Lomber manyetik rezonans görüntülerinden osteoporoz tayini
Detection of osteoporosis from lumbar magnetic resonance images
Yazar: GÖKÇEN YILDIZ CIVAN
Danışman: PROF. DR. İBRAHİM ADALETLİ
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Cerrahpaşa Tıp Fakültesi / Radyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2023
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine
Dizin: Manyetik rezonans görüntüleme = Magnetic resonance imaging ; Postmenopozal osteoporoz =   ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Amaç: Bu çalışma, lomber vertebra MRG taramalarının tekstürel analizlerini makine
öğrenimi algoritmalarıyla değerlendirerek, MRG tekstür analizinin osteoporozun
teşhisindeki etkinliğini belirlemeyi amaçlamaktadır.
Gereç ve Yöntem: 2021-2023 yılları arasında Cerrahpaşa Tıp Fakültesi Radyoloji
Anabilim Dalında Lomber MR görüntülemesi yapılmış olgular retrospektif olarak
incelendi, belirlenen kriterlere göre seçilen aynı yıl içinde DEXA incelmesi yapılmış
124 hasta üç gruba (normal, osteopeni ve osteoporoz) ayrılarak, her hastanın L1-L4
vertebralarından toplam 496 vertebra üzerinde MRG tekstür analizi yapıldı. 3B
vertebra segmentasyonlarından her sekans (T1Ag, T2Ag ve STIR) için 76 özellik
olmak üzere toplam 228 tekstür özelliği hesaplandı. Olgular arası yüksek tutarlılık ve
T-skoru ile anlamlı korelasyon gösteren tekstür özellikleri seçilerek, makine
öğrenmesi sınıflandırma ve regresyon yöntemleri ile tekstür özelliklerinin hasta
gruplarını ayırma ve T-skoru kestirimindeki başarısı ölçüldü.
Bulgular: T1Ag, T2Ag ve STIR sekanslarından toplam 6 tekstür parametresiyle
DEXA ile ölçülen T skoru arasında istatistiksel olarak anlamlı (p<0,01) korelasyon
saptandı. Tekstür skorunun ise optimal kesme noktalarının saptanması sonucu
normal ve osteoporozlu (duyarlılık %94,12, özgüllük %91.49), normal ve osteopenik
(duyarlılık %95.35, özgüllük %87.23), osteopenik ve osteoporozlu (duyarlılık
%85.29, özgüllük %93.02) olguları sınıflandırmada başarılı olduğu görülmüştür.
Tekstür öznitelikleri ile hastaların yaş, cinsiyet, vücut kitle indeksi kullanılarak T
skorlarını kestirdiğimiz regresyon modelinin performansı test veri setlerinde MAE:
0,4038, RMSE: 0,4988, Düzeltilmiş R2: 0,9078 olarak belirlendi.
Sonuç: Lomber MRG tekstür analizinin osteoporozlu olguların tanı ve yönetiminde
klinik pratiğe dahil edilmesini sağlayacak gelecekteki çalışmalar için ön veriler ve
model sağlanmıştır.

Abstract:
Aim: This study aims to evaluate the textural analyses of lumbar vertebra MRI scans
using machine learning algorithms to determine the effectiveness of texture analysis
in diagnosing osteoporosis.
Materials and Methods: A retrospective review was conducted on patients scanned
with Lumbar MRI at Cerrahpaşa Faculty of Medicine's Radiology Department
between 2021 and 2023. 124 patients, also undergoing DEXA scans within the same
year and meeting specific criteria, were divided into normal, osteopenic, and
osteoporotic categories. Texture analysis targeted 496 L1-L4 vertebrae across
patients, extracting 228 features from 3D segmentations in T1W, T2W, and STIR
MRI sequences—76 features from each. Texture features showing high consistency
and significant correlation with the T-score were chosen. Their efficacy in
segregating patient groups and estimating the T-score was evaluated using machine
learning classification and regression.
Results: Texture parameters derived from the MRI sequences demonstrated a
significant statistical correlation with DEXA T-scores (p<0.01). The machine
learning model proficiently classified between normal and osteoporotic patients
(94.12% sensitivity, 91.49% specificity), normal and osteopenic (95.35% sensitivity,
87.23% specificity), and between osteopenic and osteoporotic (85.29% sensitivity,
93.02% specificity). Additionally, the regression model showed high predictive
accuracy for patient T-scores, with an MAE of 0.4038, RMSE of 0.4988, and an
Adjusted R2 of 0.9078, factoring in age, gender, and BMI.
Conclusion: Preliminary data and a model have been provided for future studies that
will include lumbar MRI texture analysis in the clinical practice of diagnosing and
managing cases with osteoporosis.