Artificial intelligence in bone marrow imaging
Authors: Κλώντζας Μιχαήλ 
Published: May 2023

Το οίδημα του οστικού μυελού αποτελεί ένα μη-ειδικό εύρημα το οποίο συνοδεύει μια σειρά παθήσεων που επηρεάζουν το μυελό των οστών όπως το τραύμα, τα οξέα σύνδρομα οιδήματος του οστικού μυελού (παροδική οστεοπόρωση και περιοχική μεταναστευτική οστεοπόρωση), το σύνδρομο χρόνιου περιοχικού πόνου, η ανάγγεια νέκρωση (οστεονέκρωση) της μηριαίας κεφαλής, λοιμώξεις, φλεγμονώδεις αρθροπάθειες, προχωρημένη οστεοαρθρίτιδα, τενοντοπάθειες, πρωτοπαθείς κακοήθειες και μεταστάσεις. Η απεικονιστική μέθοδος εκλογής για την απεικόνιση του οιδήματος στον οστικό μυελό είναι η Μαγνητική Τομογραφία με ακολουθίες ευαίσθητες στα υγρά. Η απεικόνιση του οστεομυελικού οιδήματος σε μαγνητική τομογραφία μπορεί να περιπλέξει τη διαφορική διάγνωση παθήσεων που επηρεάζουν τον οστικό μυελό, δημιουργώντας διαγνωστικά διλήμματα που προβληματίζουν όχι μόνο γενικούς ακτινολόγους αλλά και ακτινολόγους με εξειδίκευση στο μυοσκελετικό σύστημα. Τέτοια διλήμματα στην καθημερινή διαγνωστική πράξη αποτελούν (α) η διαφορική διάγνωση παροδικής οστεοπόρωσης του ισχίου από οστεονέκρωση της μηριαίας κεφαλής, (β) η διάκριση μεταξύ κατάγματος ανεπάρκειας του γόνατος και προχωρημένης οστεοαρθρίτιδας η οποία συνοδεύεται από οστεομυελικό οίδημα και (γ) η ακριβής σταδιοποίηση της ανάγγειας νέκρωσης της μηριαίας κεφαλής. Η ακριβής διάγνωση στις προαναφερθείσες περιπτώσεις είναι εξαιρετικής σημασίας καθώς μπορεί να καθοδηγήσει την απόφαση για χειρουργική θεραπεία (νέκρωση κεφαλής, προχωρημένη οστεοαρθρίτιδα) σε σχέση με συντηρητική θεραπεία (παροδική οστεοπόρωση, κάταγμα ανεπάρκειας γόνατος). Επίσης ακριβής σταδιοποίηση της ανάγγειας νέκρωσης της μηριαίας κεφαλής καθορίζει την απόφαση για ολική αρθροπλαστική του ισχίου σε προχωρημένα στάδια της νόσου. Ο στόχος της παρούσας διατριβής είναι η χρήση σύγχρονων μεθόδων ραδιωμικής ανάλυσης και τεχνητής νοημοσύνης για την επίλυση των προαναφερθέντων διαγνωστικών διλημμάτων. Η ραδιωμική ανάλυση αποτελεί μέθοδο με την οποία εξάγονται λεπτομερή δεδομένα από ιατρικές εικόνες τα οποία χρησιμοποιούνται στη συνέχεια για τον ακριβή χαρακτηρισμό περιοχών ενδιαφέροντος. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να προσφέρει μεθόδους για την ανάλυση δεδομένων ραδιωμικής καθώς και για την ανάλυση ολόκληρης εικόνας με μοντέλα βαθιάς μάθησης (deep learning). Για τους σκοπούς της παρούσας διατριβής δεδομένα ραδιωμικής εξήχθησαν από εικόνες μαγνητικής τομογραφίας εγγύς μηριαίων με παροδική οστεοπόρωση ή οστεονέκρωση της μηριαίας κεφαλής. Τα δεδομένα αυτά χρησιμοποιήθηκαν για την εκπαίδευση μοντέλων μηχανικής μάθησης για τη διάκριση μεταξύ των δυο παθήσεων. Τα μοντέλα αυτά πέτυχαν άριστη διάκριση μεταξύ των δύο παθήσεων, ενώ έδωσαν διαγνώσεις με ακρίβεια όμοια με ακτινολόγους που έχουν λάβει εξειδικευμένη εκπαίδευση στο μυοσκελετικό σύστημα. Η μέθοδος αυτή φάνηκε να έχει καλύτερα αποτελέσματα σε σχέση με γενικό ακτινολόγο. Στη συνέχεια, σε μια προσπάθεια πλήρους αυτοματοποίησης της διαγνωστικής διαδικασίας και αποφυγής λαθών που σχετίζονται με τη χρονοβόρα διαδικασία εξαγωγής δεδομένων ραδιωμικής, χρησιμοποιήθηκαν τρία μοντέλα βαθιάς μάθησης που εκπαιδεύτηκαν να αναγνωρίζουν εικόνες παροδικής οστεοπόρωσης και οστεονέκρωσης. Τα μοντέλα αυτά έλαβαν συναινετική απόφαση για τη σωστή διάγνωση σε κάθε εικόνα, αποδίδοντας καλύτερα από ακτινολόγους μυοσκελετικού. Ομοίως μοντέλα βαθιάς μάθησης εκπαιδεύτηκαν να διακρίνουν μεταξύ υποχόνδρινων καταγμάτων ανεπάρκειας του γόνατος και προχωρημένης οστεοαρθρίτιδας. Ο συνδυασμός των μοντέλων αυτών απέδωσε καλύτερα ή το ίδιο σε σχέση με ειδικούς ακτινολόγους. Τέλος, βαθιά μάθηση χρησιμοποιήθηκε για τη διάκριση μεταξύ πρώιμης (ARCO 1-2) και προχωρημένης (ARCO 3-4) οστεονέκρωσης της μηριαίας κεφαλής. Η συναινετική απόφαση τριών μοντέλων βαθιάς μάθησης απέδωσε εξαιρετικά στη διάγνωση μεταξύ των δυο καταστάσεων. Προκειμένου μάλιστα να επιβεβαιωθεί η απόδοση των μοντέλων έγινε αξιολόγησή τους με τη χρήση εικόνων από κέντρο του εξωτερικού και στη συνέχεια πραγματοποιήθηκε σύγκριση με τη διάγνωση από δυο εξειδικευμένους ακτινολόγους μυοσκελετικού. Παρά τη μικρή μείωση στην απόδοση των μοντέλων όταν δοκιμάστηκαν σε εξωτερικά δεδομένα, φάνηκε να διατηρούν υψηλή συνολική απόδοση η οποία κρίθηκε όμοια με την απόδοση των δυο εξειδικευμένων ακτινολόγων. Συμπερασματικά, τα αποτελέσματα που παρουσιάζονται στην παρούσα διδακτορική διατριβή επιβεβαιώνουν ότι η ραδιωμική ανάλυση και μέθοδοι τεχνητής νοημοσύνης όπως η βαθιά μάθηση μπορούν να αποδώσουν εξαιρετικά στη λήψη συγκεκριμένων διαγνωστικών αποφάσεων οι οποίες σχετίζονται με την παρουσία οστεομυελικού οιδήματος και οι οποίες προκαλούν διλήμματα στην καθ’ ημέρα διαγνωστική πράξη των γενικών και εξειδικευμένων ακτινολόγων.