在早期类风湿性关节炎中,手腕骨髓胀的自动定量,治疗前后
Chungwun Yiu1, James Francis Griffith1, Fan Xiao1
1Department of Imaging and Interventional Radiology, Chinese University of Hong Kong, Hong Kong, China.
Rheumatology advances in practice
|June 25, 2024
概括
一个自动化的MRI分析管道准确量化了手腕骨髓 (BME) 在早期类风湿性关节炎 (ERA). 这种人工智能工具为评估疾病严重程度的当前评分方法提供了更客观,更有效的替代方案.
科学领域:
- 类风湿病学 类风湿病学
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 早期类风湿性关节炎 (ERA) 中的骨炎或骨炎的特征是骨髓胀 (BME).
- 在MRI上,BME在骨质侵蚀之前,是疾病活动的关键指标.
- 量化BME严重程度对于监测ERA治疗反应至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证一个自动化后处理管道,用于在ERA患者的MRI上量化手腕BME.
- 将自动化管道的性能与已建立的RA MRI得分 (RAMRIS) 进行比较.
主要方法:
- 一个卷积神经网络 (nnU-Net) 被训练为15个手腕骨区域的自动细分.
- 使用高斯混合物模型集群和值量化BME.
- 自动BME比例和强度与视觉RAMRIS BME评估进行了比较.
主要成果:
- 自动骨段化实现了高的Sørensen-Dice相似系数,即0.91.
- 在自动化BME比例和视觉RAMRIS BME评分之间观察到强烈的相关性 (r=0.928).
- 在治疗后,自动化BME比例显著下降,与RAMRIS得分下降高度相关 (r=0.852).
结论:
- 开发的自动化模型在细分手腕骨和量化BME在ERA中表现出卓越的性能.
- 与RAMRIS相比,这种基于人工智能的方法为BME评估提供了更客观,更有效的方法.
- 该管道有助于精确监测BME变化和早期类风湿性关节炎的治疗疗效.
