Multimodal μCT/μMR based semiautomated segmentation of rat vertebrae affected by mixed osteolytic/osteoblastic metastases
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Multimodal microimaging in preclinical models is used to examine the effect of spinal metastases on bony structure; however, the evaluation of tumor burden and its effect on microstructure has thus far been mainly qualitative or semiquantitative. Quantitative analysis of multimodality imaging is a time consuming task, motivating automated methods. As such, this study aimed to develop a low complexity semiautomated multimodal μCT/μMR based approach to segment rat vertebral structure affected by mixed osteolytic/osteoblastic destruction. METHODS: Mixed vertebral metastases were developed via intracardiac injection of Ace-1 canine prostate cancer cells in three 4-week-old rnu/rnu rats. μCT imaging (for high resolution bone visualization), T1-weighted μMR imaging (for bone registration), and T2-weighted μMR imaging (for osteolytic tumor visualization) were conducted on one L1, three L2, and one L3 vertebrae (excised). One sample (L1-L3) was processed for undecalcified histology and stained with Goldner's trichome. The μCT and μMR images were registered using a 3D rigid registration algorithm with a mutual information metric. The vertebral microarchitecture was segmented from the μCT images using atlas-based demons deformable registration, levelset curvature evolution, and intensity-based thresholding techniques. The μCT based segmentation contours of the whole vertebrae were used to mask the T2-weighted μMR images, from which the osteolytic tumor tissue was segmented (intensity-based thresholding). RESULTS: Accurate registration of μCT and μMRI modalities yielded precise segmentation of whole vertebrae, trabecular centrums, individual trabeculae, and osteolytic tumor tissue. While the algorithm identified the osteoblastic tumor attached to the vertebral pereosteal surfaces, it was limited in segmenting osteoblastic tissue located within the trabecular centrums. CONCLUSIONS: This semiautomated segmentation method yielded accurate registration of μCT and μMRI modalities with application to the development of mathematical models analyzing the mechanical stability of metastatically involved vertebrae and in preclinical applications evaluating new and existing treatment effects on tumor burden and skeletal microstructure.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».