骨粗鬆症脊椎の画像診断 - 診断と個人の骨折リスク予測のための定量的アプローチ

Imaging of the Osteoporotic Spine - Quantitative Approaches in Diagnostics and for the Prediction of the Individual Fracture Risk.

抄録

骨粗鬆症は、骨量の低下と骨の微細構造の劣化を特徴とする、非常に一般的な全身性の骨格疾患です。骨粗鬆症は、骨格の様々な部位に発生する脆弱性骨折の素因となりますが、椎体骨折（VF）が特に多いことが示されています。予防策と適時の介入は、信頼できる診断と個人の骨折リスクの予測にかかっており、二重エネルギーX線吸収法（DXA）が数十年にわたり参照基準となっている。しかし、DXAには固有の限界があり、他の手法がアドオンとして、あるいは単独で実行可能な選択肢として可能性を示している。特に、コンピュータ断層撮影（CT）や磁気共鳴画像法（MRI）のような3次元（3D）画像診断法が、ますます重要な役割を果たすようになってきている。CTでは、近年の医用画像解析の進歩により、臨床で実施可能なディープラーニングベースのアーキテクチャを用いて、単一の椎体からの自動椎体分割と値抽出が可能になった。MRIについては、近年、磁気共鳴分光法（MRS）や化学シフトエンコーディングに基づく水-脂肪MRI（CSE-MRI）など、骨の健康状態の有望な代替バイオマーカーとして椎体のプロトン密度脂肪率（PDFF）を抽出することができる様々な手法が開発されている。しかし、CTやMRIの画像データを、テクスチャー解析（TA：椎体組成の空間分解評価）や有限要素解析（FEA：骨強度の推定）などの高度な解析技術と組み合わせることで、骨折予測をより効果的に行うことができる。しかし、CTやMRIに基づく骨粗鬆症の診断基準はまだ確立されておらず、このような新しいアプローチの臨床への応用は限定的である。DXA は骨粗鬆症の診断と骨折予測の基準であるが、重要な限界がある - CT と MRI に基づく手法は、（日和見的）アプローチとしてますます使用されるようになっている - CT では、特に深層学習ベースの自動椎骨分割と値抽出が有望視されている。MRI では、スペクトロスコピーや化学シフト画像など、脂肪分画を抽出するための複数の技法が利用可能である。引用形式：- Sollmann N, Kirschke JS, Kronthaler S et al.骨粗鬆症の脊椎のイメージング-診断と個人の骨折リスクの予測のための定量的アプローチ。Fortschr Röntgenstr 2022; DOI: 10.1055/a-1770-4626.

Osteoporosis is a highly prevalent systemic skeletal disease that is characterized by low bone mass and microarchitectural bone deterioration. It predisposes to fragility fractures that can occur at various sites of the skeleton, but vertebral fractures (VFs) have been shown to be particularly common. Prevention strategies and timely intervention depend on reliable diagnosis and prediction of the individual fracture risk, and dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) has been the reference standard for decades. Yet, DXA has its inherent limitations, and other techniques have shown potential as viable add-on or even stand-alone options. Specifically, three-dimensional (3 D) imaging modalities, such as computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI), are playing an increasing role. For CT, recent advances in medical image analysis now allow automatic vertebral segmentation and value extraction from single vertebral bodies using a deep-learning-based architecture that can be implemented in clinical practice. Regarding MRI, a variety of methods have been developed over recent years, including magnetic resonance spectroscopy (MRS) and chemical shift encoding-based water-fat MRI (CSE-MRI) that enable the extraction of a vertebral body's proton density fat fraction (PDFF) as a promising surrogate biomarker of bone health. Yet, imaging data from CT or MRI may be more efficiently used when combined with advanced analysis techniques such as texture analysis (TA; to provide spatially resolved assessments of vertebral body composition) or finite element analysis (FEA; to provide estimates of bone strength) to further improve fracture prediction. However, distinct and experimentally validated diagnostic criteria for osteoporosis based on CT- and MRI-derived measures have not yet been achieved, limiting broad transfer to clinical practice for these novel approaches. KEY POINTS::   · DXA is the reference standard for diagnosis and fracture prediction in osteoporosis, but it has important limitations.. · CT- and MRI-based methods are increasingly used as (opportunistic) approaches.. · For CT, particularly deep-learning-based automatic vertebral segmentation and value extraction seem promising.. · For MRI, multiple techniques including spectroscopy and chemical shift imaging are available to extract fat fractions.. · Texture and finite element analyses can provide additional measures for vertebral body composition and bone strength.. CITATION FORMAT: · Sollmann N, Kirschke JS, Kronthaler S et al. Imaging of the Osteoporotic Spine - Quantitative Approaches in Diagnostics and for the Prediction of the Individual Fracture Risk. Fortschr Röntgenstr 2022; DOI: 10.1055/a-1770-4626.

骨粗鬆症は、骨量減少や骨量減少に伴う骨量減少によって生じる、骨量減少を伴う全身性骨格系疾患です。骨粗鬆症は、骨格の様々な部位に発生する脆弱性であり、特に腹壁の脆弱性が顕著である。予防策や適切な治療法は、正確な診断と個人差のある骨密度の測定に基づいており、数年前からDXA（Doppelröntgen-Absorptiometry）が基準として用いられています。しかし、DXA法には大きな限界があり、他の技術では実用的な代替法として大きな可能性を持っています。特に、コンピュータ断層撮影（CT）や磁気共鳴断層撮影（MRT）のような3次元的な画像処理技術は、非常に重要な役割を担っています。CTに関しては、臨床の現場で実装可能な「ディープラーニング」アルゴリズムを用いた、各個人の骨格に関連する量の自動的なセグメンテーションと抽出に関する、医学的な生体分析の分野における最新の研究成果が発表されています。MRTについては、ここ数年の間に様々な方法が開発され、特に磁気共鳴散乱法（MRS）や、"Chemical Shift Enconding-Based Bildgebung" と呼ばれる画像処理法が実用化されています。Chemical Shift Enconding-Based" Wasser-Fett-Differentialziation を用いて、血圧のサロゲートマーカーとしての心臓の "Proton Density Fat Fraction" (PDFF) を測定しています。CTやMRTの画像データを、より効果的に使用するためには、例えば、TA（Texturanalyse：腹部構造解析）またはFEA（Finite Elemente-Analyse： 腹部形状の解析）と組み合わせて、胸郭の大きさをより正確に把握することが必要となります。しかし、CTやMRTをベースとした骨粗鬆症の特異的かつ実験的に検証された診断基準はまだなく、これらの新しい手法の臨床現場への導入は困難であることがわかりました。DXA法は、骨粗鬆症の診断と骨折の診断のための標準的な方法ですが、重要な限界もあります。- CT と MRT をベースとした技術は、（日和見主義的な）診断において常に使用される。 - CT に関しては、特に "Deep-Learning" をベースとした、測定値の追加を伴う自動的な骨格分割が有用である。MRTでは、スペクトロスコピーや "Chemical-Shift "ビルドバージョンのような、"Fat Fraction "抽出のための高度なテクニックを使用することができます。テクスチャー要素分析および有限要素分析により、脂肪率と肉厚を同時に評価することができます。

Osteoporose ist eine systemische Skeletterkrankung mit sehr hoher Prävalenz, die durch verminderte Knochensubstanz und mikrostrukturelle Verschlechterung des Knochens gekennzeichnet ist. Osteoporose prädisponiert zu Frakturen, welche an verschiedenen Stellen des Skeletts auftreten können, wobei hierunter Wirbelkörper-Frakturen besonders häufig sind. Präventionsmaßnahmen sowie rechtzeitige Interventionen basieren auf einer zuverlässigen Diagnose sowie einer Abschätzung des individuellen Frakturrisikos, wobei die Doppelröntgen-Absorptiometrie (DXA) seit Jahrzehnten als Referenzstandard gilt. Die DXA-Methode hat jedoch inhärente Limitationen, während andere Techniken ein hohes Potenzial als praktikable ergänzende oder sogar alleinige Alternativen gezeigt haben. Im Speziellen spielen dreidimensionale (3 D) Modalitäten der Bildgebung, wie die Computertomografie (CT) und die Magnetresonanztomografie (MRT), eine zunehmend wichtige Rolle. In Bezug auf die CT erlauben aktuelle Entwicklungen aus dem Bereich der medizinischen Bildanalyse inzwischen eine automatisierte Segmentierung und Extraktion relevanter Maßzahlen einzelner Wirbelkörper unter Verwendung von „Deep-Learning“-Algorithmen, welche in die klinische Praxis implementiert werden können. In Bezug auf die MRT stehen dank der Entwicklungen über die letzten Jahre eine Vielzahl an Methoden zur Verfügung, insbesondere die Magnetresonanzspektroskopie (MRS) sowie die Bildgebung mittels „Chemical Shift Enconding-Based“ Wasser-Fett-Differenzierung zur Gewinnung der „Proton Density Fat Fraction“ (PDFF) eines Wirbelkörpers als vielversprechendem Surrogatmarker der Knochengesundheit. Bildgebungsdaten der CT oder MRT könnten jedoch noch effizienter genutzt werden durch eine Kombination mit fortschrittlichen Analyse-Techniken, wie beispielsweise Texturanalyse (TA; zur räumlich hoch aufgelösten Auswertung des Wirbelkörperaufbaus) oder Finite-Elemente-Analyse (FEA; zur Abschätzung der Knochenstärke) zur weiteren Verbesserung der Frakturvorhersage. Bisweilen konnten jedoch noch keine spezifischen und experimentell validierten Diagnosekriterien für die Osteoporose anhand CT- und MRT-basierter Parameter etabliert werden, was die breitere Translation in die klinische Praxis für diese neuen Ansätze erschwert. KERNAUSSAGEN::   · Die DXA-Methode stellt den Referenzstandard für die Diagnose und Frakturabschätzung bei Osteoporose dar, hat jedoch wichtige Limitationen.. · CT- und MRT-basierte Techniken werden zunehmend im Rahmen (opportunistischer) Ansätze genutzt.. · In Bezug auf die CT ist insbesondere die „Deep-Learning“-basierte automatische Wirbelkörpersegmentierung mit Extraktion von Maßzahlen bedeutsam.. · Für die MRT stehen vielfältige Techniken inklusive der Spektroskopie und der „Chemical-Shift“-Bildgebung zur Extraktion der „Fat Fraction“ zur Verfügung.. · Textur- und Finite-Elemente-Analysen können eine zusätzliche Bestimmung des Wirbelkörper-Aufbaus und der Knochenstärke ermöglichen..