X線画像から骨の溶血性転移を特徴づける定量的方法

要旨

本研究の目的は、X線画像を用いて溶骨性病変を識別するためのグレーレベルパラメータの診断的有用性を評価することであった。 材料と方法 レトロスペクティブな研究を行った。 溶骨性転移の骨格X線写真76枚と多発性骨髄腫のX線写真67枚を使用した。 症例は非扁平骨（MM1、OL1）と扁平骨（MM2、OL2）に分類された。 これらのX線画像は、コンピュータを用いた方法で解析した。 計算されたパラメータは，関心領域のグレイレベルヒストグラム解析に基づく平均，標準偏差，変動係数（MGL，SDGL，CVGL）であった． 診断の有用性は、溶骨性転移と多発性骨髄腫に関するパラメータを測定し、受信者動作特性曲線（ROC）下の面積（AUC）を定量化することにより、定量化した。 結果 平坦骨群（MM2、OL2）では、MGL（）、SDGL（）の平均値に有意差が見られた。 それらに対応するAUCの値は、平らな骨ではMGLが0.758、SDGLが0.883であった。 非平坦骨では、これらのグレーレベルパラメータは診断能力を示さない。 結論 グレーレベルパラメーターMGLとSDGLは、平らな骨において、多発性骨髄腫と溶解性転移を区別するための良好な識別診断能力を示す

1. はじめに

溶解性骨病変を評価する際に最も重要な最初のステップの1つは、患者の年齢を知ることである。

多発性骨髄腫は、広範囲に溶骨性損傷を引き起こす形質細胞の悪性腫瘍である。 骨の最も一般的な原発腫瘍で、脊椎、頭蓋骨、肋骨、胸骨、骨盤に見られますが、造血性の赤髄を持つあらゆる骨に影響を及ぼす可能性があります。 患者の平均年齢は50歳以上で、男女比は3：2です。 診断は、臨床検査値および骨髄生検または吸引に基づいて行われます。 多発性骨髄腫の放射線学的外観は、様々な大きさの不規則な溶解性欠損によって特徴付けられる。 これらの溶血部位はしばしば「打ち抜き」と表現され、骨膜反応を認めない。 さらに、多発性骨髄腫の骨病変と溶骨性骨転移をプレーンフィルムで区別することは容易ではない。 多発性骨髄腫患者の病期決定、治療評価、予後判定において、溶骨性病変の検出は極めて重要である。 多発性骨髄腫の範囲と重症度を評価するための新しい画像技術が導入されましたが、ほとんどの施設では、病期（進行度や治療効果）を評価するための補完的な技術として、いまだにX線写真を使用しています。 骨格転移は放射線学的外観により、溶骨性、混合性、または骨芽細胞性に分類される。 骨に転移しやすい癌は、乳癌、肺癌、前立腺癌、甲状腺癌、腎臓癌である。 患者の平均年齢は40歳以上である。 成人の骨転移の分布は、造血性赤髄の分布と非常に似ており、海綿骨と扁平骨に一致する 。

これらの骨病変の診断と分類は、一般に、単純X線撮影（XR）、骨格シンチグラフィー（SS）、コンピュータ断層撮影（CT）、磁気共鳴画像（MRI）、ポジトロン断層撮影（PET）などの様々な画像診断法により行われます。

X線は、溶血性転移や骨髄腫による骨損傷を検出するために行われる最初の画像検査で、骨の損失や減少（骨粗鬆症または骨減少症）、骨の穴（溶血病変）、および/または骨折を示すものである。 低コストで広く利用可能であるにもかかわらず、X 線検査には重要な限界がある。

多発性骨髄腫の溶骨性疾患は、溶骨性転移を有する他のがん患者のそれとは異なる。 溶骨性転移とは対照的に、多発性骨髄腫では破骨細胞の骨破壊の増加が関与しているが、多発性骨髄腫の腫瘍負荷が局所領域で50％を超えると、破骨細胞活性は抑制されるか、または存在しない。

我々の研究の目的は、放射線画像から溶骨性転移と多発性骨髄腫を区別するためのグレーレベルパラメータの診断的有用性を評価することにあった。

材料と方法

2.1. Imaging Database

データ収集は2つのサイクルに分けて計画された。 最初のサイクルでは、99mTc-骨シンチグラフィーと18F-FDG PET検査から決定された溶骨性転移（OL）が確認された前後方向のX線写真76枚を本研究に組み入れました。 患者は遠隔転移を示す肺腺癌の前歴（M1）を有し、前治療は検討されなかった。 平均年齢は61歳（43-81歳の範囲、男性18名、女性27名）。 第2サイクルでは、18F-FDG PET検査と検査パラメータから判断して多発性骨髄腫（MM）が確認された前方後円墳のX線写真67例も含まれた。 年齢中央値は63歳（範囲51～72歳、男性17人、女性14人）。

X線写真は以下の設定で実施された。

放射線写真は、70～80 kVp、焦点からフィルムまでの距離100 cm、高速スクリーンとフィルムカセット（30 cm × 40 cm）の使用で行われた。

参加施設の施設審査委員会はこのレトロスペクティブ研究を承認した。 本論文で使用した放射線画像は、バルセロナ大学医学部生理科学II科の「Medical Imaging Research」研究室のデータベースから入手したものである。 患者の秘密は守られた。

2.2. 方法

以前の研究で、骨格のデジタルX線写真を特徴づけるために、画像処理および分析方法が導入されました。 したがって、デジタル化されたX線写真のグレーレベルパラメータによって、我々は組織学的および解剖学的特徴に従って健康な骨を分類した。

画像は、私たちのグループが以前の研究で開発したコンピュータ化された方法で処理され、特徴づけられました。 画像処理解析のワークフローには、以下のステップが含まれます。 (

X線写真はレーザースキャナー（KFDR-S; Konica, Tokyo, Japan）を用いてデジタル化され、画素サイズは0.175mm、マトリックスサイズは2048×2048、12bitグレースケールである。 デジタイザーの性能は、品質管理プロトコルを用いて評価された。 症例は、各X線写真に手動で描かれた40×50ピクセルの関心領域から取得された。 各X線写真から1つのROIのみが使用された。 組織学的、解剖学的な骨の特徴により、扁平骨と非扁平骨の2群に分類された。

画像処理に伴うX線写真の強度不均一性とノイズの存在により、ROIには異方性拡散フィルターが適用され、ノイズを平滑化すると同時に骨構造に関連するエッジとコントラストが保存されました。

X線写真から算出されたパラメータは、ROIのグレーレベルヒストグラム解析（図1参照）に基づき、平均グレーレベル（MGL）、標準偏差グレーレベル（SDGL）、変動係数（CVGL）である。 平均グレーレベルは、ROIの各画素のグレーレベルを平均した値として定義されます。 MGLは12bitグレースケール（0-4096，0は黒，4096は白に相当）の画像を用いているため，4096のグレーレベルを提供します． ROI画素の標準偏差階調は、平均値（MGL）からの階調のばらつきを計算する。 SDGLは、変動係数（％）としてMGLとの関係で表すことができ、.

2.3. 統計分析

データはSPSS 16.0 (SPSS, Inc., Chicago, IL)を使用して分析した。 標準的な記述的要約統計は、データの全体的な傾向を示すために使用された。 骨グループ間のデータ比較は、Studentのpaired -testを使用して実施された。 多発性骨髄腫の骨病変と溶骨性転移における、考慮した各パラメーター（MGL、SDGL、CVGL）の診断能力を評価するために、ROC曲線下面積（AUC）のノンパラメトリック推定が実施された。 Significance was considered to be reached at .

3. Results

Table 1 shows the descriptive statistics for mean gray level, standard deviation gray level, and coefficient of variation gray level parameters for the groups: osteolytic metastases (nonflat bone: OL1; flat bone: OL2) and multiple myeloma (nonflat bone: MM1; flat bone: MM2). When comparing the gray level parameters between nonflat bone groups (MM1 and OL1) there were no significant differences. In contrast, flat bone groups (MM2 and OL2) showed significant differences in mean values of MGL () and SDGL ().

Table 2 shows the AUC values for the groups studied. There were significant values of AUC when comparing flat bone groups of multiple myeloma and osteolytic metastases (MM2 and OL2) for the MGL and SDGL parameters (AUC values: MGL = 0.758; SDGL = 0.883). These results are illustrated in Figure 2: AUC values correspond to the ROC curve when comparing gray level parameters for flat bone groups. Nevertheless, when comparing nonflat bone groups (MM1 and OL1) there were no significant values of AUC for gray level parameters.

Figure 2

ROC curve for the three parameters considered (mean (MGL), standard deviation (SDGL), and coefficient of variation of gray level (CVGL)) when comparing flat bone groups (multiple myeloma MM2 versus osteolytic metastases OL2).

4. 考察

本研究は、X線写真を用いて、2つの異なる病態（転移と多発性骨髄腫）から溶骨性病変を区別するためのグレーレベルパラメータの診断精度を評価することを目的としている。

非平坦骨に関しては、グレーレベルパラメータは多発性骨髄腫群と溶骨性転移群を区別できなかった。

平坦骨に関しては、多発性骨髄腫はMGLおよびSDGLパラメータ（および、それぞれ）において溶骨性転移群より低いグレーレベルを示した。 一方、CVGLパラメータは、これらのグループを区別することができなかった（）。 多発性骨髄腫と溶骨性転移を比較した場合、SDGLが最も優れた識別能力を持ち（）、MGLが優れた識別能力を持つことが証明された（）。 骨格転移と多発性骨髄腫の骨疾患の分布は、平らな骨（例えば、頭蓋骨、肋骨、胸骨、骨盤）の位置と密接な関係があるため、これは2つのグループの鑑別診断を確立するために重要である。 組織学的に平らな骨は、2枚の皮質薄板からなり、ごく一部の海綿状組織（diploe：骨髄を含む柔らかいスポンジ状の物質）を含んでいます。 多発性骨髄腫では、破骨細胞は骨髄腫細胞に隣接する骨吸収面にのみ集積し、腫瘍のない部位では増加しないためである。 骨吸収の増加に加え、骨形成が抑制されるため、骨髄腫患者の骨病変は純粋な溶骨性（骨芽細胞性の反応なし）となる。 溶骨性転移では、骨における腫瘍増殖のメカニズムは複雑で、破骨細胞および骨芽細胞に対する腫瘍の刺激と、骨の微小環境の反応が関与しています

現在、多発性骨髄腫骨疾患または溶骨性転移を診断するためのさまざまな画像診断法（単純X線撮影、骨格シンチグラフィー、CT、MRIおよびポジトロン放射断層法）が存在します。 両病態の治療効果を正確に評価するためには、骨の構造変化を可視化することが必要です。 この点で、前述の画像診断技術にはそれぞれ長所と短所がある 。 現在、溶骨性病変を検出するための基礎診断評価は、従来のX線撮影でも構成されている。 骨や腫瘍の直接的な解剖学的可視化を早期に確認することで、患者管理やQOLの向上につながる可能性がある。 骨転移は治療可能であるが、治療に対する反応は「測定不能」と考えられており、癌と骨転移を有する患者は新しい治療法の臨床試験に参加することができない . X 線撮影は症候性部位の評価によく用いられ、非特異的あるいは非典型的な所見を明らかにするため、あるいは臨床所見で骨痛が示唆されているがシンチグラフィーが陰性である症例のフォローアップに、シンチグラフィーの補完として有用である。

溶解性骨病変の正確な検出は、これらの病変を定量化することによって向上するはずであり、それによって、画像の解釈における主観性を減らすために選択した領域を定量化し、理想のパラメータを計算し、正常性のパターンを定義し、これらの指標の逸脱を評価して病理を判断できるようなコンピュータによる方法の道を開くことができるだろう。 さらに、このデジタル手法は、治療中のこれらの溶解性骨病変の進化を研究し、新しい病変を認識し、以前の病変と区別するために有用である。

この方法の利点は、広く普及し、コストが低く、患者の快適さが向上することである。

この方法は、臨床に関連する問題に適用できる可能性がある。 例えば、ビスフォスフォネートは、多発性骨髄腫や溶骨性転移で遭遇する骨の合併症の予防治療として投与されます。 しかし、近年、これらの薬剤と新たな骨損傷である顎骨壊死との関係が確立されつつある。 この病変は、顎から分離された骨の血管壊死が特徴である。

本研究では、デジタル化されたX線写真のグレーレベル画像パラメータが、2つの骨疾患の定量化と鑑別に果たす役割について、予備的な結果を明らかにしました。 その結果、グレーレベルパラメータは、平らな骨における多発性骨髄腫と溶解性転移の骨病変を正確に定量化することを実証するものであった。 これは鑑別診断のための補完的な方法として有用である。 骨転移や多発性骨髄腫の骨病変の大部分（約80-90％）は、軸骨（脊椎、肋骨、頭蓋骨、大腿骨、骨盤）に存在し、これらは主に扁平骨である。

結論として、グレーレベルパラメーターMGLとSDGLは、平らな骨における多発性骨髄腫と溶解性転移を区別するための優れた識別診断能力を示す（および0.883、それぞれ）。

利益相反

著者は、この論文の発表に関して利益相反はないことを宣言します

利益相反

利益相反

利益相反はない。