Hodnocení pevnosti kyčelního kloubu pomocí obrazové informace

Abstract

Diagnóza osteoporózy je v současné době založena na měření kostní hustoty za použití dvouenergetické absorbciometrie (DXA). Jednotlivé studie ukazují, že DXA měření nedostatečně předpovídají individuální riziko zlomenin a že mikroarchitektura kosti se jeví také důležitou. Základním cílem této práce bylo ověřit, zdali vlastnosti mikroarchitektury kosti, získané z rentgenových snímků za použití šedoúrovňové "co-occurrence" statistiky, korelují s hustotou kostního minerálu (BMD) a únosným zatí-žením kosti. Nejprve byly z originálních a přepracovaných rentgenových snímků vy-počítány šedoúrovňové "co-occurrence" matice. Následně byl z matic vypočítán sou-bor statistických charakteristik. Zpracování a analýza obrazu byla implementována v prostředí Matlab. Bylo dokázáno, že vlastnosti trámčité struktury získané pomocí "co-occurrence" statistiky by mohly být vhodné pro analýzu trámčité struktury kosti. Je proto možné konstatovat, že "co-occurrence" statistika může být v budoucnu vhodným nástrojem pro diagnostikování osteoporózy.

The diagnosis of osteoporosis is currently primarily based on the bone density measurements using dual-energy X-ray absorbtiometry (DXA). Several studies have indicated that DXA measurements are insufficient to predict individual fracture risk and that trabecular architecture is also important. The principal aim of this study was investigate, whether the texture features of trabecular bone, derived from a digitized roentgenogram using a gray-level co-occurrence statistics, correlate with DXA-based bone mineral density (BMD) and fracture load. First, the co-occurrence matrices were computed for the original and pre-processed radiographs. In second step, the actual features were derived from an averaged co-occurrence matrix. Image processing and analyses were performed by Matlab software. We have found that texture features derived using gray-level co-occurrence statistics, might be useful for analysis of tra- becular bone structure. The co-occurrence statistics of radiographs may have poten-tial applications in definition of osteoporosis.