The utility of multi-stack alignment and 3D longitudinal image registration to assess bone remodeling in rheumatoid arthritis patients from second generation HR-pQCT scans
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medical imaging plays an important role in determining the progression of joint damage in rheumatoid arthritis (RA). High resolution peripheral quantitative computed tomography (HR-pQCT) is a sensitive tool capable of evaluating bone microarchitecture and erosions, and 3D rigid image registration can be used to visualize and quantify bone remodeling over time. However, patient motion during image acquisition can cause a "stack shift" artifact resulting in loss of information and reducing the number of erosions that can be analyzed using HR-pQCT. The purpose of this study was to use image registration to improve the number of useable HR-pQCT scans and to apply image-based bone remodeling assessment to the metacarpophalangeal (MCP) joints of RA patients. METHODS: Ten participants with RA completed HR-pQCT scans of the 2nd and 3rd MCP joints at enrolment to the study and at a 6-month follow-up interval. At 6-months, an additional repeat scan was acquired to evaluate reliability. HR-pQCT images were acquired in three individual 1 cm acquisitions (stacks) with a 25% overlap. We completed analysis first using standard evaluation methods, and second with multi-stack registration. We assessed whether additional erosions could be evaluated after multi-stack registration. Bone remodeling analysis was completed using registration and transformation of baseline and follow-up images. We calculated the bone formation and resorption volume fractions with 6-month follow-up, and same-day repositioning as a negative control. RESULTS: 13/57 (23%) of erosions could not be analyzed from raw images due to a stack shift artifact. All erosions could be volumetrically assessed after multi-stack registration. We observed that there was a median bone formation fraction of 2.1% and resorption fraction of 3.8% in RA patients over the course of 6 months. In contrast to the same-day rescan negative control, we observed median bone formation and resorption fractions of 0%. CONCLUSIONS: Multi-stack image registration is a useful tool to improve the number of useable scans when analyzing erosions using HR-pQCT. Further, image registration can be used to longitudinally assess bone remodeling. These methods could be implemented in future studies to provide important pathophysiological information on the progression of bone damage.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».