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Differenzierung postmenopausaler Frauen mit und ohne hüftnaher Femurfraktur: Verbesserte Vorhersage des Frakturrisikos mittels topologischer Analyse der Grauwertverteilung klinischer DXA-Scans
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Published: | October 9, 2007 |
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Ziel: Evaluation eines neuen Postprocessing-Algorithmus, basierend auf der topologischen Grauwertanalyse klinischer DXA-Scans der Hüfte, zur Optimierung der Vorhersage des Frakturrisikos postmenopausaler Frauen.
Methode: Bei 30 postmenopausalen Frauen (Alter 73,9±10,3 Jahre), je 15 mit und 15 ohne hüftnaher Femurfraktur, erfolgte die Analyse der zuvor durchgeführten DXA-Scans (total hip) der nicht frakturierten Seite mittels eines neuen Postprocessing-Algorithmus, basierend auf den Minkowski-Funktionalen (MF) in 2D zur topologischen Analyse der Grauwert- bzw. Kalksalzdichteverteilung. Mit einem optimierenden integrativen Filterverfahren („Sliding Windows“) wurde eine skalare Größe (MF_SW) aus der Spektraldarstellung der MF jedes Bilddatensatzes extrahiert und in Beziehung zur Diagnose gesetzt. Anhand einer ROC-Analyse erfolgte der Vergleich des neuartigen Verfahrens mit der konventionellen Densitometrie.
Ergebnisse: Die area-under-the-curve (AUC) hinsichtlich der Differenzierung zwischen Patienten mit und ohne hüftnaher Femurfraktur für den mittels DXA ermittelten BMD betrug 0,72 (p=0,04) gegenüber 0,85 (p=0,001) unseres topologischen MF2D-Parameters. Die Gruppendiskriminierung mittels MF2D zeigte sich gegenüber derjenigen mittels BMD signifikant überlegen (63% vs. 70%, p<0,05). Durch die Kombination beider unabhängiger Parameter im multivariaten Model konnte die Diskriminierung auf 77% verbessert werden.
Schlussfolgerung: Das von uns vorgestellte Postprocessing-Verfahren, basierend auf der topologischen Analyse der Grauwertverteilung auf DXA-Scans des Hüftgelenkes mittels Minkowski-Funktionalen in 2D, ist gut geeignet, das Risiko einer Fraktur des proximalen Femurs abzuschätzen. Seine prädiktive Wertigkeit übertrifft die Vorhersage des Frakturrisikos durch die konventionelle Densitometrie. Das beste Resultat wird durch die Kombination beider Verfahren erreicht.