基于MRI的腰痛功能障碍自动评估方法研究.pdf
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1、Chinese Journal of Medical Instrumentation文章编号:16 7 1-7 10 4(2 0 2 4)0 1-0 0 0 6-0 42024年48 卷第1期中国医疗器械杂志研究与论著基于MRI的腰痛功能障碍自动评估方法研究【作【摘【关键词】腰痛;功能障碍评估;磁共振成像;机器学习【中图分类号】R318【文献标志码】AResearchonAutomatic EvaluationMethodofLimbDysfunction of Low BackPain Basedon MRl【A u t h o r s ZH A I So n g l i n,Q I La
2、i x u e,CH ENG M a o j u nDepartment of Imaging,the Affiliated Chuzhou Hospital of Anhui Medical University,Chuzhou,239000【A b s t r a c t I Ba s e d o n p r e p r o c e s s e d M R I i m a g e s o f l o w b a c k p a i n p a t i e n t s,t h i s s t u d y e x t r a c t e d M R I i m a g e f e a t u
3、r e sthat can reflect the dysfunction of low back pain patients,and proposed a stacking ensemble learningalgorithm model based on algorithm diversity,which provided a reliable method and an implementationmethod for the accurate assessment of limb dysfunction in low back pain patients.Key words low b
4、ack pain,assessment of limb dysfunction,MRl,machine learning者】翟松林,齐来雪,程茂军安徽医科大学附属滁州医院影像科,滁州市,2 390 0 0要】基于腰痛患者的MRI,通过图像预处理,提取能够反映腰痛患者功能障碍的MRI影像特征,并结合机器学习方法,提出了一种基于算法多样性的stacking模型集成算法,为腰痛患者的肢体功能障碍精准评估提供可靠方法和实现手段。doi:10.3969/j.issn.1671-7104.2303090引信腰痛(lowback pain,LBP)是临床常见疾病,也是一种高发疾病。临床上经常采用计算机体层成
5、像(computed tomography,CT)、超声(ultrasound,US)和磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)等影像学方法来探究腰痛发病的原因,但是目前尚缺少与肢体功能障碍相关的MRI影像特征的提取、评估应用的研究。临床上,基于行为学特征的临床量表检查和基于MRI的影像检查,均可为腰痛患者肢体功能障碍评估提供多方面依据,但最后还需要医生凭借个人经验做综合判断,评估存在标准不统一、主观性强等问题。因此,实现腰痛患者肢体功能障碍的自动精准评估成为医学临床上呕待解决的重要问题。椎旁肌包括多裂肌(multifidus,MF)、竖脊肌(erector
6、spinae,ES)、腰大肌(psoas major muscle,PM)和腰方肌等,其中多裂肌、竖脊肌、腰大肌的位置比较靠近脊柱,是维护脊柱稳定的重要组成部分。研究3 发现它们的功能性退化在腰痛患者中表现尤为明显,因此,对核心椎旁肌群功能性退化的研收稿日期:2 0 2 3-0 5-2 2作者简介:翟松林,E-mail:究可以探索腰痛的病因,对腰痛患者的肢体功能障碍评估有深远的意义。此外,椎管狭窄4、椎间盘突出是引起腰痛的主要原因之一,因此,椎管孔径的病理改变与腰痛功能障碍亦存在一定关联性。本研究基于MRI提取与腰痛密切相关的影像学特征,结合机器学习(machinelearning,M L)方
7、法开展腰痛患者肢体功能障碍自动评估,具有数据可靠、客观性强、评估结果准确度高、使用简单便捷等优点,对于腰痛患者精准治疗、早日康复和减少医疗支出都有重要意义。1MRI图像采集与预处理本研究腰痛患者的样本数为2 5例,MRI图像以常规仰卧位、头先进体位进行采集。MRI扫描仪器采用GEDiscoveryMR750w3.0T产品,共用3个扫描序列,参数如表1所示。本研究主要选取腰痛患者的第3腰椎(L3)和第4腰椎(L4)以及第4腰椎与第5腰椎(L5)的横断面MRI图像,作为研究数据集。1.1图像增强在采集腰痛患者MRI图像时,如果患者身体状态较差或采集操作不规范,将会导致采集的MRI图6Chinese
8、 Journal of Medical Instrumentation2024年48 卷第1期中国医疗器械朵志研究与论著像对比度较差。本研究对MRI图像进行对比度受限自适应直方图均衡(contrast limitedadaptive histogramequalization,CLAHE)6 处理,通过限制局部直方图的高度,限制噪声放大和削弱图像过度增强效果。CLAHE算法处理前后图像效果和灰度直方图对比,如图1所示。原MRI图像大部分像素的灰度值集中在050,经过CLAHE算法处理后,其灰度值力强到0 150,(a)原始图像总体增强了图像效果,提高了图像质量。(a)Original imag
9、e表1扫描序列参数图2 MRI原图与中值滤波图像效果对比Tab.1 Scanning sequenceparametersFig.2Comparisonof the effectof theoriginal图MRI image andthemedian filter image扫描片采集短陈重复时回波时空间分辨层厚序列间/ms间ms率/mm数mmOsag T2Frfse 11 384224276096.80280280OsagTiFse11384224Oax T2Frfse15 320224(a)原始图像(a)Original imageX1037654320050100150200250灰度
10、值(c)原始直方图(c)Original histogram图1CLAHE算法处理前后图像效果和灰度直方图对比Fig.l Comparison of image effect and grayscalehistogram before andafterbeing processedbyCLAHEalgorithm1.2中值滤波在经过图像对比度加强后,腰痛患者的MRI图像中仍有少部分噪声。为减少噪声的影响,本研究采用二维中值滤波7 对腰痛患者进行滤波。二维中值滤波是一种非线性的图像平滑法,主要对脉冲干扰级噪声的抑制效果好,可以在抑制随机噪声的同时有效地保护图像边缘信息。腰痛患者的MRI原图与中值
11、滤波图像效果对比如图2 所示。7(b)中值滤波图像(b)Median filtered image2MRI特征提取与分类440012.10280 x2804040104.68 200200(b)CLAHE算法处理后图像(b)Image processedbyCLAHEalgorithm10376543210050100150200250灰度值(d)CLAHE算法处理后直方图(d)Histogram processedbyCLAHEalgorithm442.1MRI特征提取本研究根据临床专家建议,将腰痛患者的MRI图像标记出不同的感兴趣区域(regionof interest,ROI),主要的感
12、兴趣区域为腰痛患者的腰椎旁肌肉和椎管区域,主要包括左侧腰大肌、左侧竖脊肌、左侧多裂肌、右侧腰大肌、右侧竖脊肌、右侧多裂肌和椎管部分。本研究由临床专家采用Python中的labelme模块对腰痛患者的感兴趣区域进行标记划分,MRI原图与标记效果如图3所示。(a)MRI原图(b)椎旁肌肉标记结果(a)Original MRI image(b)Paravertebral musclelabeling result图3MRI原图与标记效果Fig.3OriginalMRIand labelingresults计算腰痛患者的L3L4层MRI医学图像的腰椎旁肌肉的横截面积和脂肪浸润度,作为腰痛患者肌肉区域的
13、医学影像特征。对腰痛患者的左右两侧腰大肌、多裂肌和竖脊肌的感兴趣区域图像进行特征提取,提取计算方式如下:1)肌肉横截面积(crossctional area,CSA);ScSA=Ntotal K(1)式中:Ntotal是感兴趣区域像素总数;K是比例系数。2)脂肪浸润率(fat infiltration rate,FIR)RFIR=Nfat/Ntotal式中:Nfat是脂肪组织像素数目;Ntotal是感兴趣区域像素总数。(c)椎管标记结果(c)Spinal canallabeling result(2)Chinese Journal of Medical Instrumentation2024年
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