著者らは、この研究を支援した以下の資金提供機関に感謝の意を表します。SLMは、関節炎協会(STAR-18-0189)およびカナダ保健研究所研究計画および普及助成金を通じて資金提供されています。JJTはCIHRフェローシップ賞を受賞しています。

関節リウマチのHR-pQCT画像における骨びらんの同定

<ol>
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M., Macdonald, H. M., Hanley, D. A., Boyd, S. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Quality+control+for+bone+quality+parameters+affected+by+subject+motion+in+high-resolution+peripheral+quantitative+computed+tomography.">Quality control for bone quality parameters affected by subject motion in high-resolution peripheral quantitative computed tomography.</a> Bone. 50 (6), 1304-1310 (2012).</li><li>Sode, M., Burghardt, A. J., Pialat, J. -. B., Link, T. M., Majumdar, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Quantitative+characterization+of+subject+motion+in+HR-pQCT+images+of+the+distal+radius+and+tibia.">Quantitative characterization of subject motion in HR-pQCT images of the distal radius and tibia.</a> Bone. 48 (6), 1291-1297 (2011).</li><li>Stok, K. 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Open and Reproducible Musculoskeletal Imaging Research Available from: <a target="_blank" href="https://github.com/SpectraCollab/ORMIR_XCT">https://github.com/SpectraCollab/ORMIR_XCT</a> (2023)</li><li>Finzel, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Reliability+and+Change+in+Erosion+Measurements+by+High-resolution+Peripheral+Quantitative+Computed+Tomography+in+a+Longitudinal+Dataset+of+Rheumatoid+Arthritis+Patients.">Reliability and Change in Erosion Measurements by High-resolution Peripheral Quantitative Computed Tomography in a Longitudinal Dataset of Rheumatoid Arthritis Patients.</a> The Journal of Rheumatology. 48 (3), 348-351 (2021).</li><li>T&#246;pfer, D., Finzel, S., Museyko, O., Schett, G., Engelke, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Segmentation+and+quantification+of+bone+erosions+in+high-resolution+peripheral+quantitative+computed+tomography+datasets+of+the+metacarpophalangeal+joints+of+patients+with+rheumatoid+arthritis.">Segmentation and quantification of bone erosions in high-resolution peripheral quantitative computed tomography datasets of the metacarpophalangeal joints of patients with rheumatoid arthritis.</a> Rheumatology (Oxford). 53 (1), 65-71 (2014).</li><li>Peters, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Reliability+of+a+Semi-automated+Algorithm+for+Detection+of+Cortical+Interruptions+in+Finger+Joints+on+High+Resolution+CT+Compared+to+MicroCT.">The Reliability of a Semi-automated Algorithm for Detection of Cortical Interruptions in Finger Joints on High Resolution CT Compared to MicroCT.</a> Calcified tissue international. , 1-9 (2017).</li><li>Zhang, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automatic+3D+joint+erosion+detection+for+the+diagnosis+and+monitoring+of+rheumatoid+arthritis+using+hand+HR-pQCT+images.">Automatic 3D joint erosion detection for the diagnosis and monitoring of rheumatoid arthritis using hand HR-pQCT images.</a> Computerized Medical Imaging and Graphics. 106, 102200 (2023).</li></ol>

すべての著者には、報告すべき利益相反はありません。

このトレーニングツールは、骨分析モジュールを使用してびらんを特定する方法を学ぶ機会を提供します。この侵食解析ツールをトレーニングを超えてさらに使用するには、モーションアーチファクトがほとんどまたはまったくない高品質の画像にアクセスする必要があります。文献に基づくHR-pQCTびらんの定義は、合理的な再現性で報告できる病理学的びらんに関連する解剖学的特徴を説明しています11,20。しかし、この定義は血管チャネルの一般的な解剖学的位置を考慮しておらず、骨びらんとしての誤分類につながる可能性があります10。
このプロトコルの重大なステップは、骨マスクの生成、シードポイントの配置、および侵食ボリュームの生成です。マスクと侵食量を生成する自動化された方法が実装されていますが、マスクは満足のいく結果を得るために手動修正を必要とすることがよくあります。手動修正の実行に使用できるツールの包括的な説明が提供されています。シード ポイントの配置は、BAM トレーニング モジュールによって提供されるトレーニング例によってガイドされます。
このプロトコルは、これまでに利用されたデータに基づいて、侵食解析モジュールが期待した結果を生成しない場合のトラブルシューティングの提案を提供します。今後の作業では、追加のトレーニング データへのアクセスが提供されます。以前の研究では、この方法で評価された侵食量は既存の方法に匹敵することが示されました14,21,22。トレーニングデータを提供することで、開発中の新しい侵食分析ツールとの比較が可能になります23。
ここで紹介するトレーニングツールは、主に侵食の識別に役立ちます。ただし、この方法は、海綿骨のびらんの程度を定義することに関するコンセンサスがないために現在制限されています。それにもかかわらず、BAMモジュールはオープンソースであるため、侵食範囲の将来の定義が変更されると、他の研究者はニーズに合わせてモジュールを変更することができます。
リウマチ研究におけるHR-pQCTの使用が拡大するにつれて、トレーニングツールは、経験の浅いユーザーに、びらん分析のためのHR-pQCT画像の病理学的皮質中断を特定するためのガイダンスを提供します。このツールは、侵食分析に選択した方法に関係なく、研究者に適用できます。再現性と解析速度を向上させるためには、完全に自動化された侵食の同定が望まれますが、機械学習モデルをトレーニングするには、正確なアノテーションを備えた大規模な参照/ベンチマークデータセットが必要です。オープンソース ツールとして、このモジュールは、機械学習で将来使用するために、注釈付きの大規模なデータセットを共同で開発する機会を提供します。このトレーニングツールを使用することで、より多くの研究者がHR-pQCT研究に侵食分析を含めることができるようになります。

骨びらんは、炎症が皮質骨表面で局所的な骨量減少を引き起こすときに発生します。これらのびらんは、下にある海綿骨領域にまで及びます。これらは、関節リウマチ(RA)1を含むいくつかの形態の炎症性関節炎の病理学的特徴です。びらんの存在と大きさは、転帰不良、患者の機能、および疾患の進行と関連しています2,3,4,5。プレーンX線撮影は依然として侵食評価の臨床標準ですが、高解像度末梢定量的コンピュータ断層撮影法(HR-pQCT)は、3D画像と侵食検出のための優れた感度と特異性を提供します6,7。関節リウマチなどの炎症性関節炎の場合、HR-pQCTは通常、手の最も影響を受ける関節である第2および第3中手指節関節で行われます8。HR-pQCT画像は空間分解能が高いため、RA9のない健康な人でも皮質表面の生理学的中断が観察されます。これらの皮質の中断は、しばしば血管チャネルまたは栄養孔が骨を通過することと関連している10。したがって、課題は、疾患プロセスに関連する皮質の中断(すなわち、病理学的びらん)を非病理学的特徴と区別することです。
病理学的骨びらんのコンセンサス定義は、関節リウマチにおけるxtrEmeコンピューター断層撮影法(SPECTRA)の研究grouPによって、少なくとも2つの連続したスライスにまたがって伸び、2つ以上の垂直面で検出可能な骨の皮質層の明確な中断の存在として発表されました11。さらに、中断は形状が非線形でなければならず、小柱領域の損失を伴います。侵食の基準を満たす皮質中断と満たさない皮質中断の視覚的な例は、Klose-Jensen et al.12に示されています。
ただし、上記の基準を満たすすべての皮質中断がびらんとして分類されるわけではありません。中断は、血管チャネルなどの生理学的プロセスによって引き起こされることがあります(図1)。これらは、予測可能な解剖学的位置、平行および直線のマージン、およびサブミリメートルサイズ13により、侵食と識別および区別できます。嚢胞は、びらんとは見なされない皮質中断の別の形態です。それらはしばしば、明確な嚢胞壁 13を有する丸みを帯びた小柱構造を有する。侵食によって表示される鋭いエッジと開いた小柱構造とは対照的です。ただし、びらんが嚢胞性部位内に形成される可能性があり、嚢胞ではなくびらんによって引き起こされる骨量を描写することがあいまいになります。この曖昧さをさらに基準で解決することはこの研究の目的ではありませんが、病理学的びらんと生理学的皮質中断の包括的な例を提供する必要があります。
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65802/65802fig01.jpg"> 図1:びらんのみによって引き起こされたのではない皮質の中断の例。 (a)中手骨頭の基部における血管チャネルの共通位置を示す図面。(B)冠状面、(C)矢状面、(D)および(E)軸面における血管チャネルの例。(F)嚢胞による皮質中断の例。(g)嚢胞とびらんの両方を含む骨の小柱領域内の空隙体積の例。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65802/65802fig01large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。</a>
侵食の同定には課題があるにもかかわらず、現在のところ、経験の浅いユーザーに侵食分析のためのHR-pQCT画像の解釈に関するガイダンスを提供するためのトレーニングツールはありません。最近、骨解析モジュール(BAM)と呼ばれる侵食解析用のオープンソースモジュールが開発され、侵食の可視化と体積解析を可能にするオープンソースの画像処理ソフトウェアの拡張として実装されました14。ここで紹介するプロトコルでは、BAMに追加されたトレーニングモジュール(BAM - Training)の使用について説明しており、侵食の識別と専門のリウマチ専門医によって注釈された侵食を比較することにより、ユーザーのびらん識別の試みを比較します。このトレーニングツールは、侵食解析の改善を導くために、侵食の識別に関するフィードバックをユーザーに提供します。ソフトウェアのインストール手順は、手順 1 で説明します。新しいデータ取得については、手順 3 - 5.3 を参照してください。トレーニングモジュールのみを使用する場合は、ステップ2を参照してください。

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>3DSlicer</td>
			<td>Open Source</td>
			<td>N/A</td>
			<td>Download at https://www.slicer.org/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>BAM Erosion Analysis Modules</td>
			<td>Open Source</td>
			<td>N/A</td>
			<td>Version used in manuscript: download at https://doi.org/10.5281/zenodo.7943007</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>XtremeCTII</td>
			<td>Scanco Medical&#160;</td>
			<td>N/A</td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

erosion identification in metacarpophalangeal joints in rheumatoid arthritis using high-resolution peripheral quantitative computed tomography

骨びらんは、関節リウマチ(RA)を含むいくつかの形態の炎症性関節炎の病理学的特徴です。びらんの存在とサイズの増加は、転帰不良、関節機能、および疾患の進行と関連しています。高解像度末梢定量的コンピュータ断層撮影法(HR-pQCT)は、骨びらんの 比類のないin vivo 可視化を提供します。しかし、この解像度では、正常な生理学的プロセスおよび病理学に関連する皮質殻の不連続性(皮質切断)も見られる。関節リウマチにおけるxtrEmeコンピュータ断層撮影法の研究grouPは、以前にコンセンサスプロセスを使用して、HR-pQCTの病理学的びらんの定義を開発しました:皮質の破損は、少なくとも2つの連続したスライスで検出され、少なくとも2つの垂直な平面で、形状が非線形で、根底にある小柱骨の減少。しかし、コンセンサス定義が利用できるにもかかわらず、侵食の同定は、評価者間のばらつきに課題を伴う困難な作業です。この作業の目的は、侵食分析のためにHR-pQCT画像上の病理学的皮質切断を特定するためのガイダンスをユーザーに提供するためのトレーニングツールを導入することです。ここで紹介するプロトコルは、オープンソースの画像処理ソフトウェア(3Dスライサー)の拡張機能として実装されたカスタムビルドモジュール(骨解析モジュール(BAM)-トレーニング)を使用します。このモジュールを使用すると、ユーザーはびらんの識別を練習し、その結果を専門のリウマチ専門医によって注釈されたびらんと比較できます。

Bone erosions occur when inflammation causes localized bone loss at the cortical bone surface. These erosions extend into the underlying trabecular bone region. They are a pathological feature of several forms of inflammatory arthritis, including rheumatoid arthritis (RA)1. Erosion presence and size are associated with poor outcomes, patient function, and disease progression2,3,4,5. While plain radiography remains the clinical standard for erosion assessment, high-resolution peripheral quantitative computed tomography (HR-pQCT) provides 3D images and superior sensitivity and specificity for erosion detection6,7. For inflammatory arthritis, such as RA, HR-pQCT is commonly performed on the 2nd and 3rd metacarpophalangeal joints - the most affected joints of the hand8. Because HR-pQCT images have high spatial resolution, physiological interruptions in the cortical surface are also observed in healthy individuals without RA9. These cortical interruptions are often associated with vascular channels or nutrient foramen passing through the bone10. Thus, the challenge is to distinguish cortical interruptions associated with a disease process (i.e., pathological erosions) from non-pathological features.
The consensus definition of a pathological bone erosion was published by the Study grouP for xtrEme Computed Tomography in Rheumatoid Arthritis (SPECTRA) as the presence of a definite interruption in the cortical layer of the bone that extends over at least two consecutive slices and is detectable in two or more perpendicular planes11. Further, the interruption must be non-linear in shape and accompanied by a loss in the trabecular region. Visual examples of cortical interruptions that do and do not meet the criteria of erosions are shown in Klose-Jensen et al.12.
However, not all cortical interruptions that meet the above criteria are classified as erosions. Interruptions are sometimes caused by physiological processes such as vascular channels (Figure 1). These can be identified and differentiated from erosions due to their predictable anatomical locations, parallel and straight margins and sub-millimetric size13. Cysts are another form of cortical interruption that is not considered to be an erosion. They often have a rounded trabecular structure with a clear cystic wall 13. In contrast to the sharp edges and open trabecular structure displayed by erosions. However, it is possible for erosions to form within cystic sites, making it ambiguous to delineate the volume of bone loss caused by the erosions and not the cysts. While resolving this ambiguity with further criteria is not the purpose of this study, there is a need to provide comprehensive examples of pathological erosion and physiological cortical interruptions.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65802/65802fig01.jpg" /> 
Figure 1: Example of cortical interruptions that were not caused solely by erosions. (A) A drawing illustrating the common location of vascular channels at the base of the metacarpal head. Examples of vascular channels in (B) coronal, (C) sagittal, (D) and (E) axial planes. (F) Example of a cortical interruption caused by a cyst. (G) Example of a void volume within trabecular region of the bone involving both cysts and erosions. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65802/65802fig01large.jpg" target="_blank">Please click here to view a larger version of this figure.</a>
Despite the challenges in erosion identification, there are currently no training tools in place to provide less experienced users with guidance on interpreting HR-pQCT images for erosion analysis. Recently, an open-source module for erosion analysis called bone analysis module (BAM) - Erosion Volume was developed, implemented as an extension to an open-source image processing software to enable erosion visualization and volumetric analyses14. The protocol presented here describes the use of a training module added to BAM (BAM - Training), which compares a users&#39; erosion identification attempts by comparing the erosion identification with erosions annotated by expert rheumatologists. This training tool provides users with feedback on erosion identification in order to guide improvements in erosion analysis. Software installation instructions are provided in step 1. For new data acquisition, see steps 3 - 5.3. For training module use only, see step 2.

著者スポットライト:HR-pQCTイメージング解析による関節リウマチ研究の強化 

高分解能末梢定量的コンピュータ断層撮影法を用いた関節リウマチにおける中手指節関節の侵食同定

トレーニングツールを使用すると、ユーザーは結果に関するフィードバックを受け取りながら、侵食部位の特定を練習できます。このフィードバック ループにより、侵食を識別するユーザーの能力が向上し、BAM モジュールを使用して独自の画像の侵食を特定できる可能性があります。シードポイント配置後のフィードバックは、次の基準に基づいています。1)配置されたシードポイントの数が参照侵食の数と一致しない場合、ユーザーは適切な数のシードポイントを削除または追加するように求められます。2) シード ポイントの位置が参照侵食と一致しない場合、そのシード ポイントの位置に侵食が存在しないことを示すフィードバックが表示されます。3)シードポイントが嚢胞や血管チャネルなどの参照病理学的/生理学的皮質中断と一致する場合、ユーザーは、侵食として特定しようとした皮質中断のタイプについて通知され、シードポイントを削除するように求められます。4)シードポイントの位置が参照侵食と重なっている場合でも、アルゴリズムは侵食を検出しない可能性があります。これは、シード ポイントが侵食の中心になっていない場合に発生することがあります。このような場合、ユーザーはシード ポイントの位置を調整するように求められます。5)シードポイントが侵食から離れすぎている場合、ユーザーは誤った配置を通知され、再試行するように促されます。6) シード ポイントの位置が参照侵食と一致すると、その特定のシード ポイントでの侵食の識別に成功したことをユーザーに通知するプロンプトが表示されます。
次のセクションでは、さまざまな入力に基づいてモジュールがどのように機能するかの例を示しています。正しい入力と正しくない入力は、次の例で示されます。 図6A は、侵食内に位置するシードポイントの位置を示しています。この画像内には侵食が 1 つしか存在しないため、シード ポイントで侵食を計算すると、期待どおりの結果が得られます。 図6B は、侵食を識別しようとする試みが、専門的に注釈された画像と一致した場合にユーザーに表示されるプロンプトを示しています。また、このモジュールでは、グレースケール画像に結果をセグメンテーションとして表示します(図6C)。 図7Aのように、侵食のない場所にシードポイントを配置すると、モジュールは、この場所に侵食が存在しないことを示すエラープロンプト(図7B)を表示し、シードポイントを再配置/削除するようにユーザーに提案します。
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65802/65802fig06.jpg"> 図6:侵食の正しい識別の例。 (A)侵食部位内にシードポイントを正しく配置するユーザーの例。(B)すべての侵食が正しく特定されたときのフィードバックプロンプトの例。(C) 侵食が正しく計算された場合に表示される侵食セグメンテーションの例。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65802/65802fig06large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。</a>
<img alt="Figure 7" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65802/65802fig07.jpg"> 図7:侵食の誤った識別の例。 (A)侵食が存在しない場所に配置されたシードポイントの例。(B) 侵食のない場所にシード ポイントを配置した場合のエラー プロンプトの例。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65802/65802fig07large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。</a>
提供されたトレーニング画像上のすべての嚢胞と血管チャネルの位置は、専門家によって特定されています。したがって、ユーザが嚢胞または血管チャネルを誤って識別しようとしたときに検出することが可能です。 図8A は、嚢胞上にシードポイントを置くことによって嚢胞を同定する試みを示す。 図8B は、その後に表示されるエラープロンプトです。
<img alt="Figure 8" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65802/65802fig08.jpg"> 図8:嚢胞の同定例。 (A)嚢胞上にシードポイントを配置した例。(B)シードポイントが嚢胞上に配置されたときのエラープロンプトの例。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65802/65802fig08large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。</a>
また、このモジュールは、シードポイントが適切な量にあるかどうかをユーザーに通知します。ユーザーが誤った数のシード ポイントを配置した場合、モジュールは、画像上のすべての侵食を識別するために、欠落しているシード ポイントまたは余分なシード ポイントの正確な量をユーザーに通知します。また、このモジュールは、配置された各シードポイントのフィードバックも提供します。したがって、ユーザーは個々のシードポイントごとにどのようなアクションを実行するかを認識します。 図 9 は、シード ポイントが 2 つあるのに、ユーザーが 1 つのシード ポイントしか配置しなかった例を示しています。
<img alt="Figure 9" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65802/65802fig09.jpg"> 図9:1つのシードポイントが欠落している間に計算された侵食の例。 この例では、シード ポイントが 2 つあるのに、ユーザーが 1 つのシード ポイントのみを配置した例を示しています。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65802/65802fig09large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。</a>
侵食の一部または全部を見つけるのが難しい場合は、[Reveal Correct Seed Points](正しいシードポイントを表示)というラベルの付いたボタンを押すことで、専門的に注釈された位置を表示するオプションがあります(図5D)。このボタンを押すと、現在の 3D スライサー ウィンドウに正しいシード ポイントが読み込まれます。
要約すると、これは、ソフトウェアモジュールが、計算された侵食と専門的に注釈された侵食とを比較することによって、選択された画像における侵食を識別しようとするユーザの試みの正しさを評価できることを示している。さらに、このモジュールは、ユーザーが配置した各シードポイントに基づいてフィードバックを提供し、予想されるシードポイントの位置と入力パラメーターに誘導します。
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td>スキャンID</td>
			<td>皮質中断</td>
			<td>骨</td>
			<td>ラベル</td>
			<td>重心位置</td>
			<td>ボリューム(mm3)</td>
			<td>表面積(mm2)</td>
			<td>丸み</td>
			<td>ボクセルの数(ボクセル)</td>
		</tr><tr><td>3_Training.niii</td>
			<td>侵食</td>
			<td>中手</td>
			<td>SEEDS_28-1</td>
			<td>210, 108, 242</td>
			<td>3.321668853</td>
			<td>14.46818378</td>
			<td>0.74411491</td>
			<td>14853</td>
		</tr><tr><td>3_Training.niii</td>
			<td>侵食</td>
			<td>中手</td>
			<td>SEEDS_28-3</td>
			<td>179, 100, 241</td>
			<td>1.100739562</td>
			<td>7.121231239</td>
			<td>0.7239659</td>
			<td>4922</td>
		</tr></tbody></table>表1:計算された侵食とその統計を記述した生成された出力ファイル(csv形式)の例。

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骨びらんは関節リウマチの重要な病理学的特徴です。この研究の目的は、侵食分析のための高解像度末梢定量的コンピューター断層撮影画像で病理学的皮質切断を特定するためのガイダンスをユーザーに提供するためのトレーニングツールを導入することです。

Bone erosions are a pathological feature of several forms of inflammatory arthritis including rheumatoid arthritis (RA). The increased presence and size ...

関節リウマチやスペクトルにおける極限コンピュータ断層撮影の研究グループの一員として、関節リウマチの骨損傷を理解するためのより良い画像解析ツールを開発することを目標の1つとしています。高分解能末梢定量的コンピュータ断層撮影法(略してHRPQCT)を関節リウマチに適用すると、研究者は、このモダリティが標準的なX線よりもはるかに感度が高く、骨びらんを検出し、わずか3か月で治療に反応して骨の変化を検出したことを示しました。大きな課題の1つは、HRPQCT画像で骨びらんを正確に特定することです。ほとんどの研究者は、広範な訓練を受けた専門のリウマチ専門医に頼っています。分析は強力ですが、非常に時間がかかります。私たちのグループでは、関節リウマチ患者のHRPQCT画像中の骨びらんを解析するために使用できる新しいオープンソースソフトウェアモジュールを開発しました。その結果は、以前に確立された方法に匹敵することを示しました。このモジュールの実装により、関節リウマチの骨損傷の進行に対する治療の変更と無症候性炎症の影響をより効率的に調査できます。

erosion-identification-metacarpophalangeal-joints-rheumatoid

Research

JoVE Journal

Medicine

Erosion Identification in Metacarpophalangeal Joints in Rheumatoid Arthritis using High-Resolution Peripheral Quantitative Computed Tomography

1.4K ビュー.  University of Calgary. 関節リウマチやスペクトルにおける極限コンピュータ断層撮影の研究グループの一員として、関節リウマチの骨損傷を理解するためのより良い画像解析ツールを開発することを目標の1つとしています。高分解能末梢定量的コンピュータ断層撮影法(略してHRPQCT)を関節リウマチに適用すると、研究者は、このモダリティが標準的なX線よりもはるかに感度が高く、骨びらん?...

ビデオ: 著者スポットライト:HR-pQCTイメージング解析による関節リウマチ研究の強化 

Bone erosions are a pathological feature of several forms of inflammatory arthritis including rheumatoid arthritis (RA). The increased presence and size of erosions are associated with poor outcomes, joint function, and disease progression. High-resolution peripheral quantitative computed tomography (HR-pQCT) provides unparalleled in vivo visualization of bone erosions. However, at this resolution, discontinuities in the cortical shell (cortical breaks) that are associated with normal physiological processes and pathology are also visible. The Study grouP for xtrEme Computed Tomography in Rheumatoid Arthritis previously used a consensus process to develop a definition of pathological erosion in HR-pQCT: a cortical break detected in at least two consecutive slices, in at least two perpendicular planes, non-linear in shape, with underlying trabecular bone loss. However, despite the availability of a consensus definition, erosion identification is a demanding task with challenges in inter-rater variability. The purpose of this work is to introduce a training tool to provide users with guidance on identifying pathological cortical breaks on HR-pQCT images for erosion analysis. The protocol presented here uses a custom-built module (Bone Analysis Module (BAM) - Training), implemented as an extension to an open-source image processing software (3D Slicer). Using this module, users can practice identifying erosions and compare their results to erosions annotated by expert rheumatologists.

Bone erosions are an important pathological feature of rheumatoid arthritis. The purpose of this work is to introduce a training tool to provide users with guidance on identifying pathological cortical breaks on high resolution peripheral quantitative computed tomography images for erosion analysis.