Računalniško podprto merjenje parametrov sagitalne usmeritve medenice iz rentgenskih slik
DOI:
https://doi.org/10.6016/ZdravVestn.2829Ključne besede:
rentgensko slikanje, muskuloskeletni sistem, naklon medenice, obdelava medicinskih slik, globoko učenjePovzetek
Izhodišča: Sagitalna orientacija medenice je pomemben element sagitalnega ravnovesja, kvantitativno pa jo lahko opredelimo na podlagi merjenja geometrijskih parametrov medenice, in sicer naklona križnične končne ploskve (SS), nagiba medenice (PT) in naklona medenice (PI). V tem članku predstavljamo rezultate popolnoma samodejnega računalniško podprtega merjenja parametrov sagitalne orientacije medenice na podlagi rentgenskih slik ter testiramo hipotezo, da ni statistično pomembnih razlik med dobljenimi in referenčnimi ročnimi meritvami.
Metode: Samodejno računalniško podprto merjenje parametrov sagitalne orientacije medenice temelji na najnovejših tehnologijah iz področja obdelave in analize medicinskih slik, in sicer na konvolucijskih nevronskih mrežah kot posebni obliki tehnik globokega učenja. Na podlagi teh tehnologij se v sagitalni rentgenski sliki medenice najprej samodejno določijo območja zanimanja (križnična končna ploskev ter kolčni sklepni glavi), nato pa se znotraj teh območij določijo značilne točke, in sicer anteriorni rob, središče in posteriorni rob križnične končne ploskve, na katere se kasneje prilega premica, ter središči obeh kolčnih sklepnih glav s pripadajočo sredinsko točko, ki predstavlja os medenice. Na podlagi osi medenice ter premice vzdolž križnične končne ploskve in njenega središča lahko končno izračunamo SS, PT in PI.
Rezultati: Merjenje je bilo retrospektivno opravljeno na sagitalnih rentgenskih slikah medenice 38 oseb (15 moških in 23 žensk; povprečna starost 71,1 let). Statistična analiza referenčnih ročnih in samodejnih računalniško podprtih meritev parametrov sagitalne orientacije medenice je pokazala na relativno dobro ujemanje in majhno odstopanje. Za SS, PT in PI je bila povprečna absolutna razlika (standardni odklon) namreč 5,2º (3,8º), 2,2º (2,0º) in 5,1º (4,4º), korelacijski koeficient 0,73, 0,94 in 0,82 (p < 10-6), ničelna hipoteza pa je bila na podlagi parnega t-testa vedno potrjena (p > 0,05).
Zaključek: Rezultati so pokazali, da ni statistično pomembnih razlik med referenčnimi ročnimi ter samodejnimi računalniško podprtimi meritvami parametrov sagitalne orientacije medenice. Poleg tega so odstopanja od referenčnih ročnih meritev znotraj ponovljivosti in zanesljivosti samega ročnega določanja teh parametrov, zato je z samodejnim računalniško podprtim merjenjem mogoče natančno določiti parametre sagitalne orientacije medenice. Vsekakor pa pregleda in potrjevanja tako izmerjenih vrednosti ne smemo popolnoma opustiti, saj so lahko odstopanja v določenih primerih precej velika, predvsem zaradi naravne biološke variabilnosti človeške anatomije ter lastnosti rentgenskega slikanja.
Prenosi
Literatura
Li W, Sun Z, Guo Z, Qi Q, Kim SD, Zeng Y, et al. Analysis of spinopelvic sagittal alignment in patients with thoracic and thoracolumbar angular kyphosis. Spine. 2013;38(13):E813-8. https://doi.org/10.1097/BRS.0b013e3182913219 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/23524868
Obeid I, Hauger O, Aunoble S, Bourghli A, Pellet N, Vital JM. Global analysis of sagittal spinal alignment in major deformities: correlation between lack of lumbar lordosis and flexion of the knee. Eur Spine J. 2011;20(S5):681-5. https://doi.org/10.1007/s00586-011-1936-x https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/21870096
Labelle H, Mac-Thiong JM, Roussouly P. Spino-pelvic sagittal balance of spondylolisthesis: a review and classification. Eur Spine J. 2011;20(S5):641-6. https://doi.org/10.1007/s00586-011-1932-1 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/21809015
Rečnik G, Millčič M, Fokter SK, Mirnik N, Moličnik A, Vogrin M. Zgodnje prednosti manj invazivne transforaminalne zatrditve ledvene hrbtenice v primerjavi s klasično odprto metodo. Zdrav Vestn. 2015;84(5):358-65.
Knez D, Mohar J, Cirman RJ, Likar B, Pernuš F, Vrtovec T. Določanje velikosti in vstavitvene trajektorije pedikularnih vijakov v računalniškotomografskih (CT) slikah deformacij prsne hrbtenice: primerjava ročnega in računalniško podprtega predoperacijskega načrtovanja. Zdrav Vestn. 2016;85(11–12):619-31.
Fokter SK, Rečnik G. The use of porous tantalum cages in the treatment of unremitting spondylodiscitis: a case report. Zdrav Vestn. 2018;87(1–2):41-8. https://doi.org/10.6016/ZdravVestn.2596
Schlösser TP, Janssen MM, Hogervorst T, Vrtovec T, de Vos J, Öner FC, et al. The odyssey of sagittal pelvic morphology during human evolution: a perspective on different Hominoidae. Spine J. 2017;17(8):1202-6. https://doi.org/10.1016/j.spinee.2017.03.016 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28343047
Le Huec JC, Aunoble S, Philippe L, Nicolas P. Pelvic parameters: origin and significance. Eur Spine J. 2011;20(S5):564-71. https://doi.org/10.1007/s00586-011-1940-1 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/21830079
Vrtovec T, Janssen MM, Likar B, Castelein RM, Viergever MA, Pernuš F. A review of methods for evaluating the quantitative parameters of sagittal pelvic alignment. Spine J. 2012;12(5):433-46. https://doi.org/10.1016/j.spinee.2012.02.013 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/22480531
Vrtovec T, Janssen MM, Likar B, Castelein RM, Viergever MA, Pernuš F. Evaluation of pelvic morphology in the sagittal plane. Spine J. 2013;13(11):1500-9. https://doi.org/10.1016/j.spinee.2013.06.034 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/24094715
Schlösser TP, Janssen MM, Vrtovec T, Pernuš F, Öner FC, Viergever MA, et al. Evolution of the ischio-iliac lordosis during natural growth and its relation with the pelvic incidence. Eur Spine J. 2014;23(7):1433-41. https://doi.org/10.1007/s00586-014-3358-z https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/24838427
Lafage R, Ferrero E, Henry JK, Challier V, Diebo B, Liabaud B, et al. Validation of a new computer-assisted tool to measure spino-pelvic parameters. Spine J. 2015;15(12):2493-502. https://doi.org/10.1016/j.spinee.2015.08.067 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/26343243
Maillot C, Ferrero E, Fort D, Heyberger C, Le Huec JC. Reproducibility and repeatability of a new computerized software for sagittal spinopelvic and scoliosis curvature radiologic measurements: keops(®). Eur Spine J. 2015;24(7):1574-81. https://doi.org/10.1007/s00586-015-3817-1 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/25724685
Weinberg DS, Morris WZ, Gebhart JJ, Liu RW. Pelvic incidence: an anatomic investigation of 880 cadaveric specimens. Eur Spine J. 2016;25(11):3589-95. https://doi.org/10.1007/s00586-015-4317-z https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/26538158
Saltychev M, Pernaa K, Seppänen M, Mäkelä K, Laimi K. Pelvic incidence and hip disorders. Acta Orthop. 2018;89(1):66-70. https://doi.org/10.1080/17453674.2017.1377017 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28914101
Brink R, Varvuch L, Schlösser TP, Abul-Kasim K, Ohlin A, Tropp H, et al. Three-dimensional pelvic incidence is much higher in (thoraco)lumbar scoliosis than in thoracic scoliosis and controls. Eur Spine J. 2019;28(3):544-50. https://doi.org/10.1007/s00586-018-5718-6 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30128762
Vengust R, Košak R, Vodičar M, Travnik L, Gorenšek M. Corner osteotomy for treatment of fixed sagittal malalignment following previous spinal fusion: case report. In: Annual Spine Experts Group Meeting & Slovenia 2017 Spine Symposium. Ljubljana. 23 Nov 2017;
Milčić M. Compliance ability of intrinsic pelvis parameters due to changes in sagittal balance and load distribution. In: Annual Spine Experts Group Meeting & Slovenia 2017 Spine Symposium. Ljubljana. 23 Nov 2017;
Le Huec JC. Sagittal balance in different pathology: spondylolisthesis with and without lysis. In: Annual Spine Experts Group Meeting & Slovenia 2017 Spine Symposium. Ljubljana. 23 Nov 2017; 2017.
Le Huec JC. Osteotomies to correct sagittal imbalance and their complications. In: Annual Spine Experts Group Meeting & Slovenia 2017 Spine Symposium. Ljubljana. 23 Nov 2017; 2017.
Duval-Beaupere G, Schmidt C, Cosson P. A Barycentremetric study of the sagittal shape of spine and pelvis: the conditions required for an economic standing position. Ann Biomed Eng. 1992;20(4):451-62. https://doi.org/10.1007/BF02368136 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/1510296
Vaz G, Roussouly P, Berthonnaud E, Dimnet J. Sagittal morphology and equilibrium of pelvis and spine. Eur Spine J. 2002;11(1):80-7. https://doi.org/10.1007/s005860000224 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/11931071
Legaye J, Duval-Beaupere G, Hecquet J, Marty C. Pelvic incidence: a fundamental pelvic parameter for three-dimensional regulation of spinal sagittal curves. Eur Spine J. 1998;7(2):99-103. https://doi.org/10.1007/s005860050038 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/9629932
Berthonnaud E, Dimnet J, Roussouly P, Labelle H. Analysis of the sagittal balance of the spine and pelvis using shape and orientation parameters. J Spinal Disord Tech. 2005;18(1):40-7. https://doi.org/10.1097/01.bsd.0000117542.88865.77 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/15687851
Labelle H, Roussouly P, Berthonnaud E, Transfeldt E, O’Brien M, Chopin D, et al. Spondylolisthesis, pelvic incidence, and spinopelvic balance. Spine. 2004;29(18):2049-54. https://doi.org/10.1097/01.brs.0000138279.53439.cc https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/15371707
Barrey C, Jund J, Noseda O, Roussouly P. Sagittal balance of the pelvis-spine complex and lumbar degenerative diseases. A comparative study about 85 cases. Eur Spine J. 2007;16(9):1459-67. https://doi.org/10.1007/s00586-006-0294-6 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/17211522
Brink RC, Vavruch L, Schlösser TPC, Abul-Kasim K, Ohlin A, Tropp H, et al. Three-dimensional pelvic incidence is much higher in (thoraco)lumbar scoliosis than in controls. Eur Spine J. 2019;28(3):544-50. https://doi.org/10.1007/s00586-018-5718-6 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30128762
Vrtovec T, Janssen MM, Pernuš F, Castelein RM, Viergever MA. Analysis of pelvic incidence from 3-dimensional images of a normal population. Spine. 2012;37(8):E479-85. https://doi.org/10.1097/BRS.0b013e31823770af https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/21971132
O’Brien MF, Kuklo TR, Blanke KM, Lenke LG. Spinal Deformity Study Group’s Radiographic Measurement Manual. Memphis: Medtronic Sofamor Danes Inc; 2008.
Waldman SD, Campbell RSD. Radiology. In: Imaging of Pain. Philadelphia: Saunders Elsevier; 2011. pp. 3-5.
Berthonnaud E, Labelle H, Roussouly P, Grimard G, Vaz G, Dimnet J. A variability study of computerized sagittal spinopelvic radiologic measurements of trunk balance. J Spinal Disord Tech. 2005;18(1):66-71. https://doi.org/10.1097/01.bsd.0000128345.32521.43 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/15687855
Yamada K, Aota Y, Higashi T, Ishida K, Nimura T, Saito T. Accuracies in measuring spinopelvic parameters in full-spine lateral standing radiograph. Spine. 2015;40(11):E640-6. https://doi.org/10.1097/BRS.0000000000000904 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/25816139
Tyrakowski M, Yu H, Siemionow K. Pelvic incidence and pelvic tilt measurements using femoral heads or acetabular domes to identify centers of the hips: comparison of two methods. Eur Spine J. 2015;24(6):1259-64. https://doi.org/10.1007/s00586-014-3739-3 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/25550104
Vialle R, Ilharreborde B, Dauzac C, Guigui P. Intra and inter-observer reliability of determining degree of pelvic incidence in high-grade spondylolisthesis using a computer assisted method. Eur Spine J. 2006;15(10):1449-53. https://doi.org/10.1007/s00586-006-0096-x https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/16596420
Dimar JR, Carreon LY, Labelle H, Djurasovic M, Weidenbaum M, Brown C, et al. Intra- and inter-observer reliability of determining radiographic sagittal parameters of the spine and pelvis using a manual and a computer-assisted methods. Eur Spine J. 2008;17(10):1373-9. https://doi.org/10.1007/s00586-008-0755-1 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/18726124
Shen D, Wu G, Suk HI. Deep learning in medical image analysis. Annu Rev Biomed Eng. 2017;19(1):221-48. https://doi.org/10.1146/annurev-bioeng-071516-044442 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28301734
Lin TY, Goyal P, Girshick R, He K, Dollár P. Focal loss for dense object detection. In: IEEE International Conference on Computer Vision - ICCV 2017. Oct 22 2017 to oct 2 2017; Venice, Ital. [cited 2019 Aug 26]. Available from: https://www.computer.org/csdl/proceedings-article/iccv/2017/1032c999/12OmNApu5iv
Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton GE. ImageNet classification with deep convolutional neural networks. In: NIPS'12: Proceedings of the 25th International Conference on Neural Information Processing Systems. Dec 2012; [cited 2019 Aug 26]. Available from: http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf
Objavljeno
Številka
Rubrika
Licenca
Avtor na prispevku, ki ga bo pripravil za Zdravniški vestnik, po pogodbi nanj prenaša vse materialne avtorske pravice, kakor izhajajo iz 22. člena Zakona o avtorski in sorodnih pravicah, in sicer pravico reproduciranja, pravico javnega izvajanja, pravico javnega prenašanja, pravico javnega predvajanja s fonogrami in videogrami, pravico javnega prikazovanja, pravico radiodifuznega oddajanja, pravico radiodifuzne retransmisije, pravico sekundarnega radiodifuznega oddajanja, pravico dajanja na voljo javnosti, pravico predelave, pravico avdiovizualne priredbe, pravico distribuiranja ter pravico dajanja v najem in vse druge pravice avtorja v skladu z ZASP.
Avtorjev prenos pravic po pogodbi je neizključen, velja za neomejeno število izdaj, za ves čas trajanja materialnih avtorskih pravic ter je prostorsko neomejen.
Avtor sme avtorsko delo tudi sam izkoriščati ali avtorske pravice prenašati na tretje osebe, vendar oboje šele po preteku 3 mesecev od prve objave dela v reviji Zdravniški vestnik.
Avtor Zdravniškemu vestniku izrecno dovoli, da lahko pravice, pridobljene v skladu s pogodbo prenaša naprej na tretje osebe brez omejitev.
Avtor se strinja, da Zdravniški vestnik prispevek objavi pod pogoji licence Creative Commons BY-NC 4.0 (navedba avtorstva-nekomercialno) ali primerljive licence.
