準自動椎弓根検出方法を使用した前頭X線からの椎骨回転推定

目的：脊椎軸回転（VAR）の測定は、脊柱側osis症の評価に関連しています。Stokesメソッドでは、椎弓根の相対位置と椎体の相対位置からの前頭X線のVARを推定できます。この方法では、椎骨レベルごとにこれらのランドマークを識別する必要があります。これは時間がかかります。この作業では、椎弓根検出とVAR推定のための準自動化方法が提案されました。 方法：このレトロスペクティブ研究には、合計149人の健康および思春期の特発性症状（AIS）被験者が含まれていました。それらの前頭X線は複数のサイトから収集され、手動で注釈が付けられて、脊椎の正中線と椎弓根の位置を識別しました。次に、画像分析、機械学習、いくつかのランドマークの高速手動識別に基づいて、自動化された椎弓根検出器が開発されました。VARは、11人の健康な検証データセット（6〜33歳）および46人のAIS被験者（6〜16歳、COBB 10°-46°）の検証データセットで計算され、検出された脚とそれらを比較するために手動で注釈された肉付きの両方から計算されました。手動入力に対する椎弓根の位置の感度は、10の乱れたバージョンの手動入力を使用して、20の皮膚症の被験者で定量化されました。 結果：手動識別と比較すると、椎弓根センターは84％の精度と平均差が1.2±1.2 mmで局所的に局在していました。自動化された椎弓根の局在化と手動の椎弓根の局在の間のVAR値の比較により、署名された差は-0.2±3.4°でした。椎弓根の位置の不確実性は、各画像軸に沿って2 mm未満でした。 結論：提案された方法により、最小限のユーザー介入と堅牢な準自動椎弓根の局在化により、前頭レントゲン写真のVAR値を計算することができました。これらのスライドは、電子補足資料の下で取得できます。

PURPOSE: Measurement of vertebral axial rotation (VAR) is relevant for the assessment of scoliosis. Stokes method allows estimating VAR in frontal X-rays from the relative position of the pedicles and the vertebral body. This method requires identifying these landmarks for each vertebral level, which is time-consuming. In this work, a quasi-automated method for pedicle detection and VAR estimation was proposed. METHOD: A total of 149 healthy and adolescent idiopathic scoliotic (AIS) subjects were included in this retrospective study. Their frontal X-rays were collected from multiple sites and manually annotated to identify the spinal midline and pedicle positions. Then, an automated pedicle detector was developed based on image analysis, machine learning and fast manual identification of a few landmarks. VARs were calculated using the Stokes method in a validation dataset of 11 healthy (age 6-33 years) and 46 AIS subjects (age 6-16 years, Cobb 10°-46°), both from detected pedicles and those manually annotated to compare them. Sensitivity of pedicle location to the manual inputs was quantified on 20 scoliotic subjects, using 10 perturbed versions of the manual inputs. RESULTS: Pedicles centers were localized with a precision of 84% and mean difference of 1.2 ± 1.2 mm, when comparing with manual identification. Comparison of VAR values between automated and manual pedicle localization yielded a signed difference of - 0.2 ± 3.4°. The uncertainty on pedicle location was smaller than 2 mm along each image axis. CONCLUSION: The proposed method allowed calculating VAR values in frontal radiographs with minimal user intervention and robust quasi-automated pedicle localization. These slides can be retrieved under Electronic Supplementary Material.