量化腰围脊椎肌内脂肪:自动化值模型的准确性和可靠性
E O Wesselink1,2, J M Elliott3, A Pool-Goudzwaard1,4
1Faculty of Behavioural and Movement Sciences, Amsterdam Movement Sciences - Program Musculoskeletal Health, Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam, The Netherlands.
North American Spine Society journal
|February 19, 2024
概括
高斯混合模型和三组件模型使用MRI准确地测量腰椎脊肌内脂肪 (IMF). 这些先进的方法提高了可靠性和准确性,与较旧的腰部疼痛评估技术相比.
科学领域:
- 生物医学成像技术 生物医学成像技术
- 肌肉骨成像系统的成像
- 量化MRI是指数量化的MRI.
背景情况:
- 在腰部背脊疼痛 (LBP) 研究中,腰部副脊椎肌内脂肪 (IMF) 的量化显示出显著的变化.
- 这种变化可能源于在T1和T2加权MRI中使用的不同值模型.
- 调查新的值模型对于准确的IMF测量至关重要.
研究的目的:
- 评估腰椎脊IMF的既定和新值模型的准确性和可靠性.
- 为了比较使用高斯混合模型 (GMM) 和K-means集群的两组件与三组件模型.
- 评估IMF量化腰部多肌,直立脊柱和psoas主要肌肉.
主要方法:
- 横截面研究包括30名LBP患者的MRI扫描.
- 使用GMM和K-means的双边IMF量化,其中有两个 (GMM2C,K-means2C) 和三个 (GMM3C,K-means3C) 组件.
- 迪克森脂肪水MRI作为参考标准;准确性通过布兰德-阿尔特曼分析评估,可靠性通过ICC3,1.1.
主要成果:
- GMM3C显示出最高的可靠性 (ICC3,1 ≥ 0.77),其次是GMM2C (ICC3,1 ≥ 0.63) 和K-means3C (ICC3,1 ≥ 0.68) 之后. 在K-means2C中,可靠性较差 (ICC3,1 ≤ 0.38).
- 与K-means和两组件模型相比,GMM和三组件模型的平均绝对误差明显较小.
- 没有研究的模型准确量化了psoas大肌肉中的IMF (ICC3,1 ≤ 0.01).
结论:
- 值模型的性能取决于算法选择,组件数和评估的肌肉.
- GMM和三组件模型的表现优于K-means和两组件模型的腰部多和直立脊柱IMF.
- 需要进一步的研究来验证这些模型在不同的临床数据集和成像设备.
