Validación multicéntrica del análisis automatizado de segmentación y composición de los músculos paraespinales...

Área de la Ciencia:

• Radiología
• Imágenes médicas
• La inteligencia artificial en la medicina

Sus antecedentes:

• El dolor lumbar crónico es un problema de salud mundial significativo con un impacto socioeconómico sustancial.
• Los cambios en los músculos paraspinales lumbares (LPM) están asociados con el dolor lumbar crónico.
• La evaluación manual de la LPM en la resonancia magnética requiere mucho tiempo y está sujeta a variabilidad.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar un método de aprendizaje profundo (DL) para la segmentación automatizada y el análisis cuantitativo de LPM.
• Para evaluar el volumen muscular y la infiltración de grasa en LPM utilizando resonancias magnéticas multicéntricas de múltiples secuencias.
• Comparar el rendimiento del método DL automatizado con el de la segmentación y las mediciones manuales.

Principales métodos:

• Un estudio retrospectivo que utilizó 1.302 resonancias magnéticas de 641 participantes en cinco centros.
• Se entrenó y validó externamente un modelo DL para la segmentación de LPM, la cuantificación del volumen y la evaluación de la infiltración grasa.
• El rendimiento se evaluó utilizando el coeficiente de similitud de dados (DSC) para la segmentación y los coeficientes de correlación intraclase (ICC) para las mediciones.

Principales resultados:

• El modelo DL logró un alto rendimiento de segmentación con valores globales de DSC de 0,98 (internos) y 0,930,97 (externos).
• Se confirmó la equivalencia estadística entre las mediciones automáticas y manuales del volumen muscular y el índice de infiltración grasa (P < .05).
• Se observó una gran concordancia entre las mediciones automáticas y las manuales (ICCs > 0,92).

Conclusiones:

• El método DL automatizado desarrollado segmenta con precisión el LPM en resonancias magnéticas multicéntricas de múltiples secuencias.
• El método automatizado demuestra la equivalencia estadística con las mediciones manuales del volumen muscular y la infiltración grasa.
• Este enfoque impulsado por la IA ofrece una herramienta confiable y eficiente para evaluar los cambios de LPM en el dolor lumbar crónico.