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Doctoral Thesis
DOI
https://doi.org/10.11606/T.17.2020.tde-13042020-143253
Document
Author
Full name
Ariane Priscilla Magalhães Tenorio
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
Ribeirão Preto, 2019
Supervisor
Committee
Marques, Paulo Mazzoncini de Azevedo (President)
Caritá, Edilson Carlos
Guimarães, Marco Aurelio
Júnior, Jorge Elias
Title in Portuguese
Radiômica de imagens de ressonância magnética de articulações sacroilíacas: um estudo para a identificação de biomarcadores quantitativos para sacroiliíte e espondiloartrite
Keywords in Portuguese
Biomarcadores
Espondilartrite
Inteligência artificial
Ressonância magnética
Sacroileíte
Abstract in Portuguese
A espondiloartrite (EpA) refere-se a um grupo de doenças imuno-mediadas caracterizadas pela inflamação crônica no esqueleto axial, nas articulações periféricas e/ou nas ênteses. A terapia utilizada para redução dos sintomas pode ser determinada após avaliação do subtipo de EpA que acomete o indivíduo, o que torna o seu diagnóstico e subclassificação essenciais para o sucesso medicamentoso nos pacientes. Existem vários diagnósticos diferenciais para EpA, que se utilizam de sinais clínicos somados aos achados radiológicos de imagens de ressonância magnética (RM), como inflamação ativa nas articulações sacroilíacas (sacroiliíte) e edema na medula óssea, por exemplo. Considerando a importância dessa doença e a complexidade sintomática da EpA, este estudo realizou uma investigação retrospectiva de biomarcadores e modelos computadorizados (radiômicos) de achados em imagens de RM visando a associação de características quantitativas de articulações sacroilíacas com os desfechos clínicos de sacroiliíte, espondiloartrite e seus subtipos axial e periférica. Para a realização da pesquisa, exames de RM foram, primeiramente, obtidos por sequência SPAIR T2w (do Inglês Spectral Attenuated Inversion Recovery T2-weighted) e STIR (do Inglês Short Tau Inversion Recovery) de pacientes com suspeita de espondiloartrite, e as articulações sacroilíacas foram segmentadas manualmente por especialistas. Em seguida, características radiômicas foram extraídas das imagens segmentadas de RM possibilitando a análise associativa com os desfechos clínicos por meio de métodos estatísticos e de aprendizado de máquina. Além disso, foi calculado o coeficiente de correlação de Spearman (|ρ|) para medir a intensidade da associação entre os biomarcadores radiômicos e as variáveis clínicas VHS (Velocidade de Hemossedimentação) e PCR (Proteína C Reativa), bem como os índices BASDAI (do Inglês Bath Ankylosing Spondylitis Activity Index), BASFI (do Inglês Bath Ankylosing Spondylitis Functional Index) e MASES (do Inglês Maastricht Ankylosing Spondylitis Enthesis Score). Os resultados obtidos nas avaliações individuais (análise univariada) ou combinados (análise multivariada) evidenciaram que biomarcadores estudados apresentam associação, pelo menos, moderada com a EpA e os padrões inflamatórios tanto para a sequência STIR quanto para a SPAIR. Ou seja, as análises quantitativas foram capazes de diferenciar EpA de outras doenças, como também foram capazes de indicar os subtipos da EpA (valor de p < 0,001). Foi identificado que existe correlação entre os biomarcadores investigados e as variáveis clínicas com intensidades que oscilam de fraca a moderada (|ρ| = 0,33 - 0,57, valor de p < 0,05). Embora os valores de correlação obtidos tenham sido relativamente baixos, foram estatisticamente significativos em ambas as sequências. Foi possível evidenciar que a aplicação da abordagem radiômica se constitui em uma potencial ferramenta não invasiva para o auxílio ao diagnóstico da sacroiliíte e subclassificação da EpA, a partir de imagens de RM de articulações sacroilíacas.
Title in English
Magnetic resonance imaging radiomics of sacroiliac joints: a study for identification of quantitative biomarkers for sacroiliitis and spondyloarthrits
Keywords in English
Artificial intelligence
Biomarkers
Magnetic resonance imaging
Sacroiliitis
Spondylarthritis
Abstract in English
Spondyloarthritis (SpA) refers to a set of immune-mediated diseases characterized by chronic inflammation in the axial skeleton, peripheral joints and/or enthesis. The therapy used for symptom reduction can be determined after evaluation of the SpA subtype, which makes the diagnosis and subclassification of these essential for the patients' medication success. There are several differential diagnoses for SpA, which consist of clinical signs plus radiological findings of magnetic resonance imaging (MRI), such as active inflammation in the sacroiliac joints (sacroiliitis) and bone marrow edema. Due to the symptomatic complexity of SpA, this research conducted a retrospective investigation of computerized imaging models (radiomic biomarkers) to associate quantitative MRI features of sacroiliac joints exams with the clinical outcomes of sacroiliitis, spondyloarthritis and their subtypes (axial and peripheral). First of all, MRI exams were obtained by SPAIR (Spectral Attenuated Inversion Recovery) and STIR (Short Tau Inversion Recovery) sequences from patients with suspected SpA. Then, the sacroiliac joints were manually segmented. Lastly, the radiomic biomarkers were extracted from the segmented images, allowing the associative analysis with clinical outcomes by means of statistical and machine learning methods. Further, the Spearman correlation coefficient (|ρ|) was calculated to measure the intensity of the association between radiomic biomarkers and standard clinical variables like ESR (erythrocyte sedimentation rate) and CRP (C-reactive protein) as well as the BASDAI (Bath Ankylosing Spondylitis Activity Index), BASFI (Bath Ankylosing Spondylitis Functional Index) and MASES (Maastricht Ankylosing Spondylitis Enthesis Score) indices. All performances obtained by biomarkers in individual (univariate analysis) or combined (multivariate analysis) forms were at least moderately associated with SpA and inflammatory patterns for both SPAIR and STIR MRI sequences. In other words, the analyses were able to differentiate SpA from other diseases, as well as indicate the subtypes of SpA (p value < 0.001). In this analysis it11 was identified that there was a correlation between the biomarkers and the variables with intensities ranging from weak to moderate (|ρ| = 0.33 - 0.57, p value < 0.05). Although the correlation presented low values, they were statistically significant in both sequences. It was possible to show that the application of the radiomic approach constitutes a potencial noninvasive tool to aid the diagnosis of sacroiliitis and subclassifications of the SpA based on MRI images of sacroiliac joints.
 
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Publishing Date
2020-05-05
 
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