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据统计,在美国目前约有1000万个人患有骨质疏松症。骨量减少是脊柱、前臂和髋部骨折的一个风险因素。据估计,髋部骨折后1年和3年的死亡风险分别约为30%和35%;因此,确定预测髋部骨折的风险因素在临床上十分重要。现阶段,双能量X射线吸收试验(DXA)是测量骨矿物质密度(BMD)和预测骨质疏松症和骨质疏松症的黄金标准。DXA的小梁骨评分(TBS)是对小梁骨微结构的测量,也被用来协助预测未来的骨折风险。
最近,有人提出通过计算机断层扫描(CT)对骨质疏松症和骨质疏松症进行机会性筛选。L1的CT衰减已被用于预测腹部和骨盆CT扫描的骨质疏松症。之前的一份报告显示,L1椎体CT衰减≤90 Houndsfield单位(HU)是预测未来腰椎骨折的最佳阈值,ROC曲线分析确定最佳阈值为90 HU(敏感性=86.9%,特异性=83.9%),相应的AUC为0.895。除了前臂、脊柱和髋部的骨折外,BMD低的患者往往会出现骶骨和骨盆发育不良的骨折。
目前的指南建议,所有的骨质疏松症患者都应该对低BMD进行治疗,而一些骨质疏松症和用FRAX评分计算的10年髋部骨折或主要骨质疏松性骨折的高概率患者也应该对低BMD进行治疗。目前,在临床实践中,L1的CT衰减被用来从腹部和骨盆的CT扫描中机会性地筛查骨质疏松症。然而,由于在腹部和骨盆的CT扫描中可以同时观察到其它骨骼,研究假设其他骨骼的CT衰减可能和L1的CT衰减一样具有预测性,而且包括所有骨骼在内的CT衰减多变量机器学习(ML)模型将比单独使用L1的CT衰减来检测骨质疏松症更具预测性。
近日,发表在European Radiology杂志的一项研究评估l 50岁或以上患者腹部和骨盆CT扫描中可见的几块骨骼的CT衰减之间的相关性,以及是否与DXA BMD和BMD T-cores以及L1-L4骨小梁评分(TBS)相关,为临床更加准确、快速的评估骨质疏松的存在及程度提供了新的影像学技术。
本项研究对394名50岁或以上的患者进行了回顾性评估,这些患者都具有在6个月内的腹部和骨盆的CT扫描和双能量X射线吸收仪(DXA)扫描图像。对L1-L4椎体、骨盆和骶骨的每块骨骼都进行了体积分割,以获得每块骨骼的平均CT衰减。数据被随机分成训练/验证(n = 274,70%)和测试(n = 120,30%)数据集。使用L1椎体的CT衰减、单变量逻辑回归、最小绝对收缩和选择算子(LASSO)和支持向量机(SVM)与径向基函数(RBF)来预测骨质疏松症。在测试数据集中使用DeLong's test比较了使用L1的CT衰减到单变量逻辑回归、LASSO和SVM模型的性能。
所有的CT衰减测量值对骨质疏松症都有预测作用(所有的P<0.001)。SVM模型(准确度=0.892,AUC=0.886)优于使用L1处173.9 Hounsfield单位(HU)的CT衰减阈值的模型(准确度=0.725,AUC=0.739,P=0. 010)、单变量逻辑回归模型(准确率=0.767,AUC=0.533,p<0.001)和LASSO模型(准确率=0.817,AUC=0.711,p=0.007)来预测骨质疏松。
图 腹部和骨盆CT扫描的骨骼CT衰减的层次聚类法
本项研究表明,骨盆骨和股骨近端的CT衰减与DXA BMD T-score以及DXA TBS的测量结果具有相关性。其中,髂骨、肩胛骨和骶骨是预测骨质疏松症的最佳指标。利用临床、人口学和所有骨骼的CT衰减的SVM模型比仅使用L1CT衰减更能准确预测骨质疏松症。
原文出处:
Ronnie Sebro,Cynthia De la Garza-Ramos.Opportunistic screening for osteoporosis and osteopenia from CT scans of the abdomen and pelvis using machine learning.DOI:10.1007/s00330-022-09136-0
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