Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Các mô tả của mặt nạ Laws áp dụng cho phân tích kết cấu xương: một công cụ đổi mới và phân biệt trong bệnh loãng xương
Tóm tắt
Mục tiêu của nghiên cứu này là khám phá phân tích mặt nạ của Laws để mô tả sự biến đổi cấu trúc của xương xương xốp do loãng xương trên các hình ảnh X-quang kỹ thuật số phân giải cao và kiểm tra sự phụ thuộc của nó vào độ phân giải không gian. Các mặt nạ của Laws đã được thiết lập tốt như một trong những phương pháp tốt nhất cho phân tích kết cấu trong xử lý hình ảnh và được sử dụng trong nhiều ứng dụng, nhưng chưa được áp dụng trong đặc trưng mô xương. Phương pháp này dựa trên các mặt nạ nhằm lọc các hình ảnh. Từ mỗi mặt nạ, năm tham số thống kê cổ điển có thể được tính toán. Nghiên cứu được thực hiện trên 182 phụ nữ mãn kinh không có gãy xương và 114 phụ nữ cùng độ tuổi có gãy xương [26 gãy xương hông (HFs), 29 gãy xương đốt sống (VFs), 29 gãy xương cổ tay (WFs) và 30 gãy xương khác (OFs)]. Đối với tất cả các đối tượng, hình ảnh X-quang được thu được của xương gót với một thiết bị X-quang phân giải cao mới với khả năng số hóa trực tiếp (BMA, D3A, Pháp). Mật độ khoáng xương (BMD) của cột sống thắt lưng, cổ xương đùi và tổng hợp hông đã được đánh giá bằng phương pháp hấp thu tia X năng lượng đôi. Về độ tái lập, kết quả tốt nhất được thu được với mặt nạ TRE5E5, đặc biệt cho ba tham số: “trung bình”, “độ lệch chuẩn” và “entropi” với, tương ứng, hệ số biến đổi trung bình căn bậc hai (RMSCV)% = 1.79, 4.24 và 2.05. Các tham số “trung bình” và “entropi” có độ tái lập tốt hơn nhưng “độ lệch chuẩn” cho thấy sức phân biệt tốt hơn. Do đó, cho phân tích đơn biến, sự khác biệt giữa các đối tượng có gãy xương và nhóm chứng là đáng kể (P < 10−3) và đáng kể cho từng nhóm gãy xương một cách độc lập (P < 10−4 cho HF, P = 0.025 cho VF và P < 10−3 cho OF). Sau khi phân tích đa biến với điều chỉnh cho độ tuổi và tổng hợp BMD, sự khác biệt liên quan đến tham số “độ lệch chuẩn” vẫn có ý nghĩa thống kê giữa nhóm chứng và các nhóm HF và VF (P < 5 × 10−5, và P = 0.04, tương ứng). Không có mối tương quan đáng kể nào giữa các tham số mặt nạ của Laws và BMD được thu được. Ngoài ra, nghiên cứu này cho thấy sự phụ thuộc của các tham số mặt nạ của Laws vào độ phân giải hình ảnh, điều này xác nhận sự cần thiết phải thực hiện đo lường kết cấu của Laws trên hình ảnh phân giải cao. Độ tái lập và sức phân biệt của phân tích mặt nạ của Laws đã được chứng minh trên hình ảnh xương; do đó, phương pháp này tạo thành một kỹ thuật tiềm năng thường quy để xác định nguy cơ gãy xương do loãng xương từ các hình ảnh X-quang.
Từ khóa
#mặt nạ Laws #phân tích kết cấu xương #loãng xương #phân giải hình ảnh #mật độ khoáng xươngTài liệu tham khảo
NIH. Consensus Development Panel on Osteoporosis Prevention, Diagnosis, and Therapy, Osteoporosis Prevention, Diagnosis, and Therapy. JAMA 2001; 285: 785–795.
Benhamou CL, Roux C. Bone architecture. Editorial bone quality seminars. Osteoporos Int 2007; 18: 837.
Benhamou CL. Texture analysis on bone radiographs. Bone quality seminars. Osteoporos Int 2007; 18: 864–867.
Felsenberg D, Boonen S. The bone quality framework: determinants of bone strength and their interrelationships, and implications for osteoporosis management. Clin Ther 2005; 27: 1–11.
Schuit SCE, Klift MV, Weel AEM, et al. Fracture incidence and association with bone mineral density in elderly men and women: the Rotterdam Study. Bone 2004; 34: 195–202.
Bousson V. QCT, pQCT, microCT, and bone architecture. Bone quality seminars. Osteoporos Int 2007; 18: 867–871.
Wehrli FW. Characterization of bone microarchitecture by MRI in vitro an in vivo. Bone quality seminars. Osteoporos Int 2007; 18: 850–859.
Kothari M, Keaveny TM, Lin JC, Newitt DC, Genant HK, Majumdar S. Impact of spatial resolution on the prediction of trabecular architecture parameters. Bone 1998; 22: 437–443.
Benhamou CL, Poupon S, Lespessailles E, et al. Fractal analysis of radiographic trabecular bone texture and bone mineral density: two complementary parameters related to osteoporotic fractures. J Bone Miner Res 2001; 16: 697–704.
Chappard C, Imbault BB, Lemineur G, et al. Anisotropy changes in post-menopausal osteoporosis: characterization by a new index applied to trabecular bone radiographic images. Osteoporos Int 2005; 16: 1193–1202.
Lespessailles E, Gadois C, Lemineur G, Do-Huu JP, Benhamou L. Bone texture analysis on direct digital radiographic images: precision study and relationship with bone mineral density at the os calcis. Calcif Tissue Int 2007; 80: 97–102.
Laws KI. Rapid texture identification. Proc SPIE 1980; 238: 376–380.
Habib HA, Yousaf MH, Mohibullah M. Modified Laws energy descriptor for inspection of ceramic tiles. National Conference on Emerging Technologies 2004.
Singh M, Singh S. Spatial texture analysis: a comparative study. Pattern Recognition, Proceedings, 16th International Conference 2002; 1: 676–679.
Mougiakakou SG, Golimati S, Gousias I, Nicolaides AN, Nikita KS. Computer-aided diagnosis of carotid atherosclerosis based on ultrasound image statistics, Laws’ texture and neural networks. Ultrasound Med Biol 2007; 33: 26–36.
Polakowski WE, Cournoyer DA, Rogers SK, et al. Computer-aided breast cancer detection and diagnosis of masses using difference of Gaussians and derivative-based feature saliency. IEEE Trans Med Imaging 1997; 16: 811–819.
Vince DG, Dixon KJ, Cothren RM, Cornhill JF. Comparison of texture analysis methods for the characterization of coronary plaques in intravascular ultrasound images. Comput Med Imaging Graph 2000; 24: 221–229.
Christodoulou CI, Pittichis CS, Pantziaris M, Nicolaides A. Texture based classification of atherosclerotic carotid plaques. IEEE Trans Med Imaging 2003; 22: 902–912.
Ananthaa M, Mossb RH, Stoecker WV. Detection of pigment network in dermatoscopy images using texture analysis. Comput Med Imaging Graph 2004; 28: 225–234.
Smyth PP, Adams JE, Whitehouse RW, Taylor CJ. Application of computer texture analysis to the Singh index. Br J Radiol 1997; 70: 242–247.
Benhamou CL, Lespessailles E, Jacquet G, et al. Fractal organisation of trabecular bone images on calcaneus radiographs. J Bone Miner Res 1994; 9: 1909–1918.
Gluer CC, Blake G, Lu Y, Blunt A, Jergas M, Genant HK. Accurate assessment of precision errors: how to measure the reproducibility of bone densitometry techniques. Osteoporos Int 1995; 5: 262–270.
Wehrli FW, Song HK, Saha PK, Wright AC. Quantitative MRI for the assessment of bone structure and function. NMR Biomed 2006; 19: 731–764.
Cortet B, Colin D, Dubois P, Delcambre B, Marchandise X. Les différentes méthodes d’analyse quantitative de la structure osseuse trabéculaire. Rev Rhum (Ed Fr) 1995; 62: 841–855.
Vokes TJ, Giger ML, Chinander MR, Karrison TG, Favus MJ, Dixon LB. Radiographic texture analysis of densitometer-generated calcaneus images differentiates postmenopausal women with and without fractures. Osteoporos Int 2006; 17: 1472–1482.
Lespessailles E, Jullien A, Eynard E, et al. Biomechanical properties of human os calcanei: relationships with bone density and fractal evaluation of bone microarchitecture. J Biomech 1998; 31: 817–824.
Link TM, Majumdar S, Lin JC, et al. Assessment of trabecular structure using high-resolution CT images and texture analysis. J Comput Assist Tomogr 1998; 22: 15–24.
Laws KI. Textured image segmentation. PhD Dissertation, University of Southern California. Los Angeles, California 1980.
Chaudhuri BB, Nirupam S. Texture segmentation using fractal dimension. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 1995; 17: 72–77.
Pappas JC, Mojsilovic TN, Rogowitz A. Adaptative image segmentation based on color and texture. Proceedings of the 2002 International Conference on Image Processing vol 3, pp. 777–780.
Harris DE. Texture analysis of skin cancer images. PhD Dissertation. University of Missouri-Rolla 1994.