サラブレッド競走馬のゴマ骨近位部のマイクロCT画像から画像特徴を計算するためのラジオミクスプラットフォーム：ベンチマーク性能と評価

A radiomics platform for computing imaging features from µCT images of Thoroughbred racehorse proximal sesamoid bones: benchmark performance and evaluation.

• Parminder S Basran
• Jonathon Gao
• Scott Palmer
• Heidi L Reesink

抄録

背景:

近位ゴマイド骨（PSB）骨折は、北米の競走馬において最も一般的な筋骨格系の致命的な損傷である。コンピュータ断層撮影は骨構造の形態学的変化を検出する可能性があるが、信頼性の高い定量的な解析は困難である。

BACKGROUND: Proximal sesamoid bone (PSB) fractures are the most common fatal musculoskeletal injury in North American racehorses. Computed tomography has the potential to detect morphological changes in bone structure but can be challenging to analyse reliably and quantitatively.

目的:

致命的な骨折を受けた馬とそうでない馬のPSBのマイクロCT（µCT）からの特徴を比較できるラジオミクスプラットフォームを開発すること。ラジオミクスアプローチで計算された特徴と、同じ標本で定量的なμCTを使用した以前に発表された研究から計算された特徴を比較するために、このプラットフォームを使用しました。

OBJECTIVES: To develop a radiomics platform that allows the comparison of features from micro-CTs (µCT) of PSB in horses that sustained catastrophic fractures with horses that did not. To compare features calculated with a radiomics approach with features calculated from a previously published study that used quantitative µCT in the same specimens.

研究デザイン:

プロスペクティブに適用されたラジオミクスを用いたPSBのμCT画像の死体標本のレトロスペクティブ研究。

STUDY DESIGN: Retrospective study of cadaver specimens of µCT images of PSBs using prospectively applied radiomics.

方法:

ソフトウェアをベンチマークするために、標準化されたCTデータセットでラジオミクス特徴量を計算しました。PSB骨折を起こした8頭の馬と対照馬8頭のPSBのμCT画像から、PSB骨折を起こした馬の対側の無傷前肢（症例、n=19）と対照馬の前肢（n=30）を使用して特徴量を計算した。2,15の放射線医学的特徴を計算し、同じ標本を使用した過去の研究で報告された特徴と類似または同等の特徴を比較した。

METHODS: Radiomics features were computed on standardised CT datasets to benchmark the software. Features from µCT images of PSBs from 8 horses that sustained PSB fracture and 8 controls were computed using the contralateral, intact forelimb from horses sustaining PSB fracture (cases, n=19) and all available forelimbs for controls (n=30). Two-hundred and fifteen radiomic features were calculated, and similar or comparable features were compared with those reported in a previous study that used the same specimens.

結果:

ラジオミクス法を用いて計算された形態学的特徴（体積、小軸寸法、異方性など）は、これまでに発表されたデータと高い相関性を示した。また、エントロピー、粗さ、ヒストグラム特徴など、多くの知覚不能なラジオミクス特徴も有意に異なることがわかりました（P<0.01）。症例と対照PSBの画像特徴の違いの程度は、ラジオミック計算の設定に依存します。

RESULTS: Morphologic features computed with the radiomics approach, such as volume, minor axis dimensions and anisotropy were highly correlated with previously published data. A high number of imperceptible radiomic features, such as entropy, coarseness, and histogram features were also found to be significantly different (P<0.01). The extent of the differences in image features for the cases and controls PSBs depends on radiomic calculation settings.

主な制限事項:

この研究には、死体標本から得られたデータセットのみが含まれています。

MAIN LIMITATIONS: Only datasets obtained from cadaver specimens were included in the study.

結論:

PSBのμCT画像を解析するためのラジオミクスアプローチは、症例と対照の画像特徴の違いを識別し、再現することができた。さらに、ラジオミクスは、症例と対照のPSBの間で、より多くの知覚不能な画像特徴を明らかにした。

CONCLUSIONS: A radiomics approach for analysing µCT images of PSBs was able to identify and reproduce differences in image features in cases and controls. Furthermore, radiomics revealed many more imperceptible image features between cases and control PSBs.

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