骨の小柱領域を含む低磁場MR画像から診断情報を抽出するための該画像のコンピュータに基づく解析方法であって、前記画像に、訓練された統計分類器を適用するステップであって、該訓練された統計分類器は、前記骨の小柱領域を含む低磁場MRI画像の訓練集合に対して訓練されており、該低磁場MRI画像のそれぞれが、該画像の出所である人物が罹患している小柱骨変性疾患の深刻度に従ってラベル付けされている、ステップを備え、前記分類器の前記訓練において、前記訓練集合内の前記画像ごとに関心領域ROIが定義され、該ROI内のボクセル輝度に関するテクスチャ情報が得られ、前記ラベル付けに従って、前記訓練集合画像を適切に分類する前記テクスチャ情報の特徴の組み合わせが見つけられ、前記訓練された統計分類器を前記画像に適用する際、コンピュータにおいて、前記関心領域ROIが前記画像内で見つけられ、前記分類器を訓練するのに用いられた種類の前記ROI内のボクセルの輝度に関するテクスチャ情報が得られ、前記画像の前記ROI内の前記ボクセルの前記テクスチャ情報の特徴が、前記分類器の前記訓練において習得したように組み合わされ、前記小柱骨変性疾患のレベル、又は該骨変性疾患が発症する傾向、又は前記画像と関連付けられた該骨変性疾患のレベルが推定される、解析方法。前記訓練集合画像は、前記画像の撮影時点で前記画像が関連する人物が罹患している小柱骨変性疾患の前記深刻度に従ってラベル付けされた、請求項1に記載の方法。前記訓練集合画像は、前記画像の撮影時点後の時点で前記該画像が関連する人物が罹患している小柱骨変性疾患の前記深刻度に従ってラベル付けされ、前記画像は、前記人物が前記疾患に罹患していなかったか、又は前記疾患に、より低い程度罹患していた時点に撮影された、請求項1に記載の方法。前記小柱骨変性疾患は関節炎である、請求項1又は2に記載の方法。前記小柱骨変性疾患は、骨粗しょう症又は骨ページェット病である、請求項1又は2に記載の方法。前記訓練集合画像及び解析される前記画像は、0.5T以下の磁場強度を有するMRI装置を用いて取得される、請求項1~5のいずれか1項に記載の方法。前記テクスチャ情報は、前記画像に、以下のフィルタ、すなわち、Nジェットフィルタ、構造テンソルフィルタ、ヘシアンフィルタ、勾配フィルタ、及び勾配振幅フィルタ、のうちの1つ又は複数を適用すること、及びフィルタリングされた画像ごとに、平均値、標準偏差、及びシャノンエントロピーのうちの1つ又は複数を導出すること、によって得られるテクスチャ情報を含む、請求項1~6のいずれか1項に記載の方法。前記フィルタは、複数のスケールにおいて適用される、請求項7に記載の方法。前記テクスチャ情報は、フィルタリングされていない画像から、前記平均値、前記標準偏差、及び前記シャノンエントロピーのうちの1つ又は複数を導出することによって得られるテクスチャ情報を更に含む、請求項7又は8に記載の方法。前記テクスチャ情報は、前記画像に、複数のスケールにおいて、前記Nジェットフィルタ、前記構造テンソルフィルタ、及び前記ヘシアンフィルタを適用すること、並びに、前記フィルタリングされた画像ごとに、前記平均値、前記標準偏差、及び前記シャノンエントロピーのうちの1つ又は複数を導出することによって得られるテクスチャ情報を含む、請求項7~9のいずれか1項に記載の方法。前記推定は、前記画像の出所である前記人物における前記小柱骨変性疾患の現在又は未来の程度を推定する1つ又は複数の他のバイオマーカと組み合わされ、それによって複合バイオマーカが形成される、請求項1~10のいずれか1項に記載の方法。前記1つ又は複数の他のバイオマーカは、生化学的な軟骨分解産物尺度、軟骨体積、軟骨厚み、軟骨平滑性、軟骨曲率、及び軟骨均一性からなる群から選択される、請求項11に記載の方法。前記同じ人物からより早い時点又はより後の時点に得られた第2の画像も同様に解析され、前記2つの画像の前記解析結果が比較される、請求項1~12のいずれか1項に記載の方法。骨の小柱領域を含む低磁場MR画像から診断情報を抽出するための、該画像のコンピュータ化された分類のための統計分類器の開発方法であって、前記骨の小柱領域を含む低磁場MR画像の訓練集合に対して統計分類器を訓練するステップであって、該低磁場MR画像のそれぞれが、該画像の出所である人物が罹患している小柱骨変性疾患の深刻度に従ってラベル付けされている、ステップを備え、前記分類器の前記訓練において、前記訓練集合内の前記画像ごとに関心領域ROIが定義され、該ROI内のボクセルの輝度に関するテクスチャ情報が得られ、前記ラベル付けに従って、前記訓練集合画像を適切に分類する前記テクスチャ情報の特徴の組み合わせが見つけられる、開発方法。本発明の例示的な実施形態では、MR画像は以下のように取得された。MRIスキャナは四肢の撮像に専用のEsaoteC-Span低磁場0.18Tスキャナであった。スキャナパラメータは以下のとおりであり、すなわち、Turbo3DT1シーケンス、40度のフリップ角、50msの繰返し時間、及び16msのエコー時間であった。スキャン中、被検者は、荷重を支持しない背臥位にあった。取得時間は約10分であった。スキャンの大きさは、情報を含まない境界域を自動除去した後、70×170×170ボクセルである。空間面内解像度は0.70×0.70mm2であり、スライス厚は、関節の大きさに依拠して、0.7mmと0.94mmとの間の範囲にわたった。最も一般的な距離は0.78であり、これによってボクセルはほぼ等方性となった。このように取得されたデータ集合は、159人の被検者からの3DMRスキャンで構成された。取得エラーによるスキャンを除外した後、311個の膝のスキャンが含まれていた。スキャンスライスの例は図1、図2、及び図3に見られる。集団特性は、年齢が56±16であり、BMIが26±4であり、47が女性であり、19がX線写真によるOAを有していたKL>1。全てのスキャンは、放射線医によってX線写真から求められた、膝OAを測定する最も信頼できる基準による方法、すなわちチェルグレンローレンススコア[2]によってスコア付けされた。スコアは0~4の範囲にわたった。ここで、KL0は健康な膝を示し、KL1は境界の膝を示し、KL2~KL4は中程度のOAから深刻なOAを有する膝までを規定する。データ集合における膝の分布を表1に示す。健康な膝/境界の膝とOAの膝とで分けると、各群における膝のパーセンテージは81及び19であり、これによってデータ集合が不均衡になる。スキャンは、膝が、脛骨と大腿骨とをつなぐ大腿脛骨関節からなることを示している。皮質殻は内側の明るい小柱骨の回りにほとんど黒色の線として現れる。軟骨は、関節骨の表面上の明るい層として示されている。軟骨の領域分割は、Folkesson他[16]に従って行われた。まず、kNN分類器によって、特徴選択を含む完全に自動のボクセル分類を行った。分類器を、25個の膝スキャンからの手動領域分割に対して訓練した。分類の結果、脛骨の軟骨の二値領域分割となった。最後に、Dam他[17]に記載されているように作製された統計的形状モデルを、二値領域分割に変形し、この形状モデルが骨構造解析の基礎を形成した。次に、以下の4つのステップを説明する。第1に、関心領域ROI抽出が実行される。第2に、関心領域内の特徴抽出が提示される。最後に、最良のテクスチャ特徴の分類及び選択が説明される。ROI抽出の目標は、ROIが小柱骨内に位置し、このため軟骨も皮質骨もカバーしないように、ROIを自動的に選択することである。小柱構造のみがROI内にあることを確実にしながら、様々な度合いのOAを有する膝スキャンの目視検査によってROIパラメータを選択した。結果として得られたROIは、平均で、軟骨の2mm~13mm下、前部/後部軟骨の20~75、内側/外側軟骨の20~60に位置した。自動ROI抽出の例は図1A、図1B、及び図1Cに見られる。OAの進行に関してスキャン内の関連情報を強化するために、スキャンが健康であるか又は罹患しているかを判断する際、分類器を支援するために特徴抽出が実行される。本発明者らが探求している基礎を成す構造に関する知識がないので、画像から多数の一般特徴が抽出される。したがって、その後、最良の特徴を選ぶために特徴選択が実行される。多くのパターンについて良好な結果を与えることが証明されている一般的な特徴集合は、Nジェット[24]である。Nジェットフィルタによって、次数Nまでのガウス導関数カーネルの集合が得られる。ここでは、3ジェットフィルタが含まれ、この結果、3次を含む3次までのガウス導関数カーネルが得られる。さらに、構造テンソル[25]、ヘシアン、及び勾配振幅等の、ガウス導関数カーネルの非線形結合を含めた。最後に、輝度画像すなわち元のフィルタリングされていない画像を特徴集合に加えた。上述したフィルタは、スケール、回転、及び輝度に対し不変の特徴を含み、このため、特徴は画像内で目に見える骨構造を含むことが予期された。計算コストを低く保つために、線形特徴及びそれらの非線形結合のみを抽出した。本発明者らは、幾つかのスケールで骨構造を解析し、不適切なスケールに起因して重要な構造が欠落することを回避することを意図した。小さなスケールは、小柱構造を包含するために含まれる。さらに、疾患とともに、骨髄病変BML等のより大きな構造も変化する可能性があり、このため、より大きなスケールの特徴が必要である。このため、スケールは1mm、2mm、及び4mmとして選択される。特徴は領域にわたって計算され、結果として要約効果が得られるので、BMLの大きさが1cm~2cmである可能性があり、最も大きなスケールが1cm未満であるにもかかわらず、BMLは依然として現れることが予期される。各特徴抽出の結果、スキャンと同じ大きさの特徴画像が得られた。フィルタの多くについて、抽出結果は3つの値のベクトル、例えば、或るスケールの構造テンソルの固有ベクトルであった。特徴は全て別個に処理され、このため固有ベクトルは3つの個々の特徴となった。上述したように、目標は、膝のスキャンを、健康であるか又は罹患しているとして分類することであった。これによって、特徴画像ごとの、膝全体の単一のスコアの必要性が高まった。これは多くの方法で達成することができる。[20]では、ROI内の輝度ヒストグラムが分類に用いられる一方、[21]では、ピクセル分類の後、単一のスコアへの分類確率の融合が行われた。そのような方法は、本発明の実践においても適用可能である。一方、ここで、ボクセルの分類は必要でなく、このため行われなかった。さらに、本発明者らは、単一スコアを単純なままにしておくことを望んだ。このため、特徴画像ごとに、ROI内の変動の明白な尺度、すなわち、標準偏差std及びシャノンエントロピーを計算した。BMLの要約効果に起因して、ROIの平均値を更に計算し、結果として3つの異なる特徴尺度を得た。上述した特徴を3つの異なるスケールで抽出し、特徴画像ごとに3つの特徴尺度を計算すると、画像ごとの総特徴数は534となった。訓練される分類器は多数の種類のものとすることができるが、幾つかは、他のものよりも良好にタスクに適している場合がある。本発明者らは、グランドトゥルースがKLスコアである場合、教師付き分類器によって健康な膝とOAの膝とを分離することを望む。6つの異なる分類器の性能を、それらの分類器の、膝のスキャンを健康であるか又は変形性関節症であるとして分類する能力に関して評価した。クラスの分離がどの程度複雑であるか、及びいずれのタイプの分類器がこの問題に関して最も良好に機能するかが知られていなかったため、様々な分類器を選択した。単純な線形分類器、線形判別解析LDA、対応する二次分類器QDA、最近傍NN、k最近傍kNN、重み付き最近傍wNN[19]、及び重み付きk最近傍wkNNによる方法を試行した。NN及びkNNの変形について、概算最近傍の実施を用いた[20]。健康な膝の数及びOAの膝の数に関してデータが不平衡であるので、精度尺度等のコスト関数は、この特定のデータ集合に不適切な選択である一方、ROC曲線下面積AUCは適している。したがって、AUCを、異なる特徴集合を比較する尺度として選択した。健康な膝をOAの膝から分離するために適切な特徴集合を分類器に提供すべく、特徴選択を実行した。最も良好な特徴集合を、連続浮動前進選択SFFS:sequentialfloatingforwardselectionによって選択した[21]、[22]。SFFSは、上記で、最適な方法に匹敵する性能を有すると示した分類器依存の準最適方法である[23]、[24]。このアルゴリズムは、空の特徴集合で開始する。第1のステップは、特徴を特徴集合に反復的に含めることである。含めるたびに、その後に除外ステップが続く。除外ステップでは、新たな特徴集合が同じ大きさの以前の特徴集合よりも良好に機能する場合、SFFSが特徴を除去する。本方法の浮動特性に起因して、誤って付加された又は除去された特徴を訂正する能力が可能である。したがって、SFS[22]等の他の準最適特徴選択方法のネスティング問題が回避された。特徴を繰返し付加することができ、結果としてその特徴の重みが増大するように、特徴を重み付けした。管理可能な計算時間を確保するために、特徴の最大数を設定した。特徴の最大数に達すると、アルゴリズムは停止した。最も良好な特徴集合全体を、その大きさに関わらず、最も高い性能を有する集合として選択した。予備実験は、既に特徴集合の大きさ10において、訓練AUCが大幅に改善しないことを示した。したがって、特徴の最大数を20に設定した。これは、アルゴリズムが特徴の最大数に達する前に前後に浮動する余地をもたせたものである。脛骨の小柱骨構造に基づくOAの診断システム全体が、以下のコンピュータによって実行されるアルゴリズムに要約される。1:forall膝のスキャンdo2:ROIを計算する3:特徴を抽出する4:endfor5:for各評価do6:訓練集合、検定集合、及び試験集合のデータに分割する7:集合ごとに特徴を正規化する8:最大数の特徴に達するまでSFFSを行う9:大きさが1の特徴集合の訓練AUCをmaxfeatへリターンする10:最も高い訓練AUCを有する特徴集合として骨構造マーカを選択する11:試験データのために骨構造マーカによって分類を行う12:汎化AUCを計算する13:endfor14:全ての評価の中央値結果を計算する所与の分類器について所与の特徴集合の性能を評価するとき、2つのタイプの性能尺度、すなわち訓練AUC及び汎化AUCが検討される。訓練AUCは通常、選択された特徴がどの程度良好に訓練データを説明するかを記述する一方、汎化AUCは、見つかった特徴がどの程度良好に新たなデータを分離するかを記述する[25]。目標は、高訓練AUC及び高汎化AUCの双方を伴う特徴を選択することによって双方の性能尺度を最大にすることである。或る程度の過剰適合が不可避であるので、訓練AUCは、通常、汎化AUCよりも常に大きくなる。特徴集合の大幅な過剰適合を回避するために、目標は、訓練AUCと汎化AUCとの間の差を最小にすることである。過剰適合は特に、ここで用いられるデータのように、特徴数が大きく、訓練サンプル数が限られている場合に存在する。選択された特徴集合が良好に汎化するように特徴選択評価を設計することが重要である。最も単純な方法は、データを3つの集合、すなわち、訓練集合、検定集合、試験集合に分割することである[22、章2]。訓練集合は、分類器のための訓練データを形成する一方、検定集合は所与の特徴部分集合の性能を試験するのに用いられる。最後に、最適な特徴部分集合が見つかると、特徴集合の汎化が試験集合の分類によって試験される。データの多様性を包含するために、交差検定CVが広く用いられる。交差検定によって、データは3つの上述した集合にN回分割され、このためN個の評価が実行される。性能は、N個全ての評価にわたる中央値AUCとして計算される。CVの特殊な事例はリーブワンアウトLOOである。LOOでは、Nはサンプル数に等しく、検定集合は1つのサンプルのみからなる。LOO方式は、訓練サンプル数が増大するので、より良好に汎化すると予期されるが、CVよりも計算コストが高い。特徴選択を行なっているときの以下の6つの分類器、すなわちNN、wNN、kNN、wkNN、LDA、及びQDAの性能を、特徴選択実験によって比較した。分類器ごとに、交差検定CV及びリーブワンアウトLOOを行った。ここでのように、限られたデータしか利用可能でなく、特徴空間が高次元である場合、LOOがCVよりも良好に機能することが予期された。それぞれ、合計100個の評価を行い、ここでデータ集合は部分集合にランダムに分割された。CVの場合、データを3つの集合に分割し、ここで1/3は訓練に用いられ、1/3は検定に用いられ、1/3は試験に用いられた。特徴選択を実行するとき、この結果、104個の訓練スキャン及び104個の検定スキャンを得た。CV汎化を計算するとき、訓練集合及び検定集合の双方を訓練として含め、結果として208個の訓練スキャン及び103個の試験スキャンを得た。LOOでは、データを2つの集合に分割し、ここで2/3は訓練/検定に用いられ、1/3は試験に用いられた。LOO特徴選択は208個のスキャンを含み、そのうちの1つを検定のために、207個を訓練のために、反復的に選択した。1つを除いた全てのスキャンに対し訓練することによって、103個のスキャンの試験集合に対し、LOOの汎化を計算し、結果として310個の訓練スキャンを得た。双方の方式について、100個のAUCの中央値として訓練及び試験性能全体を計算した。訓練集合の分布に基づいて、各特徴をゼロ平均及び分散1unitvarianceに正規化した。最大20個の特徴を用いて特徴選択を実行した。経験則を用いることによって、kNNについて分類器のk、すなわちk=√nを求めた。ここで、nは訓練サンプルの総数である[28]。kは最も近い整数に丸められる。CVの場合、k=10であり、LOOの場合、k=14である。NN及びkNNの双方について、ANNeps=0である[27]。以前の研究は、生化学マーカをOAの撮像マーカと組み合わせた結果、膝のOAの診断及び予後診断の双方を改善する良好な集約マーカaggregatemarkerを得ることができることを示している[26]。したがって、開発された骨構造マーカの性能を、OAの進行に関連した他のタイプのバイオマーカに関して評価した。個々のバイオマーカの性能を解析し、開発された骨構造マーカと比較した。さらに、集約マーカを評価した。様々なバイオマーカを包含するために、生化学マーカ及びMRIマーカの双方を含めた。提示される全てのOAバイオマーカは[26]において以前に評価されている。生化学マーカは、II型コラーゲンのC-テロペプチドフラグメントCTX-IIの尿中レベルである。CTX-IIは軟骨劣化の指標である。これを各患者について測定し、結果として患者の左膝及び右膝それぞれについて同一のCTX-II値を得た。5つの異なるMRI軟骨マーカ、すなわち体積、厚み、平滑性、曲率、及び均一性を含めた。全てのマーカを、上述した軟骨領域分割に基づいて計算した。体積マーカは、関節の大きさに正規化された軟骨の量を記載する[16]。厚みは、軟骨板の平均厚みとして測定される[17]。平滑性は、スケールの細かい表面曲率に関するのに対し、曲率マーカは[4]から軟骨板の全体的な曲がりを測定する。均一性は、軟骨の均質性uniformityを測定するQazi他[27]のように、1から脛骨内側区画におけるエントロピーを引いたものとして定量化した。全てのMRI軟骨マーカを、この例において用いられる同じ画像から抽出した。上述したLDALOO分類方式によってバイオマーカを評価した。汎化AUCのみを検討する。AUCスコアの統計的有意性及びそれらの間の差を、DeLongの試験[28]を用いて試験した。特徴を、ゼロ平均及び分散1に正規化した。特徴選択を、最大で20個の特徴を用いて実行した。NN分類器の設定はk=1であり、kNN分類器の設定は、CVの場合、k=10であり、LOOの場合、k=15であり総訓練サンプルの二乗根、双方についてANNeps=0であった[20]。分類器ごとの平均訓練AUC及び平均汎化AUCが表IIに示されている。全ての分類器にわたって、中央値訓練AUCは、0.88から0.99まで変動し、汎化AUCは0.59から0.77まで変動する。CV及びLOOを比較することによって、LOOが通常、汎化AUCを改善するが、訓練AUCを悪化させもすることが示されている。これは、LOOによって訓練データを増大させると、訓練AUCと汎化AUCとの間のスパンが予期されるとおりに減少することを意味する。NN分類器及びkNN分類器において最近傍の重み付けを行うとき、訓練AUC及び汎化AUCの双方が増大する。wNN分類器の場合、増大が大幅である一方、wkNNの場合、増大が小さい。これはおそらく、重み付け方式が通常の分類よりも多くの近傍を含み、これによって、kNN内の14個の近傍と比較して、1つの近傍にのみ依拠するときの差がより大きくなることに起因する。LDAは、その線形性にも関わらず、他の分類器よりも良好に機能する。LDA分類器の場合、訓練AUC及び汎化AUCの双方が高くなる。QDA分類器の訓練AUCはLDAに類似しているが、汎化AUCははるかに低い。これは、QDAを実行するときのデータの過剰適合を示している。単一の最も良好な特徴を含めた結果、訓練AUCが0.666と0.812との間になり、汎化AUCが0.524から0.734までになった。全ての分類器について、特徴の集合を選択することにより、単一の特徴のみを選択するよりも高い性能がもたらされた。LOOLDA分類器方式において分類が行われた。バイオマーカごとの平均汎化AUC及び集約バイオマーカの汎化AUCが表IIIに示されている。個々のバイオマーカは、0.584のAUC、軟骨体積p=0.42から、0.792のAUC、軟骨平滑性p=0.009に及んだ。双方の生化学マーカ、CTX-II、軟骨マーカ平滑性及び曲率、並びに骨構造マーカが0.70を超えるAUCを有した。実際に、骨構造マーカは個々のマーカの中で二番目に高いAUCを有し、AUCスコアが有意であったp=0.0059。骨構造マーカのAUCはCTX-IIよりも有意に高いp=0.0001一方、軟骨バイオマーカについては有意とならなかった。開発された骨構造マーカを除く全てのバイオマーカを組み合わせて集約マーカを形成した結果、AUC0.820p=0.0037が得られた。全てのバイオマーカを含む集約バイオマーカによって、結果として0.846p=0.000059のAUCが得られ、これは最も高いAUCであり、CTX-II、軟骨体積、軟骨厚み、及び軟骨均一性よりも有意に高い。サンプルの大きさが小さいこと、及び特徴空間の次元が高いことが、CV方式及びLOO方式においてブートストラップ法を実施する動機となった。ブートストラップ法の結果、満足のいく結果が得られた。しかしながら、CV及びLOOの双方によって、評価ごとに1つの、100個の異なる骨構造集合が得られた。100個の異なる特徴集合を扱うとき、OAステータスの差を記述する特徴の更なる調査は困難である。特徴集合の同値類解析を実行して、特徴全体を抽出することができるが、これは簡単な作業ではない。したがって、結果として特徴の単一の集合が得られるように評価方式を単純化することに進んだ。次に、この単一の特徴集合の性能全体を集約マーカに含めることができ、この集約マーカは、個々のKLレベル間を分離するその集約マーカの能力によって評価される。単一の最も良好な特徴集合を求めることは、LDA分類器を用いたSFFSによる単一の特徴選択によって行った。一方、データ集合の多様性を包含するために、SFFS評価に幾つかの異なる訓練集合及び検定集合を含めた。SFFS内の特徴集合の評価ごとに、100個の異なる訓練集合及び検定集合を用いて特徴集合の性能を評定した。実験のそれぞれの結果、AUC尺度が得られた。特徴集合の全体性能を、100個の実験の中央値AUCとして計算した。結果としての単一の最も良好な特徴集合を、集約マーカに更に含めた。集約マーカは、上述したように、以下のマーカ、すなわち、単一の最も良好な骨構造マーカ、軟骨体積、軟骨厚み、軟骨平滑性、軟骨曲率、軟骨均一性、及びCTX-IIで構成された。集約マーカを、その集約マーカの、健康な膝とOAの膝とを分離する能力のみでなく、異なる段階のOAも分離する能力によっても評価した。用いられた統計試験はスチューデントのt検定であった。各特徴を、訓練集合の分布に基づいて、ゼロ平均及び分散1に正規化した。特徴選択を、最大で20個の特徴を用いて実行した。単一の特徴集合を選択した結果、訓練AUC0.959及び汎化AUC0.777が得られ、これは表IIにおけるCV及びLOOのLDA結果に匹敵した。単一の最良の特徴集合を含む集約マーカによって、結果としてAUC0.926が得られた。健康な群及びOAの群、並びにLDA分類器によって規定されるKLレベルごとの、健康である平均確率が図2に示されている。健康な群及びOAの群について、そして点線の右側に、KLスコアごとに、測定値の平均値が示されている棒は平均値の標準誤差SEMを示している。統計的に有意な分離が可能であるレベルは、星印によってマーク付けされている。表の点線の左に示されているように、健康な群対OA間には有意差p<0.0001が存在する。さらに、KL0とKL1との間の差p<0.0001、KL1とKL2との間の差p<0.0001、及びKL2とKL3~4との間の差p<0.01も有意であった。選択された特徴はNジェットフィルタと、構造テンソル及びヘシアンの固有ベクトル及び値の双方とを含んだ。3つ全てのスケールにおける平均値、標準偏差、及びエントロピースコアの双方を含めた。概して、y方向及びz方向の次数1以上の導関数を選択した。これは、局所的方向の変動を記述する特徴を優先することを示している。結果は、小柱骨構造に基づいて健康な膝とOAの膝とを分離することが可能であることを実証した。幾つかの分類器を試行することによって、この問題について、線形分類器が二次分類器並びに非線形分類器NN及びkNNの双方よりも性能が優れていることが明らかになった。データの特性が理由であると考えられている。非常に限られたデータ集合を用いて分類を行うとき、高次の特徴空間を用いて動作した。このため、特徴空間は非常にスパースとなる。分類を行うとき、単純でパラメトリックなLDAは、全ての利用可能な訓練サンプルに基づいてデータを分離する一般規則を作成する。一方、kNNは、k最近傍のみに基づいて分類を行い、これは試験サンプルから離れ、このため特徴が異なり、場合によってはクラスラベルが異なることになる。LDAはデータの全体傾向に従う一方、kNNはデータの断片に基づいて決定を行う。LDAがkNNよりも良好に機能することは、健康又は変形性関節症の各クラスの膝が、特徴空間において単一のクラスタ内にあることを示している。適切な特徴の集合を選択することは、単一の最も良好な特徴又は特徴の完全な集合を含むことよりも良好な結果となることが実証された。これは、特徴選択が、骨構造のための撮像マーカを開発する際に必要なステップであることを示唆している。CV方式の代わりにLOO方式を用いることによって、訓練データの大きさが二倍になり、結果として、汎化AUCの改善が示された。LOOは、データが限られており、過剰適合がリスクであるきの適切な選択である。開発された骨構造マーカの診断能力はOAの他方のバイオマーカに匹敵した。骨構造マーカAUCは、確立されたMRI軟骨マーカ及び生化学マーカのうちの幾つかよりも有意に高く、OAのMRI小柱骨構造マーカの開発が実現可能であることを示している。OAの複雑度及び不均一性によって、単一のマーカが包括的な定量化を可能にすることが実現しにくいものとなっている。したがって、異なる解剖学的構造をターゲットにする測定値に基づいた集約マーカが、潜在的に、より優れている可能性がある。結果は、非常に様々な個々のバイオマーカがそれぞれ何らかの診断能力を提供することを示した。一方、開発された集約マーカが、大幅ではないにしても優れており、本発明のバイオマーカを含むマルチモードマーカの可能性を実証した。評価方式を、結果として単一の特徴集合が得られるように単純化することにより、有望な結果が示された。骨構造特徴の汎化AUCはLOOに匹敵した。単一の特徴集合を含む集約マーカは、健康な群とOA群との間、及び個々のKLレベル間の有意な分離を示した。それによって、開発された集約バイオマーカは、診断マーカ、及びOA治療の有効性マーカとしての効用を示している。単一の特徴集合は、小柱骨内の局所的な向きに関連する特徴を含んだ。これは、健康なものと罹患したものとの間で異なる骨構造が、実際に、予期されるように小柱構造に関連していることを示唆している。さらに、選択された特徴の予備解析によって、機械解析の下で、OAの骨組織bonetextureが、健康な骨と比較して、低磁場MRIにおいて不均一に見えることが示唆されている。本明細書において、明示的に別に示されない限り、単語又はは、言及された条件のうちのいずれか又は両方が満たされるときに真値を返す演算子の意味において用いられ、条件の1つだけが満たされることを必要とする演算子排他的論理和とは対照的である。単語~を備えるcomprisingは、~からなるconsistingofを意味するのではなく、~を包含するincludingの意味で用いられる。上記の一般に認められている全ての先行する教示は、引用することにより本明細書の一部をなすものとする。本明細書において任意の先行する公開文献を認めることは、その教示が、その日付の時点でオーストラリア国又は他の国において一般的に認められていることを承認又は明言すると解釈されるべきではない。[引用文献]1GBlumenkrantzCTLindseyTCDunnHJinMDRiesTMLinkLSSteinbachandSMajumdarApilottwoyearlongitudinalstudyoftheinterrelationshipbetweentrabecularboneandarticularcartilageintheosteoarthritickneeOsteoarthritisandCartilagevol12no12pp9971005December20042JHKellgrenandJSLawrenceRadiologicalassessmentofosteoarthrosisAnnalsoftheRheumaticDiseasesvol16no4pp494502December19573RWMoskowitzRDAltmanMCHochbergJABuckwalterandVMGoldbergOsteoarthritisDiagnosisandMedicalSurgicalmanagement4thedWoltersKluverHealth20074JFolkessonEBDamOFOlsenMAKarsdalPCPettersenandCChristiansenAutomaticquantificationoflocalandglobalarticularcartilagesurfacecurvatureBiomarkersforosteoarthritisMagneticResonanceinMedicinevol59no6pp1340134620085EBDamJFolkessonPCPettersenandCChristiansenAutomaticmorphometriccartilagequantificationinthemedialtibialplateaufromMRIforosteoarthritisgradingOsteoarthritisandCartilagevol15no7pp80881820076FEcksteinDBursteinandTMLinkQuantitativemriofcartilageandbonedegenerativechangesinosteoarthritisNMRinBiomedicinevol19pp82285420067CGPeterfyAGuermaziSZaimPFTirmanYMiauxDWhiteMKothariYLuKFyeSZhaoandHKGenantWholeorganmagneticresonanceimagingscoreofthekneeinosteoarthritisOsteoarthritisandCartilagevol12no3pp17719020048FWRoemerandAGuermaziMRimagingbasedsemiquantitativeassessmentinosteoarthritisRadiologicClinicsofNorthAmericavol47no4pp633654July20099PRKornaatRYTCeulemansHMKroonNRiyaziMKloppenburgWOCarterTGWoodworthandJLBloemKneeosteoarthritisscoringsysteminterobserverandintraobserverreproducibilityofacompartmentbasedscoringsystemSkeletalRadiologyvol34pp95102February200510AMParfittMKDreznerFHGlorieuxJAKanisHMalluchePJMeunierSMOttandRRReckerBonehistomorphometrystandardizationofnomenclaturesymbolsandunitsJournalofBoneMineralResearchvol2no6pp595610198711EAMessentJCBucklandWrightandGMBlakeFractalanalysisoftrabecularboneinkneeosteoarthritisisamoresensitivemarkerofdiseasestatusthanbonemineraldensityCalcifiedTissueInternationalvol76no6pp419425200512JCBucklandWrightJALynchandDGMacfarlaneFractalsignatureanalysismeasurescancellousboneorganisationinmacroradiographsofpatientswithkneeosteoarthritisAnnalsoftheRheumaticDiseasesvol55no10pp749755199613EAMessentRJWardCJTonkinandCBucklandWrightDifferencesintrabecularstructurebetweenkneeswithandwithoutosteoarthritisquantifiedbymacroandstandardradiographyrespectivelyOsteoarthritisandCartilagevol14no12pp13021305200614VPatelASIsseverABurghardtALaibMRiesandSMajumdarMicroctevaluationofnormalandosteoarthriticbonestructureinhumankneespecimensJournalofOrthopaedicResearchvol21no1pp613200615FEcksteinAGuermaziandFWRoemerQuantitativeMRimagingofcartilageandtrabecularboneinosteoarthritisRadiologicClinicsofNorthAmericavol47no4pp655673July200916JFolkessonEBDamOFOlsenPCPettersenandCChristiansenSegmentingarticularcartilageautomaticallyusingavoxelclassificationapproachIEEETransactionsonMedicalImagingvol26pp106115200717EBDamJFolkessonPCPettersenandCChristiansenAutomaticcartilagethicknessquantificationusingastatisticalshapemodelinMICCAIJointDiseaseWorkshop200618LMJFlorackBMtHaarRomenyJJKoenderinkandMAViergeverTheGaussianscalespaceparadigmandthemultiscalelocaljetInternationalJournalofComputerVisionvol18no1pp6175April199619KChernoffandMNielsenWeightingofthekNearestNeighborsInternationalConferenceofPatternRecognition201020SAryaDMMountNSNetanyahuRSilvermanandAYWuAnoptimalalgorithmforapproximatenearestneighborsearchingJournaloftheACMvol45no6pp891923November199821PSomolPPudilJNovovicova ́andPPaclkAdaptivefloatingsearchmethodsinfeatureselectionPatternRecognitionLettersvol20no1113pp11571163199922IGuyonSGunnMNikraveshandLAZadehFeatureExtractionFoundationsandApplicationsserStudiesinFuzzinessandSoftComputingSpringerBerlinHeidelberg2006vol20723PPudilJNovovicova ́andJKittlerFloatingsearchmethodsinfeatureselectionPatternRecognitionLettersvol15no11pp11191125199424AKJainandDZongkerFeatureselectionEvaluationapplicationandsmallsampleperformanceIEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligencevol19no2pp153158199725MSonkaandJMFitzpatrickHandbookofMedicalImagingMedicalImageProcessingandAnalysisSPIE2000vol226EBDamMLoogCChristiansenIByrjalsenJFolkessonMNielsenAQaziPCPettersenPGarneroandMAKarsdalIdentificationofprogressorsinosteoarthritisbycombiningbiochemicalandMRIbasedmarkersArthritisResearchTherapyvol11no4pR1152009seerelatededitorialbyWilliamshttparthritisresearchcomcontent11513027AAQaziJFolkessonPCPettersenMAKarsdalCChristiansenandEDamSeparationofhealthyandearlyosteoarthritisbyautomaticquantificationofcartilagehomogeneityOsteoArthritisandCartilagevol15no10pp11991206200728ERDeLongDMDeLongandDLClarkePearsonComparingtheareasundertwoormorecorrelatedreceiveroperatingcharacteristiccurvesanonparametricapproachBiometricsvol44no3pp8378451988