 2,3,4,5。虽然X线平片仍然是侵蚀评估的临床标准,但高分辨率周边定量计算机断层扫描(HR-pQCT)为侵蚀检测提供了3D图像以及卓越的灵敏度和特异性6,7。对于炎症性关节炎,如类风湿性关节炎,HR-pQCT通常在掌指关节第2和第3关节(手部受影响最严重的关节)上进行8。由于 HR-pQCT 图像具有高空间分辨率,因此在没有 RA9 的健康个体中也观察到皮质表面的生理中断。这些皮质中断通常与通过骨骼的血管通道或营养孔有关10。因此,挑战在于区分与疾病过程相关的皮质中断(即病理性糜烂)和非病理特征。
类风湿性关节炎 (SPECTRA) xtrEme 计算机断层扫描研究 grouP 发表了病理性骨侵蚀的共识定义,即骨皮质层存在明确的中断,该中断延伸到至少两个连续的切片上,并且可在两个或多个垂直平面上检测到11。此外,中断必须是非线性的,并伴有小梁区域的损失。Klose-Jensen 等人 12 显示了符合和不符合侵蚀标准的皮质中断的视觉示例。
然而,并非所有符合上述标准的皮质中断都被归类为糜烂。中断有时是由生理过程引起的,例如血管通道(图1)。由于其可预测的解剖位置、平行和直线边缘以及亚毫米尺寸13,因此可以识别和区分侵蚀。囊肿是皮质中断的另一种形式,不被认为是糜烂。它们通常具有圆形的小梁结构,具有透明的囊性壁 13。与侵蚀显示的锋利边缘和开放的小梁结构形成鲜明对比。然而,囊性部位内可能会形成糜烂,因此很难描述由糜烂而不是囊肿引起的骨质流失量。虽然用进一步的标准解决这种模糊性不是本研究的目的,但有必要提供病理性侵蚀和生理性皮质中断的综合例子。
图1:皮质中断的例子,这些中断不仅仅是由侵蚀引起的。 (A) 图示了掌骨头底部血管通道的共同位置。(B)冠状面、(C)矢状面、(D)和(E)轴向平面中的血管通道示例。(F) 囊肿引起的皮质中断的例子。(G) 骨小梁区域内涉及囊肿和糜烂的空隙体积的例子。 请点击这里查看此图的较大版本.
尽管在侵蚀识别方面存在挑战,但目前还没有培训工具为经验不足的用户提供解释 HR-pQCT 图像以进行侵蚀分析的指导。最近,开发了一种用于侵蚀分析的开源模块,称为骨分析模块 (BAM) – 侵蚀体积,作为开源图像处理软件的扩展实现,以实现侵蚀可视化和体积分析14。此处介绍的协议描述了添加到 BAM 的培训模块(BAM – 培训)的使用,该模块通过将侵蚀识别与风湿病专家注释的侵蚀进行比较来比较用户的侵蚀识别尝试。该培训工具为用户提供有关侵蚀识别的反馈,以指导侵蚀分析的改进。步骤 1 中提供了软件安装说明。有关新数据采集,请参阅步骤 3 – 5.3。仅供培训模块使用,请参阅步骤 2。
该培训工具提供了学习使用骨分析模块识别侵蚀的机会。除了训练之外,进一步使用这种侵蚀分析工具还需要访问高质量的图像,几乎没有运动伪影。基于文献的HR-pQCT侵蚀定义描述了与病理侵蚀相关的解剖学特征,这些特征可以以合理的可重复性报告11,20。然而,该定义没有考虑血管通道的常见解剖位置,可能导致它们被错误分类为骨侵蚀10。
该协议中的关键步骤是骨掩膜的生成、种子点的放置和侵蚀体积的生成。虽然实施了自动方法来生成掩模和侵蚀体积,但掩模通常需要手动校正以确保令人满意的结果。对可用于执行手动校正的工具进行了全面描述。种子点的放置以 BAM 培训模块提供的培训示例为指导。
根据迄今为止使用的数据,该协议提供了当侵蚀分析模块未产生预期结果时的故障排除建议。在今后的工作中,将提供对其他培训数据的访问。先前的一项研究表明,用这种方法评估的侵蚀体积与现有方法相当14,21,22。提供培训数据将允许与开发的新侵蚀分析工具进行比较23.
这里介绍的培训工具主要帮助识别侵蚀;然而,由于在定义小梁骨侵蚀程度方面缺乏共识,该方法目前受到限制。尽管如此,BAM模块是开源的,因此,随着未来侵蚀程度定义的变化,其他研究人员可以修改模块以满足他们的需求。
随着 HR-pQCT 在风湿病学研究中的使用范围扩大,该培训工具为没有经验的用户提供了在 HR-pQCT 图像上识别病理性皮质中断以进行侵蚀分析的指导。无论选择何种侵蚀分析方法,该工具都将适用于研究人员。虽然完全自动化的侵蚀识别对于提高分析的可重复性和速度是可取的,但需要具有准确注释的大型参考/基准数据集来训练机器学习模型。作为一个开源工具,该模块提供了一个机会,可以共同开发大型的、带注释的数据集,以供将来用于机器学习。该培训工具的使用将使更多的研究人员能够将侵蚀分析纳入他们的HR-pQCT研究中。
The authors have nothing to disclose.
作者要感谢以下支持这项工作的资助机构。SLM 由关节炎协会 (STAR-18-0189) 和加拿大卫生研究院研究规划和传播补助金资助。JJT 拥有 CIHR 奖学金。
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 |