A deep learning-based framework for standardized analysis of trabecular bone compartments from micro-CT imaging data in the mouse tibia
Notice bibliographique
Résumé
Understanding bone remodeling and disease progression is crucial in preclinical skeletal research, particularly for assessing pharmacological and mechanical interventions in the long bones of murine models. High-resolution micro-computed tomography (micro-CT) imaging enables detailed trabecular bone analysis; however, inconsistent and non-standardized definitions of the volumes of interest (VOIs) across the different trabecular compartments compromise reproducibility and may lead to misleading statistical interpretations. In this study, we introduce a deep learning framework for automated trabecular bone analysis from micro-CT scans (5 µm voxel size) of the epiphyseal-metaphyseal region in the mouse tibia. The epiphyseal-metaphyseal region is classified into four anatomical compartments, epiphyseal bone, growth plate, primary spongiosa, and secondary spongiosa, using a 2D slice-wise classification model combined with a regional probability distribution method to detect the transitional landmarks between these compartments and enable standardized VOI extraction. To validate our method, we trained and tested the model on three micro-CT datasets comprising a total of 40 bone scans, each annotated by three experts to assess inter- and intra-operator variability, and further assessed its generalizability using an additional external dataset. These datasets encompassed diverse experimental conditions, including pharmacological treatments, mechanical loading, and age-related reduced bone density. Our classification model achieved excellent performances (mean F1-score of 0.96 for the epiphyseal bone, 0.95 for the growth plate, 0.92 for the primary spongiosa, and 0.99 for the secondary spongiosa across all datasets; statistical equivalence within 0.05 mm, [Formula: see text]) and demonstrated strong generalizability on the external dataset (mean F1-score of 0.99 for the epiphyseal bone, 0.97 for the growth plate, 0.92 for the primary spongiosa, and 1.0 for the secondary spongiosa; statistical equivalence within 0.05 mm, [Formula: see text]). Following the extraction of the different trabecular compartments, we segmented the trabecular bone within the epiphyseal bone, primary spongiosa, and secondary spongiosa using a deep learning-based segmentation model. We performed a comprehensive morphological and statistical analysis of all trabecular compartments in the mouse tibia, facilitating consistent comparisons across experimental groups and enabling direct comparisons within and between trabecular compartments. This automated method provides a consistent and robust tool for analyzing micro-CT scans of the trabecular bone in the mouse tibia, facilitating advancements in preclinical skeletal research.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».