Summary

Romatoid Artritte Metakarpofalangeal Eklemlerde Yüksek Çözünürlüklü Periferik Kantitatif Bilgisayarlı Tomografi ile Erozyon Tanımlaması

Published: October 06, 2023
doi:

Summary

Kemik erozyonları, romatoid artritin önemli bir patolojik özelliğidir. Bu çalışmanın amacı, erozyon analizi için yüksek çözünürlüklü periferik kantitatif bilgisayarlı tomografi görüntülerinde patolojik kortikal kırılmaları belirleme konusunda kullanıcılara rehberlik edecek bir eğitim aracı sunmaktır.

Abstract

Kemik erozyonları, romatoid artrit (RA) dahil olmak üzere çeşitli inflamatuar artrit formlarının patolojik bir özelliğidir. Artan erozyonların varlığı ve boyutu, kötü sonuçlar, eklem fonksiyonu ve hastalığın ilerlemesi ile ilişkilidir. Yüksek çözünürlüklü periferik kantitatif bilgisayarlı tomografi (HR-pQCT), kemik erozyonlarının benzersiz in vivo görselleştirmesini sağlar. Bununla birlikte, bu çözünürlükte, normal fizyolojik süreçler ve patoloji ile ilişkili kortikal kabuktaki süreksizlikler (kortikal kırılmalar) da görülebilir. Romatoid Artritte xtrEme Bilgisayarlı Tomografi için Çalışma grubu, daha önce HR-pQCT’de patolojik erozyonun bir tanımını geliştirmek için bir konsensüs süreci kullanmıştı: en az iki ardışık dilimde, en az iki dik düzlemde, doğrusal olmayan, altta yatan trabeküler kemik kaybı ile tespit edilen kortikal bir kırılma. Bununla birlikte, bir fikir birliği tanımının mevcudiyetine rağmen, erozyon tanımlaması, değerlendiriciler arası değişkenlikte zorluklarla birlikte zorlu bir görevdir. Bu çalışmanın amacı, erozyon analizi için HR-pQCT görüntülerinde patolojik kortikal kırılmaları belirleme konusunda kullanıcılara rehberlik edecek bir eğitim aracı sunmaktır. Burada sunulan protokol, açık kaynaklı bir görüntü işleme yazılımının (3D Dilimleyici) uzantısı olarak uygulanan özel olarak oluşturulmuş bir modül (Kemik Analiz Modülü (BAM) – Eğitim) kullanır. Bu modülü kullanarak, kullanıcılar erozyonları tanımlama alıştırması yapabilir ve sonuçlarını uzman romatologlar tarafından açıklanan erozyonlarla karşılaştırabilir.

Introduction

Kemik erozyonları, iltihaplanma kortikal kemik yüzeyinde lokalize kemik kaybına neden olduğunda ortaya çıkar. Bu erozyonlar altta yatan trabeküler kemik bölgesine uzanır. Romatoid artrit (RA) dahil olmak üzere çeşitli inflamatuar artrit formlarının patolojik bir özelliğidir1. Erozyon varlığı ve büyüklüğü kötü sonuçlar, hasta fonksiyonu ve hastalığın ilerlemesi ile ilişkilidir 2,3,4,5. Düz radyografi erozyon değerlendirmesi için klinik standart olmaya devam ederken, yüksek çözünürlüklü periferik kantitatif bilgisayarlı tomografi (HR-pQCT) erozyon tespiti için 3D görüntüler ve üstün duyarlılık ve özgüllük sağlar 6,7. RA gibi enflamatuar artrit için, HR-pQCT genellikle elin en çok etkilenen eklemleri olan 2. ve 3. metakarpofalangeal eklemlerdegerçekleştirilir 8. HR-pQCT görüntüleri yüksek uzamsal çözünürlüğe sahip olduğundan, RA9’u olmayan sağlıklı bireylerde kortikal yüzeyde fizyolojik kesintiler de gözlenir. Bu kortikal kesintiler genellikle kemikten geçen vasküler kanallar veya besin foramenile ilişkilidir 10. Bu nedenle, zorluk, bir hastalık süreciyle ilişkili kortikal kesintileri (yani patolojik erozyonlar) patolojik olmayan özelliklerden ayırt etmektir.

Romatoid Artritte Bilgisayarlı Tomografi (SPECTRA) için patolojik kemik erozyonunun konsensüs tanımı, kemiğin kortikal tabakasında en az iki ardışık dilim boyunca uzanan ve iki veya daha fazla dikey düzlemde saptanabilen kesin bir kesintinin varlığı olarak yayınlandı11. Ayrıca, kesinti doğrusal olmamalı ve trabeküler bölgede bir kayıp eşlik etmelidir. Erozyon kriterlerini karşılayan ve karşılamayan kortikal kesintilerin görsel örnekleri Klose-Jensen ve ark.12’de gösterilmiştir.

Bununla birlikte, yukarıdaki kriterleri karşılayan tüm kortikal kesintiler erozyon olarak sınıflandırılmaz. Kesintiler bazen vasküler kanallar gibi fizyolojik süreçlerden kaynaklanır (Şekil 1). Bunlar, öngörülebilir anatomik konumları, paralel ve düz kenarları vemilimetrik altı boyutları 13 nedeniyle erozyonlardan tanımlanabilir ve ayırt edilebilir. Kistler, erozyon olarak kabul edilmeyen başka bir kortikal kesinti şeklidir. Genellikle berrak kistik bir duvara sahip yuvarlak bir trabeküler yapıya sahiptirler 13. Erozyonlarla sergilenen keskin kenarların ve açık trabeküler yapının aksine. Bununla birlikte, kistik bölgelerde erozyonların oluşması mümkündür, bu da kistlerin değil, erozyonların neden olduğu kemik kaybının hacmini tanımlamayı belirsiz hale getirir. Bu belirsizliği daha fazla kriterle çözmek bu çalışmanın amacı olmasa da, patolojik erozyon ve fizyolojik kortikal kesintilerin kapsamlı örneklerinin sağlanmasına ihtiyaç vardır.

Figure 1
Şekil 1: Sadece erozyonların neden olmadığı kortikal kesintilere örnek. (A) Metakarpal başın tabanındaki vasküler kanalların ortak yerini gösteren bir çizim. (B) koronal, (C) sagital, (D) ve (E) aksiyel planlardaki vasküler kanal örnekleri. (F) Bir kistin neden olduğu kortikal kesinti örneği. (G) Kemiğin trabeküler bölgesinde hem kistleri hem de erozyonları içeren bir boşluk hacmi örneği. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Erozyon tanımlamasındaki zorluklara rağmen, şu anda daha az deneyimli kullanıcılara erozyon analizi için HR-pQCT görüntülerini yorumlama konusunda rehberlik sağlayacak herhangi bir eğitim aracı bulunmamaktadır. Son zamanlarda, erozyon görselleştirme ve hacimsel analizleri mümkün kılmak için açık kaynaklı bir görüntü işleme yazılımının uzantısı olarak uygulanan kemik analiz modülü (BAM) – Erozyon Volume adlı erozyon analizi için açık kaynaklı bir modül geliştirilmiştir14. Burada sunulan protokol, BAM’a (BAM – Eğitim) eklenen ve erozyon tanımlamasını uzman romatologlar tarafından açıklanan erozyonlarla karşılaştırarak bir kullanıcının erozyon tanımlama girişimlerini karşılaştıran bir eğitim modülünün kullanımını açıklamaktadır. Bu eğitim aracı, erozyon analizindeki iyileştirmelere rehberlik etmek için kullanıcılara erozyon tanımlaması hakkında geri bildirim sağlar. Yazılım yükleme talimatları 1. adımda verilmiştir. Yeni veri alımı için 3 – 5.3 arasındaki adımlara bakın. Yalnızca eğitim modülü kullanımı için 2. adıma bakın.

Protocol

Bu protokoldeki tüm yöntemler, Calgary Üniversitesi’ndeki Birleşik Sağlık Araştırmaları Etik Kurulu (REB19-0387) tarafından belirlenen yönergeleri takip eder. 1. 3D Slicer 15 ve kemik analizi modüllerini kurun https://download.slicer.org/’dan kullanılan işletim sistemiyle ilgili kararlı bir 3D Dilimleyici sürümü için yükleme dosyasını indirin. İndirilen kurulum dosyasını çalıştırın ve sihirbazda verilen talimatları izleyin. Kurulum tamamlandıktan sonra, kemik analiz modüllerini kurmaya devam edin.Kemik analiz modüllerini https://doi.org/10.5281/zenodo.7943007’dan sıkıştırılmış bir zip dosyası olarak indirin ve sıkıştırılmış klasörü çıkarın. Lütfen ayıklanan klasörün bulunduğu dizini not edin. 3D Dilimleyici’yi başlatın. 3D Dilimleyici penceresinin sol üst köşesindeki Düzenle’ye tıklayarak modülleri 3D Dilimleyici’ye yükleyin. Yeni bir pencere açmak için Uygulama Ayarlarını Düzenle > tıklayın. Son açılan Ayarlar penceresinin solunda bulunan bir sekme olan Modüller’e tıklayın. Ek modül yolları: (Şekil 2) altındaki kemik analizi modüllerine yolları ekleyin.Bunu yapmak için, aşağıdaki klasör listesini Ek modül yolları altında bulunan kutuya sürükleyip bırakın: Bu klasörler adım 1.3.1’de indirilen klasörün içinde bulunur: AutoMask, CorticalBreakDetection, ErosionComparison, ErosionVolume, FileConverter, ImageRegistration, Training. Ayarlar penceresi Şekil 2’ye benzemelidir. Ayarlar penceresinin sağ alt kısmındaki Tamam’a basın. Modüllerin kurulumunu onaylamak için yeniden başlatma gereklidir. Bunu, 3D Dilimleyici’yi kapatıp yeniden başlatarak yapın.NOT: Modüllerin yüklenmesi, 3D Dilimleyici kurulumu başına yalnızca bir kez yapılır. Kemik analizi GitHub deposunda daha fazla güncelleme yapıldıktan sonra, önceki BAM indirmesini içeren dizindeki basit bir terminal (veya komut satırı) git pull komutu tüm modülleri otomatik olarak güncelleştirir. Yine, alternatif olarak, depo indirilebilir ve eski modüller yenileriyle manuel olarak değiştirilebilir. Şekil 2: 3D Slicer kurulumuna kemik analizi modülleri eklendikten sonraki ayarlar penceresi örneği. Resimde, modüllerin kırmızı kutuda vurgulandığı ayarlar penceresinin ekran görüntüsü gösterilmektedir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın. 2. Eğitim modülü BAM-Training modülünü başlatın.3D Slicer’ın araç çubuğunda bulunan Açılır Menü’ye tıklayın. Kemik analizi modüllerini bulun ve fareyi üzerine getirin (Şekil 3). Eğitim’e tıklayın. Dosyaları modüle yükleyin.BAM eğitim modülünü başlattıktan sonra, BAM github deposunun yukarıda belirtildiği gibi indirildiği varsayılarak, gerekli tüm dosyalar (gri tonlamalı görüntüler, maskeler, referans erozyon segmentasyonları) Devam Et’e tıklanarak otomatik olarak yüklenecektir. Dosyalar için bir tarama türü seçin.Giriş Birimi etiketli açılır menünün üzerine gelerek birini seçin : Bir Birim seçin, bu ana gri tonlamalı görüntüyü temsil eder. Giriş Maskesi etiketli açılır menüden maskeyi (yani, periosteal yüzey içindeki birimi tanımlayan dosyayı) seçin : Bir Birim seçin. Ölçüm kimliğini doğrulayarak bu maskenin yukarıdaki giriş hacmine karşılık geldiğinden ve MCP bağlantısının her iki seçimde de aynı olduğundan emin olun. 3B Dilimleyici’nin bu lansmanıyla eğitim modülünü bu görüntüde ilk kez çalıştırıyorsanız, Çıkış Erozyonları: Bir Segmentasyon Seçin etiketli açılır menüden yeni bir çıktı segmentasyonu oluşturun. Bunu yapmak için açılır menüyü tıklayın ve Yeni Segmentasyon Oluştur’u seçin. Bu, giriş maskesi etiketi + _ER’den sonra etiketlenmiş yeni bir çıkış segmentasyon düğümü oluşturacaktır. Çıktıya farklı bir etiket vermek için bunun yerine Yeni Segmentasyon Oluştur… ‘u seçin ve istediğiniz etiketi girin.NOT: 3B Dilimleyici’de ve bu belgede maske ve segmentasyon, kemiğin periosteal yüzeyinin içindeki hacmi tanımlar. Maske ikili bir görüntü olarak görselleştirilirken, segmentasyon, gri tonlamalı görüntüyle kaplanmış ikili görüntünün görselleştirilmesini ifade eder. Bu ayrımlar 3D Slicer tarafından yapılır. Şekil 4’te bir örnek gösterilmiştir. Tohum noktalarını aşağıda açıklandığı gibi yerleştirin.Başlamak için, tohum noktaları eklemek için yeni bir tohum noktası listesi oluşturun. Bunu yapmak için, Tohum Noktaları: Yok etiketli açılır menüye tıklayın ve Yeni Nokta Listesi Oluştur’u seçerek yeni bir liste oluşturun. Yine, varsayılan etiketleme standardı giriş görüntüsü etiketi + _SEEDS’dir. Kendi etiketinizi sağlamak için, Yeni Nokta Listesi Oluştur…’u seçin. Dilimler arasında ilerleyin ve ilgilenilen bölgeye bir tohum noktası yerleştirerek erozyon alanlarını belirleyin. Yeni bir tohum noktası eklemek için Şekil 5A’da gösterilen Kırmızı Nokta-Mavi Bırak düğmesine basın.Tohum noktasını mümkün olduğunca derine (trabeküler kemiğe doğru) erozyon hacmine yerleştirin. Tohum noktasının birimin en karanlık bölgesine yerleştirildiğinden emin olun. Tohum noktası boyutunu değiştirmek için, Tohum Noktası Boyutu: etiketli metin kutusunda yüzde boyutunu değiştirin. Tohum noktaları tablosundaki kemik ve kortikal kesinti gibi diğer alanlar kullanıcının kayıtları içindir ve erozyon hesaplama algoritmasını etkilemez. Aşağıda açıklandığı gibi geri bildirim alın.Tohum noktaları yerleştirildikten sonra. Erozyon ölçüm algoritmasını verilen girişlerde çalıştırmak için Şekil 5B’de vurgulanan Erozyonları Al etiketli düğmeye basın. Erozyon ölçümlerinin tamamlanmasının ardından modül, tohum noktası yerleşimi hakkında geri bildirim sağlayacaktır. Her tohum noktasının konumu, tohum noktalarını ölçmeye çalıştığı erozyonla eşleştirmek için referans erozyonların konumu ile karşılaştırılır. Eğitimli, kapsamlı yayın kayıtları ve HR-pQCT görüntüleme ve erozyon analizi (SF ve CF) kullanarak 10 yıldan fazla deneyime sahip romatologlar tarafından yerleştirilen tohum noktalarını kullanarak erozyon hacmini hesaplayarak referans erozyonlar elde edin. Şekil 3: 3D Slicer’ın açılır menüsü. Kemik analizi modüllerini bulmak ve eğitim modülünü seçmek için açılır menü. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın. Şekil 4: Kemiğin periosteal yüzeyindeki hacmin tanımlanması. (A) Maske örneği. Maske ikili bir görüntü olarak görselleştirilir. (B) Segmentasyon örneği. Segmentasyon, gri tonlamalı görüntüyle kaplanmış ikili görüntünün görselleştirilmesini ifade eder. Bu ayrımlar 3D Slicer tarafından yapılır. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın. Şekil 5: 3D Dilimleyici içindeki eğitim modülünün örnek ekran görüntüsü. (A) Yeni tohum noktaları eklemek için tıklayın. (B) Erozyon hacimlerini hesaplamak için tıklayın. (C) Görüntüleri içe aktarmak için tıklayın. (D) Uzmanlar tarafından yerleştirilen tohum noktalarını görmek için tıklayın. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın. 3. Erozyon analiz aracında kullanılmak üzere görüntü alma ve dışa aktarma Birinci veya ikinci nesil HR-pQCT tarayıcı kullanarak HR-pQCT görüntüleri elde edin. Bu çalışma için görüntüleri elde etmek için ticari bir tarayıcı kullanıldı (bkz.NOT: Bu çalışmada kullanılan görüntüler 2. ve 3. metakarpofalangeal eklemlere aittir ve Barnabe ve ark.8’de açıklanan protokol kullanılarak elde edilmiştir, ancak erozyon olan herhangi bir eklemin görüntüleri BAM ile uyumludur. Görüntüleri hareket artefaktı açısından inceleyin16,17. Erozyon analizi için hareket skoru > 3 olan görüntüleri kullanmayın. Dosya aktarım protokolünü (FTP) kullanarak her bir eklemin AIM (tescilli görüntü formatı) veya tıpta dijital görüntüleme ve iletişim (DICOM) dosyalarını yerel bir diske aktarın. Münferit derzlerin dosyaları, üretici18 tarafından sağlanan derz boşluğu genişliği (JSW) analiz boru hattı kullanılarak oluşturulabilir. Daha kolay kullanım için dosyaları varsayılan sayı biçiminden yeniden adlandırın. 4. Dosya dönüştürme ve kemik maskesi oluşturma NOT: Görüntü formatına bağlı olarak, AIM (HR-pQCT tescilli görüntü formatı), MHA (ITK MetaImage formatı), nii (NIfTI – Nörogörüntüleme Bilişim Teknolojisi Girişimi), NRRD (Neredeyse Ham Raster Verileri) görüntüleri için adım 4.1’i veya DICOM görüntüleri için adım 4.2’yi izleyin. Aşağıdaki görüntü dosyası biçimlerinden herhangi birine sahip görüntüleri içe aktarmak için: MHA, nii, AIM veya NRRD aşağıda açıklanan adımları izleyin.3D Dilimleyici penceresinin sol üst köşesinde bulunan DATA etiketli düğmeye tıklayın (Şekil 5C). Görüntü dosyaları eklemek için, Eklenecek Dosyaları Seç’e tıklayın, görüntüleri bulun ve ekleyin. Tüm bir resim dizini eklemek için, Eklenecek Dizini Seç’e tıklayın, dizini bulun ve ekleyin. Bu, o dizindeki tüm görüntüleri yükleyecektir. Bir görüntü maskesinin herhangi bir nedenle 3B Dilimleyici segmentasyonu olarak içe aktarılması gerekiyorsa, önce bir NRRD veya nii dosyasına dönüştürün. Bu dönüştürme otomatik olarak yapılabilir, ayrıntılar için adım 4.4.1’e bakın. DICOM dosyalarını aşağıda açıklandığı gibi 3B Dilimleyici’ye aktarın.3D Dilimleyici penceresinin sol üst köşesinde bulunan DCM etiketli düğmeye tıklayın. DICOM Dosyalarını İçe Aktar’a tıklayın, DICOM dosyalarını içeren dizini bulun ve ekleyin (uzantı .dcm’dir). Pencerenin sağ tarafında bulunan Yükle etiketli düğmeye tıklayın. BAM – Otomatik Maske modülünde Adım 2 – Otomatik Maske’yi kullanarak görüntü maskesi alın.3D Slicer’ın araç çubuğunda bulunan açılır menüye tıklayın. Kemik Analiz Modüllerini bulun ve fare imlecini üzerine getirin. Otomatik Maske’ye tıklayın. Adım 2 – Otomatik Maske sekmesi altında, Giriş Sesi etiketli açılır menüyü kullanarak bir giriş birimi seçin: Bu giriş taramasıdır. Çıktı segmentasyonu: etiketli açılır menüden yeni bir çıktı oluşturun ve Yeni LabelMapVolume Oluştur’u seçin. Bu, giriş maskesi etiketi + _MASK’den sonra etiketlenmiş yeni bir çıkış düğümü oluşturur. Çıktıya farklı bir etiket vermek için bunun yerine Yeni LabelMapVolume Oluştur… öğesini seçin ve istediğiniz etiketi girin. Maskelenecek kemik sayısını bu etikete sahip metin kutusuna girin. Bu analiz için en uygun segmentasyon için Algoritma etiketli açılır menüden Ormir’i seçin19.NOT: Bu maskeleri oluşturmak için başka seçenekler de mevcuttur ve gelecekte eklenebilir. Maske Al’a tıklayın. Bu, algoritmayı çalıştıracak (~2-3 dakika) ve sonucu giriş görüntüsünün aynı dizininde çıkaracaktır. Ayrıca, görüntüde birden fazla kemik varsa, her kemik için ayrı bir maske kaydedecektir. BAM modülünde Adım 3 – Manuel Düzeltme’yi kullanarak kemik maskesinin manuel olarak düzeltilmesini gerçekleştirin. Genellikle oluşturulan maske doğru değildir. Segmentasyonların belirli bileşenlerini eklemek, silmek veya düzenlemek için manuel düzeltme gerçekleştirin.Başka yollarla oluşturulan veya önceki bir 3B Dilimleyici çalışmasında oluşturulan bir maskeyi düzenlemek için, bu maskeleri bir dosyadan 3B Dilimleyici’ye yüklemek için bu modülü kullanın. Dosya uzantısı aşağıdakilerden herhangi biri olabilir, MHA, nii, NRRD, AIM.Görüntüleri, adım 1.3’te indirilen BAM klasöründe bulunan LOAD_MASKS dizinine kopyalayın. 3D Dilimleyici’ye geri dönün ve manuel düzeltme aşamasında Yükle etiketli düğmeye basın. Düzeltilecek Maske:” etiketli açılır menüden düzeltilecek segmentasyonu seçin. Ana Hacim: etiketli açılır menüden bu erozyon segmentasyonuna ait orijinal gri tonlamalı görüntüyü seçin. Başlat’a basın. Her segmentasyonun aşağıdaki tabloda kendi girişi olmalıdır. Segmentasyonun rengine göre düzeltilecek segmentasyonu seçin. Bir segmentasyona eklemek için, ilk satırdaki ikinci düğmeye tıklayın. Bu, boyama işlevini kullanır. Görüntülerin üzerine çizim yaparak birimlere eklemeler yapın (farenin sol düğmesini basılı tutun ve fareyi hareket ettirin). Segmentasyonun bir kısmını kaldırmak için, Dilimler Arasında Sil etiketli tablonun altındaki düğmeye tıklayın. Bu silme işlevidir ve boyama işlevi gibi çalışır, ancak bunun yerine siler. Kabaca her 10-25 dilimde bir gerektiği gibi eklemeler yapın, ancak eklemenin gerekli olduğu ilk dilimi ve son dilimi eklediğinizden emin olun. Boyama işlevi kullanılmışsa, Dilimler Arasında Doldur işlevi etiketli beşinci satırın ilk düğmesine tıklanarak değişiklikler enterpolasyon yapılabilir. Başlat > Uygula düğmelerine tıklayın. Silme işlevi kullanılmışsa, Silme Uygula etiketli tablonun altındaki düğmeye tıklamanız yeterlidir. Hem boyama hem de silme işlevlerini aynı anda kullanmayın. Önce bir işlevi uygulayın, ardından diğerini uygulayın. Düzenlemeler tamamlandıktan sonra Uygula’ya basın. 5. Erozyonların tanımlanması Erozyonun tanımlanması için BAM – Erozyon Hacmi modülündeki Adım 4 – Erozyonlar’ı kullanın. Erozyon hacmi modülü, bir tarama içindeki erozyonları tanımlamaktan ve ölçmekten sorumlu araçtır.NOT: Bu modül, yukarıda ayrıntıları verilen eğitim aracının odak noktasıdır ve neredeyse aynı iş akışına sahiptir. Aradaki farklar, hesaplanan erozyonların ustalıkla açıklananlarla karşılaştırılmaması, erozyon istatistiklerinin dışa aktarılması ve burada tanımlandıktan sonra hacimlerin manuel olarak düzeltilmesidir. Tohum noktalarını yerleştirin ve adım 2.4’te yapıldığı gibi erozyon elde edin. Sonunda herhangi bir geri bildirim sağlanmayacaktır. Manuel DüzeltmeOtomatik olarak algılanan erozyon hacimlerinin boyutu ve şekli tatmin edici değilse, bunları Adım 5 – Manuel Düzeltme ve İhracat Segmentasyonu etiketli sekmeler altında düzenleyin. Adım 4.4’te özetlenen adımları izleyin. Bununla birlikte, harici erozyon hacimlerini yükleme seçeneği yoktur. Değişiklikler zaten kaydedilmiş olduğundan, düzeltmeleri bitirdikten sonra Uygula’ya basmayın. 6. Erozyon İstatistikleri Adım 6 – İstatistikler etiketli sekmeyi kullanarak hesaplanan verileri bir elektronik tablo dosyasına (CSV formatında) aktarın. Adım 4’te hesaplanan ve isteğe bağlı olarak Adım 5’te düzeltilen erozyon hacmini, Giriş Erozyonları etiketli açılır menü altında sağlayın. Ana Birim etiketli açılır menünün altında gri tonlamalı görüntüyü sağlayın. Metin kutusunda görüntünün sesli harf genişliğini mm cinsinden belirtin. İstatistikleri Al’a basın. Elektronik tablo dosyası, adım 1.3’te indirilen BAM klasöründe bulunan EROSIONS_OUTPUT_DATA adlı dizinde oluşturulmuştur. Çıktı tablosunun bir örneği için Tablo 1’e bakın.

Representative Results

Kullanıcılar, eğitim aracını kullanarak, sonuçları hakkında geri bildirim alırken erozyon alanlarını belirleme alıştırması yapabilirler. Bu geri bildirim döngüsü, kullanıcının erozyonları belirleme yeteneğini geliştirebilir ve potansiyel olarak kendi görüntülerindeki erozyonları tanımlamak için BAM modüllerini kullanabilir. Tohum noktası yerleştirmesinden sonra geri bildirim aşağıdaki kriterlere dayanmaktadır. 1) Yerleştirilen tohum noktalarının sayısı referans erozyonların sayısıyla eşleşmiyorsa, kullanıcıdan uygun sayıda tohum noktasını silmesi veya eklemesi istenir. 2) Tohum noktası konumu bir referans erozyonla eşleştirilemezse, o tohum noktasının konumunda erozyon olmadığını belirten geri bildirim görüntülenir. 3) Bir tohum noktası, bir kist veya vasküler kanal gibi bir referans patolojik/fizyolojik kortikal kesinti ile eşleştirilirse, kullanıcı erozyon olarak tanımlamaya çalıştıkları kortikal kesinti türü hakkında bilgilendirilir ve tohum noktasını çıkarması istenir. 4) Tohum noktasının konumu bir referans erozyonla örtüşüyorsa, algoritma yine de erozyonu tespit edemeyebilir. Bu, tohum noktası erozyonda ortalanmadığında meydana gelebilir. Bu gibi durumlarda, kullanıcıdan tohum noktasının konumunu ayarlaması istenir. 5) Bir tohum noktası herhangi bir erozyondan çok uzağa yerleştirilirse, kullanıcı yanlış yerleşimi konusunda bilgilendirilir ve tekrar denemesi için teşvik edilir. 6) Bir tohum noktası konumu referans erozyonla eşleştiğinde, kullanıcıyı söz konusu tohum noktasındaki erozyonu tanımlamaya yönelik başarılı girişimleri hakkında bilgilendiren bir istem görüntülenir. Aşağıdaki bölümde, modülün farklı girişlere göre nasıl çalıştığına ilişkin örnekler gösterilmektedir. Doğru ve yanlış girişler aşağıdaki örneklerde gösterilecektir. Şekil 6A , erozyon içinde yer alan tohum noktası konumunu göstermektedir. Bu görüntüde sadece bir erozyon vardır, bu nedenle erozyonların tohum noktası ile hesaplanması beklenen sonuçları verecektir. Şekil 6B , erozyonları belirleme girişimleri ustalıkla açıklamalı görüntüyle eşleştiğinde kullanıcılara görüntülenen istemi gösterir. Modül ayrıca sonuçları gri tonlamalı görüntüde segmentasyonlar olarak görüntüler (Şekil 6C). Kullanıcı, Şekil 7A gibi erozyon olmayan bir konuma bir tohum noktası yerleştirirse, modül bu konumda erozyon olmadığını belirten bir hata istemi (Şekil 7B) görüntüler ve kullanıcının tohum noktalarının yerini değiştirmesini/kaldırmasını önerir. Şekil 6: Doğru erozyon tanımlaması örneği. (A) Erozyon alanına doğru bir tohum noktası yerleştiren bir kullanıcı örneği. (B) Tüm erozyonlar doğru bir şekilde tanımlandığında geri bildirim istemi örneği. (C) Bir erozyon doğru hesaplandığında görüntülenen erozyon segmentasyonu örneği. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın. Şekil 7: Yanlış erozyon tanımlaması örneği. (A) Erozyonun olmadığı bir yere yerleştirilmiş bir tohum noktası örneği. (B) Erozyon olmayan bir yere bir tohum noktası yerleştirildiğinde hata istemi örneği. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın. Verilen eğitim görüntülerindeki tüm kistlerin ve damar kanallarının yerleri bir uzman tarafından tespit edilmiştir. Bu nedenle, bir kullanıcının bir kisti veya vasküler kanalı yanlış tanımlamaya çalıştığını tespit etmek mümkündür. Şekil 8A , üzerine bir tohum noktası yerleştirerek bir kisti tanımlama girişimini göstermektedir. Şekil 8B , daha sonra görüntülenen hata istemidir. Şekil 8: Kist tanımlama örneği. (A) Bir kist üzerine yerleştirilen bir tohum noktası örneği. (B) Bir kist üzerine bir tohum noktası yerleştirildiğinde bir hata istemi örneği. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın. Modül ayrıca kullanıcıyı doğru miktarda tohum puanına sahip olup olmadığını da bildirecektir. Kullanıcı yanlış sayıda tohum noktası yerleştirirse, modül, görüntüdeki tüm erozyonları tanımlamak için eksik veya fazladan tohum noktalarının tam miktarını kullanıcıya bildirir. Modül ayrıca yerleştirilen her tohum noktası için geri bildirim verir. Bu nedenle, kullanıcı her bir tohum noktası için hangi eylemlerin gerçekleştirileceğini bilir. Şekil 9’da , bir kullanıcının iki tohum noktası beklenirken yalnızca bir tohum noktası yerleştirdiği bir örnek gösterilmektedir. Şekil 9: Bir tohum noktası eksikken hesaplanan erozyon örneği. Örnek, kullanıcının iki tohum noktası beklenirken yalnızca bir tohum noktası yerleştirdiği bir örneği gösterir. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın. Bir kullanıcı erozyonların herhangi birini veya tamamını bulmakta sorun yaşarsa, Doğru Tohum Noktalarını Göster etiketli bir düğmeye basarak ustalıkla açıklamalı konumları ortaya çıkarma seçeneğine sahiptir (Şekil 5D). Basıldığında, bu düğme geçerli 3D Dilimleyici penceresine doğru tohum noktalarını yükleyecektir. Özetle, bu, yazılım modülünün, hesaplanan erozyonu ustalıkla açıklamalı erozyonlarla karşılaştırarak, kullanıcının seçilen görüntülerdeki erozyonları belirleme girişiminin doğruluğunu değerlendirebileceğini göstermektedir. Ayrıca modül, kullanıcı tarafından yerleştirilen her tohum noktasına dayalı olarak onları beklenen tohum noktası konumuna ve giriş parametrelerine yönlendirmek için geri bildirim sağlar. Tarama Kimliği Kortikal Kesinti Kemik Etiket Centroid Konumu Hacim (mm3) Yüzey Alanı (mm2) Yuvarlaklık Voksel sayısı (vokseller) 3_Training.nii Erozyon Metakarpal SEEDS_28-1 210, 108, 242 3.321668853 14.46818378 0.74411491 14853 3_Training.nii Erozyon Metakarpal SEEDS_28-3 179, 100, 241 1.100739562 7.121231239 0.7239659 4922 Tablo 1: Hesaplanan erozyonları ve istatistiklerini açıklayan oluşturulmuş bir çıktı dosyası (csv formatı) örneği.

Discussion

Bu eğitim aracı, kemik analizi modülünü kullanarak erozyonları tanımlamayı öğrenme fırsatı sunar. Bu erozyon analiz aracının eğitimin ötesinde daha fazla kullanılması, çok az hareket artefaktı olan veya hiç olmayan kaliteli görüntülere erişim gerektirir. Literatüre dayalı HR-pQCT erozyon tanımı, makul tekrarlanabilirlik ile rapor edilebilen patolojik erozyonlarla ilişkili anatomik özellikleri tanımlamaktadır11,20. Bununla birlikte, bu tanım vasküler kanalların ortak anatomik konumlarını hesaba katmaz, bu da potansiyel olarak kemik erozyonları olarak yanlış sınıflandırılmalarına neden olur10.

Bu protokoldeki kritik adımlar, kemik maskesinin oluşturulması, tohum noktalarının yerleştirilmesi ve erozyon hacminin oluşturulmasıdır. Maskeleri ve erozyon hacmini oluşturmak için otomatik yöntemler uygulanırken, tatmin edici sonuçlar elde etmek için maskeler genellikle manuel düzeltme gerektirir. Manuel düzeltmeleri gerçekleştirmek için mevcut araçların kapsamlı bir açıklaması sağlanmıştır. Tohum noktalarının yerleştirilmesi, BAM-Eğitim modülü tarafından sağlanan eğitim örnekleri tarafından yönlendirilir.

Bugüne kadar kullanılan verilere dayanarak, bu protokol, erozyon analizi modülünün beklenen sonuçları vermediği durumlarda sorun giderme önerileri sunar. Gelecekteki çalışmalarda, ek eğitim verilerine erişim sağlanacaktır. Daha önce yapılan bir çalışma, bu yöntemle değerlendirilen erozyon hacimlerinin mevcut yöntemlerlekarşılaştırılabilir olduğunu göstermiştir 14,21,22. Eğitim verilerinin sağlanması, geliştirildikçe daha yeni erozyon analiz araçlarıyla karşılaştırmaya izin verecektir23.

Burada tanıtılan eğitim aracı öncelikle erozyon tanımlamasına yardımcı olur; Bununla birlikte, yöntem şu anda trabeküler kemikteki erozyonun derecesini tanımlama konusunda bir fikir birliği olmaması nedeniyle sınırlıdır. Bununla birlikte, BAM modülleri açık kaynak kodludur, bu nedenle, erozyon kapsamının gelecekteki tanımları değiştikçe, diğer araştırmacılar ihtiyaçları karşılamak için modülleri değiştirme erişimine sahiptir.

Romatolojik araştırmalarda HR-pQCT’nin kullanımı genişledikçe, eğitim aracı deneyimsiz kullanıcılara erozyon analizi için HR-pQCT görüntülerinde patolojik kortikal kesintileri belirleme konusunda rehberlik sağlar. Bu araç, erozyon analizi için seçilen yöntemden bağımsız olarak araştırmacılar için geçerli olacaktır. Tekrarlanabilirliği ve analiz hızını artırmak için tamamen otomatik erozyon tanımlaması arzu edilirken, makine öğrenimi modellerini eğitmek için doğru açıklamalara sahip büyük referans/kıyaslama veri kümeleri gereklidir. Açık kaynaklı bir araç olarak bu modül, gelecekte makine öğreniminde kullanılmak üzere toplu olarak büyük, açıklamalı veri kümeleri geliştirme fırsatı sunar. Bu eğitim aracının kullanılması, daha fazla araştırmacının HR-pQCT araştırmalarına erozyon analizini dahil etmesini sağlayacaktır.

Divulgazioni

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Yazarlar, bu çalışmayı destekleyen aşağıdaki finansman kuruluşlarına teşekkür eder. SLM, Artrit Derneği (STAR-18-0189) ve Kanada Sağlık Araştırmaları Planlama ve Yaygınlaştırma Hibesi Enstitüleri aracılığıyla finanse edilmektedir. JJT, CIHR Bursu ödülüne sahiptir.

Materials

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

Riferimenti

  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 Available from: 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).

Play Video

Citazione di questo articolo
Al-Khoury, Y., Finzel, S., Figueiredo, C., Burghardt, A. J., Stok, K. S., Tam, L., Cheng, I., Tse, J. J., Manske, S. L. Erosion Identification in Metacarpophalangeal Joints in Rheumatoid Arthritis using High-Resolution Peripheral Quantitative Computed Tomography. J. Vis. Exp. (200), e65802, doi:10.3791/65802 (2023).

View Video