Ziele: Wir stellen einen Algorithmus zur quantitativen Bildverarbeitung vor, welcher – basierend auf der Radon-Transformation (RT) konventioneller Röntgenaufnahmen des Hüftgelenkes – eine Vorhersage des Frakturrisikos im Bereich des proximalen Femurs erlaubt. Das neuartige Verfahren wird hinsichtlich korrekter Identifizierung der Patienten mit der Knochendichtemessung durch Zweienergie-Röntgen-Absorptiometrie (DXA) verglichen. Methode: Die Studie umfasst 50 postmenopausale Patientinnen (Alter 67+/-5 Jahre), bei denen in 25 Fällen eine Fraktur des proximalen Femurs vorlag. Für alle Patientinnen wird die Knochendichte (BMD) der Hüfte mittels DXA innerhalb einer Woche nach stationärer Aufnahme bestimmt. Aus konventionellen Beckenübersichtsaufnahmen jedes Patienten werden rechteckige Bildausschnitte (ROIs) mit einer Kantenlänge von 8×3cm aus dem proximalen Femur extrahiert. Diese werden einer quantitativen Bildverarbeitung basierend auf der Radon-Transformation zugeführt. Aus der Evaluation der Histogrammdarstellung der RT definieren wir einen charakteristischen Parameter maxR. Wir verwenden die ROC-Analyse zur Erfassung der prädiktiven Wertigkeit des Parameters maxR hinsichtlich korrekter Differenzierung zwischen Patientinnen mit/ohne Hüftfraktur und vergleichen das Resultat mit der femoralen BMD sowie mit dem entsprechenden T-Wert der Knochendichte. Ergebnis: Der mittlere T-Wert [BMD-Wert] der Patientinnen mit Fraktur des Schenkelhalses liegt bei –2.7 +/-1.1 SD [0.67±0.14mg/cm2], in der Gruppe ohne Fraktur bei –1.2 +/- 1.7 SD [0.7±0.35mg/cm2] (p=0.001). Der Wert von maxR beträgt in der Frakturgruppe bei 2310 +/-223, für die Patienten ohne Fraktur 2571±196 (p<0.001). Die Auswertung der prädiktiven Wertigkeit des T-Wertes [BMD-Wertes] hinsichtlich eines Frakturereignisses in der ROC-Analyse ergibt eine Fläche unter der Kurve (AUC) von 0.76 [0.6], der AUC-Wert unserer Methode liegt bei 0.82. Schlussfolgerung: Die quantitativen Bildanalyse konventioneller Beckenübersichtsaufnahmen durch das vorgestellte Verfahren eignet sich gut zur Differenzierung zwischen Patienten ohne und mit Hüftgelenksfrakturen. Es zeichnet sich durch eine hohe Robustheit und eine im Vergleich zur klinischen Densitometrie durch DXA höhere Detektionsrate aus. Der auf der Radon-Transformation basierende Parameter maxR könnte somit in Zukunft eine Alternative zur DXA zur Abschätzung des Frakturrisikos bei Osteoporose-Patienten darstellen.

Ziele: Wir stellen einen Algorithmus vor, welcher – basierend auf der topologischen Grauwertanalyse von Bilddaten geringer Auflösung, die bei der Knochendichtemessung durch Zweienergie-Rönten-Absorptiometrie (DXA) entstehen – eine Risikoabschätzung hinsichtlich Hüftfraktur erlaubt. Hierbei werden unterschiedliche anatomische Teilregionen des proximalen Femurs, analog zur densitometrischen Auswertung, beurteilt. Das neuartige Verfahren wird hinsichtlich der Frakturvorhersage durch konventionelle Densitometrie verglichen. Methode: Ausgewertet werden DXA-Messungen von 100 post-menopausalen Patientinnen (75±12 a), bei denen in 50 Fällen eine Hüftfraktur vorliegt. Im Fall der Frakturpatienten erfolgt die DXA an der intakten Hüfte innerhalb einer Woche nach dem Trauma. Ein quantitativer Bildverarbeitungsalgorithmus zur topologischen Analyse der Grauwert- bzw. Mineraldichteverteilung von DXA-Scan-Bildern, welcher auf den Minkowski-Funktionalen (MF) basiert, wird analog zur DXA auf vier standardisierte Bildausschnitte (ROIs) im Bereich des Schenkelhalses, des Schaftes, der Trochanter-Region und des gesamten proximalen Femurs („total femur“) angewendet. Aus der Spektraldarstellung der MF jedes Bilddatensatzes wird ein Parameter MF2D extrahiert und in Beziehung zur Diagnose gesetzt. Wir verwenden die ROC- und Diskriminanzanalyse zur Erfassung der prädiktiven Wertigkeit unseres Verfahrens hinsichtlich korrekter Differenzierung zwischen Patientinnen mit/ohne Hüftfraktur und vergleichen das Resultat mit der Knochendichte. Ergebnis: Durch Diskriminanzanalyse können wir zeigen, dass aufgrund der BMD in der „total femur“-ROI sowie am Schaft 68% der Patienten korrekt der Gruppe ohne/mit Fraktur zuordnet werden. Durch topologische Grauwertanalyse der „total femur“-ROI werden 85% der Fälle richtig klassifiziert. Die ROC-Analyse ergibt für die BMD-Auswertung der gesamten proximalen Schenkelregion [die Schaft-ROI] eine Fläche unter der Kurve (AUC) von 0.7 [0.71] und im Fall der topologischen Evaluation ein AUC von 0.85 für die „total femur“-ROI. Schlussfolgerung: Die topologische Analyse der lokalen Grauwertverteilung von DXA-Scan-Bildern ist gut geeignet, zwischen Patienten ohne und mit erhöhtem Frakturrisiko des proximalen Femurs zu differenzieren. Die prädiktive Wertigkeit der neuen Methode übertrifft hierbei die Risikovorhersage der Knochendensitometrie durch DXA.

Ziele: Wir stellen einen Postprocessing-Algorithmus vor, welcher – basierend auf der topologischen Grauwertanalyse von CT-Datensätzen – eine Vorhersage der Frakturlast im Bereich des proximalen Femurs erlaubt. Das neuartige Verfahren wird hinsichtlich Frakturlastvorhersage mit der Densitometrie und der linearen Texturanalyse verglichen. Methode: MDCT-Scans der Hüfte von 18 proximalen Femurpräparaten wurden mit einem Postprocessing-Algorithmus basierend auf den Minkowski-Funktionalen (MF) in 3D zur topologischen Analyse der knöchernen Mikroarchitektur unter Berücksichtigung der lokalen, trabekulären Orientierung ausgewertet. Aus den CT-Daten wurden zudem die klassischen linearen Texturparameter (Trabekeldicke und -abstand) ermittelt. Für jedes Präparat wurde die Knochendichte mittels DXA bestimmt, anschließend erfolgte eine destruktive Testung zur Ermittlung der Bruchlast. Ein optimierendes integratives Filterverfahrens („Sliding Windows“) erlaubte es, eine skalare Größe (LOC_M3D_SW_SW) aus der Spektraldarstellung der MF jedes Bilddatensatzes zu extrahieren. Die Vorhersagekraft der Bruchlast durch Kombination meherer Parameter wird durch Multiregressionsanalysen überprüft. Ergebnis: Die Korrelation zwischen der Knochendichte und der Frakturlast betrug in Abhängigkeit von der Region of Interest (ROI) zwischen R2=0.63 und 0.7. Bei den linearen Texturmaßen lag das Ergebnis bei R2=0.11 (Trabekeldicke) bis R2=0.55 (Trabekelabstand). Als Ergebnis der lokalen topologischen Analyse zeigte sich in Abhängigkeit von der Wahl der Parameter (Radius und anatomische Position des Volume of Interest) eine Korrelation von R2=0.68 bis R2=0.82 mit der Frakturlast. Durch Kombination mehrerer Parameter (LOC_M3D_SW berechnet für Radien von 5 und 15 Voxel) im Rahmen einer Multiregressionsanalyse konnte die Versagenslast mit einem R2 von 0.91 vorhergesagt werden. Schlussfolgerung: Das von uns vorgestellte Postprocessing-Verfahren basierend auf der topologischen Analyse der Mikroarchitektur des Hüftknochens mittels lokaler, orientierungsgewichteter Minkowski-Funktionale in 3D ist gut geeignet, die mechanische Festigkeit des proximalen Femurs abzuschätzen. Seine prädiktive Wertigkeit übertrifft die Vorhersage durch Knochendensitometrie und lineare Strukturanalyse.