Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phần mềm hoàn toàn tự động để phát hiện sự tiến triển thu hẹp khoảng cách khớp qua hình chụp X-quang ở bệnh nhân viêm khớp dạng thấp: nghiên cứu giả lập và so sánh với đánh giá hình ảnh
Tóm tắt
Chúng tôi đã phát triển một phần mềm nội bộ được trang bị khả năng tương quan pha hình ảnh chỉ một phần (PIPOC) có thể tự động định lượng sự tiến triển thu hẹp khoảng khớp (JSN) qua hình chụp X-quang. Mục đích của nghiên cứu này là để đánh giá phần mềm trong các đánh giá giả lập và lâm sàng. Trong đánh giá giả lập, hiệu suất của phần mềm trên các hình ảnh X-quang đã được so sánh với sự khác biệt về chiều rộng khoảng khớp (JSW) sử dụng một micromet như là tiêu chuẩn thực. Một mô phỏng giả lập khớp ngón tay đã được quét dưới nước. Trong đánh giá lâm sàng, 15 bệnh nhân viêm khớp dạng thấp (RA) đã được đưa vào nghiên cứu. Phần mềm đã đo lường sự tiến triển hình ảnh của các khớp ngón tay giữa baseline và tuần thứ 52. Các trường hợp cũng đã được đánh giá bằng điểm số Genant-modified Sharp (GSS), một phương pháp điểm số hình ảnh thông thường. Chúng tôi cũng đã đánh giá một cách định lượng mạch máu hoạt dịch (SV) của các khớp này bằng siêu âm Doppler năng lượng (tại các tuần 0, 8, 20 và 52). Trong đánh giá giả lập, phần mềm PIPOC có thể phát hiện sự thay đổi trong JSN với sự khác biệt nhỏ nhất có thể phát hiện là 0.044 mm tại các khoảng 0.1 mm. Trong đánh giá lâm sàng, sự thay đổi JSW của các khớp có sự tiến triển GSS được phát hiện bởi phần mềm là lớn hơn đáng kể so với những khớp không có sự tiến triển GSS (p = 0.004). Sự thay đổi JSW của các khớp có SV dương tại baseline cao hơn đáng kể so với những khớp có SV âm (p = 0.024). Phần mềm nội bộ của chúng tôi được trang bị PIPOC có thể tự động và định lượng phát hiện những thay đổi nhỏ trong hình ảnh của JSW ở những bệnh nhân RA không hoạt động lâm sàng.
Từ khóa
#thu hẹp khoảng khớp #viêm khớp dạng thấp #phần mềm tự động #đánh giá lâm sàng #siêu âm Doppler năng lượngTài liệu tham khảo
Scott DL, Wolfe F, Huizinga TW. Rheumatoid arthritis. Lancet. 2010;376:1094–108.
Quinn M, Emery P. Window of opportunity in early rheumatoid arthritis: possibility of altering the disease process with early intervention. Clin Exp Rheumatol. 2003;21:S154–7.
Ornbjerg LM, Ostergaard M. Assessment of structural damage progression in established rheumatoid arthritis by conventional radiography, computed tomography, and magnetic resonance imaging. Best Pract Res Clin Rheumatol. 2019;33:101481.
Van der Heijde D. Radiographic imaging: the’gold standard’for assessment of disease progression in rheumatoid arthritis. Rheumatology (Oxford). 2000;39:9–16.
Van der Heijde D. How to read radiographs according to the Sharp/van der Heijde method. J Rheumatol. 2000;27:261–3.
Genant HK, Jiang Y, Peterfy C, Lu Y, Rédei J, Countryman PJ. Assessment of rheumatoid arthritis using a modified scoring method on digitized and original radiographs. Arthritis Rheum. 1998;41:1583–90.
Ravindran V, Rachapalli S. An overview of commonly used radiographic scoring methods in rheumatoid arthritis clinical trials. Clin Rheumatol. 2011;30:1–6.
Kato K, Yasojima N, Tamura K, Ichikawa S, Sutherland K, Kato M, et al. Detection of fine radiographic progression in finger joint space narrowing beyond human eyes: phantom experiment and clinical study with rheumatoid arthritis patients. Sci Rep. 2019;9:8526.
Rahman MU, Buchanan J, Doyle MK, Hsia EC, Gathany T, Parasuraman S, et al. Changes in patient characteristics in anti-tumour necrosis factor clinical trials for rheumatoid arthritis: results of an analysis of the literature over the past 16 years. Ann Rheum Dis. 2011;70:1631–40.
Shimizu T, Cruz A, Tanaka M, Mamoto K, Pedoia V, Burghardt AJ, et al. Structural changes over a short period are associated with functional assessments in rheumatoid arthritis. J Rheumatol. 2019;46:676–84.
Duryea J, Jiang Y, Zakharevich M, Genant HK. Neural network based algorithm to quantify joint space width in joints of the hand for arthritis assessment. Med Phys. 2000;27:1185–94.
Langs G, Peloschek P, Bischof H, Kainberger F. Automatic quantification of joint space narrowing and erosions in rheumatoid arthritis. IEEE Trans Med Imaging. 2009;28:151–64.
Pfeil A, Oelzner P, Bornholdt K, Hansch A, Lehmann G, Renz DM, et al. Joint damage in rheumatoid arthritis: assessment of a new scoring method. Arthritis Res Ther. 2013;15:R27.
Huo Y, Vincken KL, van der Heijde D, De Hair MJ, Lafeber FP, Viergever MA. Automatic quantification of radiographic finger joint space width of patients with early rheumatoid arthritis. IEEE Trans Biomed Eng. 2016;63:2177–86.
Tamura K. Mechanical properties of a vacuum-sintered apatite body for use as artificial bone. J Biomater Nanobiotechnol. 2015;06:45–52.
Ou Y, Ambalathankandy P, Shimada T, Kamishima T, Ikebe M. Automatic Radiographic Quantification of Joint Space Narrowing Progression in Rheumatoid Arthritis Using POC. 2019 IEEE 16th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2019). 2019:1183–7.
Taguchi A, Shishido S, Ou Y, Ikebe M, Zeng T, Fang W, et al. Quantification of joint space width difference on radiography via phase-only correlation (POC) analysis: a phantom study comparing with various tomographical modalities using conventional margin-contouring. J Digit Imaging. 2021;34:96–104.
Ou Y, Ambalathankandy P, Furuya R, Kawada S, Zeng T, An Y, et al. A Sub-pixel Accurate Quantification of Joint Space Narrowing Progression in Rheumatoid Arthritis. arXiv preprint arXiv:220509315. 2022.
Otsu N. A threshold selection method from gray-level histograms. IEEE Trans Syst Man Cybern. 1979;9:62–6.
Viola P, Jones M. Rapid object detection using a boosted cascade of simple features. Proceedings of the 2001 IEEE computer society conference on computer vision and pattern recognition CVPR 2001. 2001;1:I-I.
Arnett FC, Edworthy SM, Bloch DA, McShane DJ, Fries JF, Cooper NS, et al. The American Rheumatism Association 1987 revised criteria for the classification of rheumatoid arthritis. Arthritis Rheum. 1988;31:315–24.
Fukae J, Isobe M, Kitano A, Henmi M, Sakamoto F, Narita A, et al. Structural deterioration of finger joints with ultrasonographic synovitis in rheumatoid arthritis patients with clinical low disease activity. Rheumatology (Oxford). 2014;53:1608–12.
Okino T, Kamishima T, Lee Sutherland K, Fukae J, Narita A, Ichikawa S, et al. Radiographic temporal subtraction analysis can detect finger joint space narrowing progression in rheumatoid arthritis with clinical low disease activity. Acta Radiol. 2018;59:460–7.
Kato K, Sutherland K, Tanaka Y, Kato M, Fukae J, Tanimura K, et al. Fully automatic quantitative software for assessment of minute finger joint space narrowing progression on radiographs: evaluation in rheumatoid arthritis patients with long-term sustained clinical low disease activity. Jpn J Radiol. 2020;38:979–86.
Fukae J, Kon Y, Henmi M, Sakamoto F, Narita A, Shimizu M, et al. Change of synovial vascularity in a single finger joint assessed by power doppler sonography correlated with radiographic change in rheumatoid arthritis: comparative study of a novel quantitative score with a semiquantitative score. Arthritis Care Res. 2010;62:657–63.
Fukae J, Isobe M, Kitano A, Henmi M, Sakamoto F, Narita A, et al. Radiographic prognosis of finger joint damage predicted by early alteration in synovial vascularity in patients with rheumatoid arthritis: potential utility of power doppler sonography in clinical practice. Arthritis Care Res (Hoboken). 2011;63:1247–53.
Fukae J, Isobe M, Kitano A, Henmi M, Sakamoto F, Narita A, et al. Positive synovial vascularity in patients with low disease activity indicates smouldering inflammation leading to joint damage in rheumatoid arthritis: time-integrated joint inflammation estimated by synovial vascularity in each finger joint. Rheumatology (Oxford). 2013;52:523–8.
Peterfy CG, Wu C, Szechinski J, DiCarlo JC, Lu Y, Genovese M, et al. Comparison of the Genant-modified Sharp and van der Heijde-modified Sharp scoring methods for radiographic assessment in rheumatoid arthritis. Int J Clin Rheumatol. 2011;6:15–24.
Kanda Y. Investigation of the freely available easy-to-use software ‘EZR’ for medical statistics. Bone Marrow Transplant. 2013;48:452–8.
Bland JM, Altman D. Statistical methods for assessing agreement between two methods of clinical measurement. Lancet. 1986;327:307–10.
Ejbjerg BJ, Vestergaard A, Jacobsen S, Thomsen HS, Ostergaard M. The smallest detectable difference and sensitivity to change of magnetic resonance imaging and radiographic scoring of structural joint damage in rheumatoid arthritis finger, wrist, and toe joints: a comparison of the OMERACT rheumatoid arthritis magnetic resonance imaging score applied to different joint combinations and the Sharp/van der Heijde radiographic score. Arthritis Rheum. 2005;52:2300–6.
Bruynesteyn K, Boers M, Kostense P, van der Linden S, van der Heijde D. Deciding on progression of joint damage in paired films of individual patients: smallest detectable difference or change. Ann Rheum Dis. 2005;64:179–82.
Huo Y, Veldhuizen R, van der Heijde D, Besselink N, Jacobs J, van Laar J, et al. Automated joint space width quantification of hand and wrist joints: a proof of concept study. Clin Exp Rheumatol. 2016;34:S34–9.
Pfeil A, Nussbaum A, Renz DM, Hoffmann T, Malich A, Franz M, et al. Radiographic remission in rheumatoid arthritis quantified by computer-aided joint space analysis (CASJA): a post hoc analysis of the RAPID 1 trial. Arthritis Res Ther. 2020;22:229.
Ichikawa S, Kamishima T, Sutherland K, Okubo T, Katayama K. Radiographic quantifications of joint space narrowing progression by computer-based approach using temporal subtraction in rheumatoid wrist. Br J Radiol. 2016;89:20150403.
Nagashima S, Aoki T, Higuchi T, Kobayashi K. A subpixel image matching technique using phase-only correlation. Int Symp Intell Signal Process Commun. 2006;2006:701–4.
Huetink K, van’t Klooster R, Kaptein BL, Watt I, Kloppenburg M, Nelissen RG, et al. Automatic radiographic quantification of hand osteoarthritis; accuracy and sensitivity to change in joint space width in a phantom and cadaver study. Skelet Radiol. 2012;41:41–9.
Landewé RBM, Connell CA, Bradley JD, Wilkinson B, Gruben D, Strengholt S, et al. Is radiographic progression in modern rheumatoid arthritis trials still a robust outcome? Experience from tofacitinib clinical trials. Arthritis Res Ther. 2016. https://doi.org/10.1186/s13075-016-1106-y.
Fujiwara K, Fang W, Okino T, Sutherland K, Furusaki A, Sagawa A, et al. Quick and accurate selection of hand images among radiographs from various body parts using deep learning. J Xray Sci Technol. 2020;28:1199–206.
Schenk O, Huo Y, Vincken KL, van de Laar MA, Kuper IH, Slump KC, et al. Validation of automatic joint space width measurements in hand radiographs in rheumatoid arthritis. J Med Imaging (Bellingham). 2016;3:044502.