Le erosioni ossee sono un'importante caratteristica patologica dell'artrite reumatoide. Lo scopo di questo lavoro è quello di introdurre uno strumento di formazione per fornire agli utenti una guida sull'identificazione delle rotture corticali patologiche su immagini di tomografia computerizzata quantitativa periferica ad alta risoluzione per l'analisi dell'erosione.
Le erosioni ossee sono una caratteristica patologica di diverse forme di artrite infiammatoria, tra cui l'artrite reumatoide (AR). L'aumento della presenza e delle dimensioni delle erosioni è associato a scarsi risultati, funzionalità articolare e progressione della malattia. La tomografia computerizzata quantitativa periferica ad alta risoluzione (HR-pQCT) fornisce una visualizzazione in vivo senza precedenti delle erosioni ossee. Tuttavia, a questa risoluzione, sono visibili anche discontinuità nel guscio corticale (rotture corticali) che sono associate ai normali processi fisiologici e alla patologia. Lo studio grouP per la tomografia computerizzata xtrEme nell'artrite reumatoide ha precedentemente utilizzato un processo di consenso per sviluppare una definizione di erosione patologica nella HR-pQCT: una rottura corticale rilevata in almeno due fette consecutive, in almeno due piani perpendicolari, di forma non lineare, con sottostante perdita di osso trabecolare. Tuttavia, nonostante la disponibilità di una definizione consensuale, l'identificazione dell'erosione è un compito impegnativo con sfide nella variabilità tra valutatori. Lo scopo di questo lavoro è quello di introdurre uno strumento di formazione per fornire agli utenti una guida sull'identificazione delle rotture corticali patologiche sulle immagini HR-pQCT per l'analisi dell'erosione. Il protocollo qui presentato utilizza un modulo personalizzato (Bone Analysis Module (BAM) - Training), implementato come estensione di un software di elaborazione delle immagini open source (3D Slicer). Utilizzando questo modulo, gli utenti possono esercitarsi a identificare le erosioni e confrontare i loro risultati con le erosioni annotate da reumatologi esperti.
Le erosioni ossee si verificano quando l'infiammazione provoca una perdita ossea localizzata sulla superficie ossea corticale. Queste erosioni si estendono nella regione ossea trabecolare sottostante. Sono una caratteristica patologica di diverse forme di artrite infiammatoria, tra cui l'artrite reumatoide (AR)1. La presenza e le dimensioni dell'erosione sono associate a scarsi risultati, alla funzione del paziente e alla progressione della malattia 2,3,4,5. Mentre la radiografia semplice rimane lo standard clinico per la valutazione dell'erosione, la tomografia computerizzata quantitativa periferica ad alta risoluzione (HR-pQCT) fornisce immagini 3D e una sensibilità e specificità superiori per il rilevamento dell'erosione 6,7. Per l'artrite infiammatoria, come l'artrite reumatoide, la HR-pQCT viene comunemente eseguita sulla 2ae 3a articolazione metacarpo-falangea, le articolazioni più colpite della mano8. Poiché le immagini HR-pQCT hanno un'elevata risoluzione spaziale, si osservano interruzioni fisiologiche nella superficie corticale anche in individui sani senza AR9. Queste interruzioni corticali sono spesso associate a canali vascolari o forame nutritivo che passano attraverso l'osso10. Pertanto, la sfida consiste nel distinguere le interruzioni corticali associate a un processo patologico (cioè le erosioni patologiche) dalle caratteristiche non patologiche.
La definizione di consenso di un'erosione ossea patologica è stata pubblicata dallo studio grouP for xtrEme Computed Tomography in Rheumatoid Arthritis (SPECTRA) come la presenza di una decisa interruzione nello strato corticale dell'osso che si estende su almeno due fette consecutive ed è rilevabile in due o più piani perpendicolari11. Inoltre, l'interruzione deve essere di forma non lineare e accompagnata da una perdita nella regione trabecolare. Esempi visivi di interruzioni corticali che soddisfano e non soddisfano i criteri di erosione sono mostrati in Klose-Jensen et al.12.
Tuttavia, non tutte le interruzioni corticali che soddisfano i criteri di cui sopra sono classificate come erosioni. Le interruzioni sono talvolta causate da processi fisiologici come i canali vascolari (Figura 1). Questi possono essere identificati e differenziati dalle erosioni grazie alle loro posizioni anatomiche prevedibili, ai margini paralleli e rettilinei e alle dimensioni sub-millimetriche13. Le cisti sono un'altra forma di interruzione corticale che non è considerata un'erosione. Hanno spesso una struttura trabecolare arrotondata con una parete cistica chiara 13. In contrasto con gli spigoli vivi e la struttura trabecolare aperta mostrata dalle erosioni. Tuttavia, è possibile che si formino erosioni all'interno dei siti cistici, rendendo ambiguo delineare il volume della perdita ossea causata dalle erosioni e non dalle cisti. Sebbene risolvere questa ambiguità con ulteriori criteri non sia lo scopo di questo studio, è necessario fornire esempi completi di erosione patologica e interruzioni corticali fisiologiche.
Figura 1: Esempio di interruzioni corticali che non sono state causate esclusivamente da erosioni. (A) Un disegno che illustra la posizione comune dei canali vascolari alla base della testa del metacarpo. Esempi di canali vascolari nei piani (B) coronale, (C) sagittale, (D) ed (E) assiale. (F) Esempio di un'interruzione corticale causata da una cisti. (G) Esempio di un volume vuoto all'interno della regione trabecolare dell'osso che coinvolge sia cisti che erosioni. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Nonostante le sfide nell'identificazione dell'erosione, attualmente non esistono strumenti di formazione per fornire agli utenti meno esperti una guida sull'interpretazione delle immagini HR-pQCT per l'analisi dell'erosione. Recentemente, è stato sviluppato un modulo open-source per l'analisi dell'erosione chiamato bone analysis module (BAM) - Erosion Volume, implementato come estensione di un software open-source di elaborazione delle immagini per consentire la visualizzazione dell'erosione e le analisi volumetriche14. Il protocollo qui presentato descrive l'uso di un modulo di formazione aggiunto al BAM (BAM - Training), che confronta i tentativi di identificazione dell'erosione da parte degli utenti confrontando l'identificazione dell'erosione con le erosioni annotate da esperti reumatologi. Questo strumento di formazione fornisce agli utenti un feedback sull'identificazione dell'erosione al fine di guidare i miglioramenti nell'analisi dell'erosione. Le istruzioni per l'installazione del software sono fornite nel passaggio 1. Per l'acquisizione di nuovi dati, vedere i passaggi da 3 a 5.3. Solo per l'uso del modulo di formazione, vedere il passaggio 2.
Tutti i metodi di questo protocollo seguono le linee guida stabilite dal Conjoint Health Research Ethics Board dell'Università di Calgary (REB19-0387).
1. Installare 3D Slicer 15 e i moduli di analisi ossea
Figura 2: Esempio di finestra delle impostazioni dopo l'aggiunta di moduli di analisi ossea a un'installazione di 3D Slicer. L'immagine mostra uno screenshot della finestra delle impostazioni con i moduli evidenziati nel riquadro rosso. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
2. Modulo di formazione
Figura 3: Menu a discesa di 3D Slicer. Il menu a tendina per trovare i moduli di analisi ossea e selezionare il modulo di allenamento. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 4: Identificazione del volume all'interno della superficie periostale dell'osso. (A) Esempio di maschera. La maschera viene visualizzata come un'immagine binaria. (B) Esempio di segmentazione. La segmentazione si riferisce alla visualizzazione dell'immagine binaria sovrapposta all'immagine in scala di grigi. Queste distinzioni vengono effettuate da 3D Slicer. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 5: Schermata di esempio del modulo di training all'interno di 3D Slicer. (A) Fare clic per aggiungere nuovi punti seed. (B) Fare clic per calcolare i volumi di erosione. (C) Fare clic per importare le immagini. (D) Fare clic per visualizzare i punti di partenza posizionati dagli esperti. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
3. Acquisizione ed esportazione di immagini da utilizzare nello strumento di analisi dell'erosione
4. Conversione di file e generazione di maschere ossee
NOTA: A seconda del formato dell'immagine, seguire il passaggio 4.1 per le immagini AIM (formato immagine proprietario HR-pQCT), MHA (formato ITK MetaImage), nii (NIfTI - Neuroimaging Informatics Technology Initiative), NRRD (Nearly Raw Raster Data) o il passaggio 4.2 per le immagini DICOM.
5. Identificazione delle erosioni
6. Statistiche sull'erosione
Utilizzando lo strumento di formazione, gli utenti possono esercitarsi a identificare i siti di erosione mentre ricevono feedback sui loro risultati. Questo ciclo di feedback può migliorare la capacità dell'utente di identificare le erosioni e potenzialmente utilizzare i moduli BAM per identificare le erosioni sulle proprie immagini. Il feedback dopo il posizionamento del punto di partenza si basa sui seguenti criteri. 1) Se il numero di punti di partenza posizionati non corrisponde al numero di erosioni di riferimento, all'utente viene richiesto di eliminare o aggiungere il numero appropriato di punti di partenza. 2) Se la posizione del punto di partenza non può essere abbinata a un'erosione di riferimento, viene visualizzato un riscontro che indica che non esiste alcuna erosione nella posizione di quel punto di partenza. 3) Se un punto seme viene abbinato a un'interruzione corticale patologica/fisiologica di riferimento come una cisti o un canale vascolare, l'utente viene informato sul tipo di interruzione corticale che ha tentato di identificare come erosione e gli viene chiesto di rimuovere il punto seme. 4) Se la posizione del punto di partenza si sovrappone a un'erosione di riferimento, l'algoritmo potrebbe ancora non rilevare l'erosione. Ciò può verificarsi quando il punto di partenza non è stato centrato nell'erosione. In questi casi, all'utente viene richiesto di regolare la posizione del punto di partenza. 5) Se un punto di semina è posizionato troppo lontano da qualsiasi erosione, l'utente viene informato del suo posizionamento errato e incoraggiato a riprovare. 6) Quando la posizione di un punto di partenza corrisponde all'erosione di riferimento, viene visualizzato un messaggio che informa l'utente del tentativo riuscito di identificare l'erosione in quello specifico punto di partenza.
La sezione seguente illustra esempi di funzionamento del modulo in base a input diversi. Gli input corretti e errati verranno illustrati negli esempi seguenti. La Figura 6A mostra la posizione del punto di semina che si trova all'interno dell'erosione. Esiste solo un'erosione all'interno di questa immagine, quindi il calcolo delle erosioni con il punto di partenza produrrà i risultati attesi. La Figura 6B mostra il messaggio visualizzato agli utenti quando il loro tentativo di identificare le erosioni corrisponde all'immagine annotata da esperti. Il modulo visualizza anche i risultati come segmentazioni sull'immagine in scala di grigi (Figura 6C). Se l'utente posiziona un punto di partenza in una posizione senza erosione, come la Figura 7A, il modulo visualizza un messaggio di errore (Figura 7B) che indica che non esiste alcuna erosione in questa posizione e suggerisce all'utente di spostare/rimuovere i punti di partenza.
Figura 6: Esempio di corretta identificazione dell'erosione. (A) Esempio di un utente che posiziona correttamente un punto di semina all'interno del sito di erosione. (B) Esempio di richiesta di feedback quando tutte le erosioni sono state identificate correttamente. (C) Esempio di segmentazione dell'erosione visualizzata quando un'erosione viene calcolata correttamente. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 7: Esempio di identificazione errata dell'erosione. (A) Esempio di un punto di semina posizionato dove non esiste erosione. (B) Esempio di richiesta di errore quando un punto di partenza viene posizionato in una posizione priva di erosione. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Le posizioni di tutte le cisti e dei canali vascolari sulle immagini di allenamento fornite sono state identificate da un esperto. Pertanto, è possibile rilevare quando un utente tenta di identificare in modo errato una cisti o un canale vascolare. La Figura 8A illustra un tentativo di identificare una cisti posizionando un punto seme su di essa. La Figura 8B è il successivo messaggio di errore visualizzato.
Figura 8: Esempio di identificazione di una cisti. (A) Esempio di un punto seme posizionato su una cisti. (B) Esempio di richiesta di errore quando un punto di semina viene posizionato su una cisti. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Il modulo informerà anche l'utente se ha la giusta quantità di punti seed. Se l'utente ha posizionato un numero errato di punti di partenza, il modulo informerà l'utente della quantità esatta di punti di partenza mancanti o extra per identificare tutte le erosioni sull'immagine. Il modulo fornisce anche un feedback per ogni punto di partenza posizionato. Pertanto, l'utente sa quali azioni intraprendere per ogni singolo punto di partenza. Nella Figura 9 viene illustrato un esempio in cui un utente ha posizionato un solo punto di inizializzazione quando ne erano previsti due.
Figura 9: Esempio di erosioni calcolate mancando un punto di partenza. Nell'esempio viene illustrato un esempio in cui l'utente ha posizionato un solo punto di partenza quando ne erano previsti due. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Se un utente ha difficoltà a trovare una o tutte le erosioni, ha un'opzione per rivelare le posizioni annotate da esperti premendo un pulsante con l'etichetta Rivela punti di semina corretti (Figura 5D). Se premuto, questo pulsante caricherà i punti di partenza corretti nella finestra corrente del filtro dei dati 3D.
In sintesi, ciò dimostra che il modulo software è in grado di valutare la correttezza del tentativo dell'utente di identificare le erosioni nelle immagini selezionate, confrontando l'erosione calcolata con le erosioni annotate da esperti. Inoltre, il modulo fornisce un feedback basato su ciascun punto di partenza posizionato dall'utente per guidarlo verso la posizione del punto di partenza prevista e i parametri di input.
Scansiona ID | Interruzione corticale | Osso | Etichetta | Posizione del centroide | Volume (mm3) | Superficie (mm2) | Rotondità | Numero di voxel (voxel) |
3_Training.nii | Erosione | Metacarpo | SEEDS_28-1 | 210, 108, 242 | 3.321668853 | 14.46818378 | 0.74411491 | 14853 |
3_Training.nii | Erosione | Metacarpo | SEEDS_28-3 | 179, 100, 241 | 1.100739562 | 7.121231239 | 0.7239659 | 4922 |
Tabella 1: Esempio di un file di output generato (formato csv) che descrive le erosioni calcolate e le loro statistiche.
Questo strumento di formazione offre l'opportunità di imparare a identificare le erosioni utilizzando il modulo di analisi ossea. L'ulteriore utilizzo di questo strumento di analisi dell'erosione, oltre alla formazione, richiede l'accesso a immagini di buona qualità, con pochi o nessun artefatto da movimento. La definizione di erosione HR-pQCT basata sulla letteratura descrive le caratteristiche anatomiche associate alle erosioni patologiche che possono essere riportate con ragionevole riproducibilità11,20. Tuttavia, questa definizione non tiene conto delle comuni posizioni anatomiche dei canali vascolari, con conseguente potenziale errata classificazione come erosioni ossee10.
Le fasi critiche di questo protocollo sono la generazione della maschera ossea, il posizionamento dei punti di semina e la generazione del volume di erosione. Mentre vengono implementati metodi automatizzati per generare le maschere e il volume di erosione, le maschere spesso richiedono una correzione manuale per garantire risultati soddisfacenti. Viene fornita una descrizione completa degli strumenti disponibili per eseguire le correzioni manuali. Il posizionamento dei punti seed è guidato dagli esempi di formazione forniti dal modulo BAM-Training.
Sulla base dei dati utilizzati fino ad oggi, questo protocollo fornisce suggerimenti per la risoluzione dei problemi quando il modulo di analisi dell'erosione non produce i risultati attesi. Nel lavoro futuro, sarà fornito l'accesso a ulteriori dati di formazione. Uno studio precedente ha dimostrato che i volumi di erosione valutati con questo metodo sono paragonabili ai metodi esistenti 14,21,22. La fornitura di dati di addestramento consentirà il confronto con i più recenti strumenti di analisi dell'erosione man mano che vengono sviluppati23.
Lo strumento di formazione qui introdotto aiuta principalmente con l'identificazione dell'erosione; Tuttavia, il metodo è attualmente limitato dalla mancanza di un consenso sulla definizione dell'entità di un'erosione nell'osso trabecolare. Ciononostante, i moduli BAM sono open source, quindi, man mano che le future definizioni di estensione dell'erosione cambiano, altri ricercatori hanno accesso per modificare i moduli per soddisfare le loro esigenze.
Con l'espansione dell'uso di HR-pQCT nella ricerca reumatologica, lo strumento di formazione fornisce agli utenti inesperti una guida sull'identificazione delle interruzioni corticali patologiche sulle immagini HR-pQCT per l'analisi dell'erosione. Questo strumento sarà applicabile ai ricercatori indipendentemente dal metodo selezionato per l'analisi dell'erosione. Sebbene l'identificazione completamente automatizzata dell'erosione sia auspicabile per migliorare la riproducibilità e la velocità dell'analisi, per addestrare i modelli di apprendimento automatico sono necessari set di dati di riferimento/benchmark di grandi dimensioni con annotazioni accurate. Essendo uno strumento open source, questo modulo offre l'opportunità di sviluppare collettivamente set di dati di grandi dimensioni e annotati per l'uso futuro nell'apprendimento automatico. L'uso di questo strumento di formazione consentirà a un maggior numero di ricercatori di includere l'analisi dell'erosione nella loro ricerca HR-pQCT.
Tutti gli autori non hanno conflitti di interesse da segnalare.
Gli autori ringraziano le seguenti agenzie di finanziamento che hanno sostenuto questo lavoro. SLM è finanziato attraverso la Arthritis Society (STAR-18-0189) e il Canadian Institutes of Health Research Planning and Dissemination Grant. JJT detiene un premio CIHR Fellowship.
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 |
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