Adaptive Segmentation of Knee Radiographs for Selecting the Optimal ROI in Texture Analysis

The purposes of this study were to investigate: 1) the effect of placement of region-of-interest (ROI) for texture analysis of subchondral bone in knee radiographs, and 2) the ability of several texture descriptors to distinguish between the knees with and without radiographic osteoarthritis (OA). Bilateral posterior-anterior knee radiographs were analyzed from the baseline of OAI and MOST datasets. A fully automatic method to locate the most informative region from subchondral bone using adaptive segmentation was developed. We used an oversegmentation strategy for partitioning knee images into the compact regions that follow natural texture boundaries. LBP, Fractal Dimension (FD), Haralick features, Shannon entropy, and HOG methods were computed within the standard ROI and within the proposed adaptive ROIs. Subsequently, we built logistic regression models to identify and compare the performances of each texture descriptor and each ROI placement method using 5-fold cross validation setting. Importantly, we also investigated the generalizability of our approach by training the models on OAI and testing them on MOST dataset.We used area under the receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC) and average precision (AP) obtained from the precision-recall (PR) curve to compare the results. We found that the adaptive ROI improves the classification performance (OA vs. non-OA) over the commonly used standard ROI (up to 9% percent increase in AUC). We also observed that, from all texture parameters, LBP yielded the best performance in all settings with the best AUC of 0.840 [0.825, 0.852] and associated AP of 0.804 [0.786, 0.820]. Compared to the current state-of-the-art approaches, our results suggest that the proposed adaptive ROI approach in texture analysis of subchondral bone can increase the diagnostic performance for detecting the presence of radiographic OA

Segmentation précise des structures de l'articulation du genou sur des radiographies EOS de face

La délimitation des structures osseuses dans les images radiographiques est une opération nécessaire pour l’obtention de paramètres cliniques à l’aide d’une reconstruction 3D. Dans les régions telles que les articulations où plusieurs structures se côtoient et peuvent se superposer, cette délimitation reste difficile. Pour pallier à ces limitations, la grande majorité des outils disponibles nécessitent l’intervention d’un expert. Afin d’accélérer l’analyse, nous cherchons une solution automatique pour la délimitation précise des contours osseux sur des images radiographiques. Un des algorithmes utilisé pour délimiter les contours osseux est la recherché d’un chemin minimal passant par les zones les plus contrastées. Cette approche peut donner des résultats peu précis dans des cas difficiles (structures proches, faible contraste, etc.). Une amélioration de cet algorithme nous a permis d’obtenir une méthode plus précise et mieux adaptée pour l’extraction de contours osseux dans la zone du genou. Cette nouvelle method détecte d’abord le contour du fémur avec un nouveau chemin minimal reposant sur le gradient et l’intensité des pixels de l’image. Elle détecte ensuite les deux contours possibles du tibia avec une recherche de chemins minimaux en 3D. Nous avons comparé les résultats du chemin minimal implémenté dans SterEOS (plateforme de reconstruction 3D d’EOS Imaging) avec l’approche proposée sur 147 radiographies de face de genoux. Les segmentations de SterEOS obtenaient des erreurs moyennes de 0.85±0.52mm (déviation moyenne quadratique±écart type) pour le fémur et de 1.69±1.13mm pour le tibia par rapport à des segmentations manuelles réalisées par un expert. La méthode proposée obtient des erreurs moyennes de 0.40±0.13mm pour le fémur et de 1.17±0.92mm pour le tibia (gains de précision de 53% et de 31% respectivement). Pour conclure, nous avons amélioré l’algorithme du chemin minimal en 2D et en 3D afin de détecter plus précisément les contours du fémur et du tibia sur des images radiographiques. L’utilisation du chemin minimal en 3D nous a aussi permis de segmenter tous les contours des plateaux tibiaux. Cette approche pourra être utilisée par la suite dans SterEOS pour améliorer l’automatisation des reconstructions 3D et l’évaluation des paramètres cliniques