Quantitative characterization of metastatic disease in the spine. Part II. Histogram‐based analyses
Notice bibliographique
Résumé
Radiological imaging is essential to the appropriate management of patients with bone metastasis; however, there have been no widely accepted guidelines as to the optimal method for quantifying the potential impact of skeletal lesions or to evaluate response to treatment. The current inability to rapidly quantify the response of bone metastases excludes patients with cancer and bone disease from participating in clinical trials of many new treatments as these studies frequently require patients with so-called measurable disease. Computed tomography (CT) can provide excellent skeletal detail with a sensitivity for the diagnosis of bone metastases. The purpose of this study was to establish an objective method to quantitatively characterize disease in the bony spine using CT-based segmentations. It was hypothesized that histogram analysis of CT vertebral density distributions would enable standardized segmentation of tumor tissue and consequently allow quantification of disease in the metastatic spine. Thirty two healthy vertebral CT scans were first studied to establish a baseline characterization. The histograms of the trabecular centrums were found to be Gaussian distributions (average root-mean-square difference=30 voxel counts), as expected for a uniform material. Intrapatient vertebral level similarity was also observed as the means were not significantly different (p > 0.8). Thus, a patient-specific healthy vertebral body histogram is able to characterize healthy trabecular bone throughout that individual's thoracolumbar spine. Eleven metastatically involved vertebrae were analyzed to determine the characteristics of the lytic and blastic bone voxels relative to the healthy bone. Lytic and blastic tumors were segmented as connected areas with voxel intensities between specified thresholds. The tested thresholds were mu-1.0 sigma, mu - 1.5 sigma, and mu - 2.0 sigma, for lytic and mu + 2.0 sigma, mu+3.0 siema, and mu + 3.5 sigma for blastic tissue where mu and sigma were taken from the Gaussian characterization of a healthy level within the same patient. The ideal lytic and blastic segmentation thresholds were determined to be mu-sigma and mu + 2 sigma, respectively. Using the optimized thresholds to segment tumor tissue, a quantitative characterization of disease is possible to calculate tumor volumes, disease severity, and temporal progression or treatment effect. Our proposed histogram-based method for characterizing spinal metastases shows great potential in extending the quantitative capacity of CT-based radiographic evaluations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».