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J-GLOBAL ID:201802273709815636   整理番号:18A1032350

軸性脊椎関節炎が疑われる患者における脊椎のMRI上の時間にわたる炎症変化のコンピュータ支援評価:実現可能性研究【JST・京大機械翻訳】

Computer-aided evaluation of inflammatory changes over time on MRI of the spine in patients with suspected axial spondyloarthritis: a feasibility study
著者 (8件):
資料名:
巻: 17  号:ページ: 55  発行年: 2017年 
JST資料番号: U7432A  ISSN: 1471-2342  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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【背景】軸性脊椎関節炎(axSpA)を疑う患者における脊椎のMR画像における時間にわたる炎症性変化の評価は,2つのスキャンの間の一組の脊椎を手動で探索し,知覚的に調整するための読者を必要とする労働集約的課題である可能性がある。本研究の目的は,2つの時間点からのスキャンが対話型スコア化ツールに統合された単一色符号化画像に融合される枠組みにおけるそのような炎症性変化のコンピュータ支援(CA)評価の実現可能性を評価することであった。【方法】脊椎関節炎患者(SPACE)コホート(背部痛≧3カ月,≦2年,発症<45年)からの30人の患者に対して,9~12カ月離れたベースラインおよび追跡MRスキャンを,23の脊椎単位(VUs)における炎症性変化を評価するために,局所的に硬い画像登録を通して単一色符号化画像に融合した。2つのエキスパート読者により,(-2,2)スケールでスコア化を行った。既存の参照によって示された変化の方向(増加/減少)の比較のために,異なる進行中の研究からの同じMRスキャンのベルリン法スコア((-3,3)スケール)を用いた。患者の間のCA読み取り者とCAとベルリン法(変化スコアのサイン)の間のVUレベル差の分布を,記述的に分析した。CA読者間の患者レベル一致をクラス内相関係数(ICC)により評価した。【結果】5人の患者を,失敗した脊椎セグメンテーションによる評価から除外した。患者レベルのリーダー間一致ICCは0.56であった(95%CI:0.22~0.78)。25人の患者を通しての平均VUレベルの間の差は,SD範囲(0,0.45)で,(-0.04,0.12)の範囲であった。すべてのVUを通して,読取装置間の差は573/575VU(99.7%)において(-1,1)の範囲にあった。患者間の平均VUレベルの間差は,SD範囲(0,0.61)で,(-0.04,0.08)の範囲であった。すべてのVUを通して,572/575VU(99.5%)において,方法間差は(-1,1)の範囲であった。結論:2つの時点から単一色符号化画像への脊椎のMRスキャンの融合は,疑われたaxSpAを有する患者において,時間にわたる炎症性変化の直接可視化と測定を可能にする。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
分類
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運動器系の疾患  ,  運動器系の診断 
引用文献 (19件):
  • Arthritis Rheum; Adalimumab reduces spinal symptoms in active ankylosing spondylitis: clinical and magnetic resonance imaging results of a fifty-two-week open-label trial; H Haibel, M Rudwaleit, HC Brandt, Z Grozdanovic, J Listing, H Kupper; 54; 2006; 678-681; 10.1002/art.21563; CR1;
  • Arthritis Rheum; Spondyloarthritis research consortium of Canada magnetic resonance imaging index for assessment of spinal inflammation in ankylosing spondylitis; WP Maksymowych, RD Inman, D Salonen, SS Dhillon, R Krishnananthan, M Stone; 53; 2005; 502-509; 10.1002/art.21337; CR2;
  • NeuroImage; Voxel-based Morphometry-the methods; J Ashburner, KJ Friston; 11; 2000; 805-821; 10.1006/nimg.2000.0582; CR3;
  • NeuroImage; Tract-based spatial statistics: Voxelwise analysis of multi-subject diffusion data; SM Smith, M Jenkinson, H Johansen-Berg, D Rueckert, TE Nichols, CE Mackay; 31; 2006; 1487-1505; 10.1016/j.neuroimage.2006.02.024; CR4;
  • Phys Med Biol IOP Publishing; Validation of an accelerated “demons” algorithm for deformable image registration in radiation therapy; H Wang, L Dong, J O’Daniel, R Mohan, AS Garden, KK Ang; 50; 2005; 2887-2905; 10.1088/0031-9155/50/12/011; CR5;
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