Quantitative Paraspinal Muscle Measurements: Inter-Software Reliability and Agreement Using OsiriX and ImageJ
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Variations in paraspinal muscle cross-sectional area (CSA) and composition, particularly of the multifidus muscle, have been of interest with respect to risk of, and recovery from, low back pain problems. Several investigators have reported on the reliability of such muscle measurements using various protocols and image analysis programs. However, there is no standard protocol for tissue segmentation, nor has there been an investigation of reliability or agreement of measurements using different software. OBJECTIVE: The purpose of this study was to provide a detailed muscle measurement protocol and determine the reliability and agreement of associated paraspinal muscle composition measurements obtained with 2 commonly used image analysis programs: OsiriX and ImageJ. DESIGN: This was a measurement reliability study. METHODS: Lumbar magnetic resonance images of 30 individuals were randomly selected from a cohort of patients with various low back conditions. Muscle CSA and composition measurements were acquired from axial T2-weighted magnetic resonance images of the multifidus muscle, the erector spinae muscle, and the 2 muscles combined at L4-L5 and S1 for each participant. All measurements were repeated twice using each software program, at least 5 days apart. The assessor was blinded to all earlier measurements. RESULTS: The intrarater reliability and standard error of measurement (SEM) were comparable for most measurements obtained using OsiriX or ImageJ, with reliability coefficients (intraclass correlation coefficients [ICCs]) varying between .77 and .99 for OsiriX and .78 and .99 for ImageJ. There was similarly excellent agreement between muscle composition measurements using the 2 software applications (inter-software ICCs = .81-.99). LIMITATIONS: The high degree of inter-software measurement reliability may not generalize to protocols using other commercial or custom-made software. CONCLUSION: The proposed method to investigate paraspinal muscle CSA, composition, and side-to-side asymmetry was highly reliable, with excellent agreement between the 2 software programs.
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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 | 0,051 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».