A hierarchical opportunistic screening model for osteoporosis using machine learning applied to clinical data and CT images

Background: Osteoporosis is a common metabolic skeletal disease and usually lacks obvious symptoms. Many individuals are not diagnosed until osteoporotic fractures occur. Bone mineral density (BMD) measured by dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) is the gold standard for osteoporosis detection. However, only a limited percentage of people with osteoporosis risks undergo the DXA test. As a result, it is vital to develop methods to identify individuals at-risk based on methods other than DXA. Results: We proposed a hierarchical model with three layers to detect osteoporosis using clinical data (including demographic characteristics and routine laboratory tests data) and CT images covering lumbar vertebral bodies rather than DXA data via machine learning. 2210 individuals over age 40 were collected retrospectively, among which 246 individuals’ clinical data and CT images are both available. Irrelevant and redundant features were removed via statistical analysis. Consequently, 28 features, including 16 clinical data and 12 texture features demonstrated statistically significant differences (p < 0.05) between osteoporosis and normal groups. Six machine learning algorithms including logistic regression (LR), support vector machine with radial-basis function kernel, artificial neural network, random forests, eXtreme Gradient Boosting and Stacking that combined the above five classifiers were employed as classifiers to assess the performances of the model. Furthermore, to diminish the influence of data partitioning, the dataset was randomly split into training and test set with stratified sampling repeated five times. The results demonstrated that the hierarchical model based on LR showed better performances with an area under the receiver operating characteristic curve of 0.818, 0.838, and 0.962 for three layers, respectively in distinguishing individuals with osteoporosis and normal BMD. Conclusions: The proposed model showed great potential in opportunistic screening for osteoporosis without additional expense. It is hoped that this model could serve to detect osteoporosis as early as possible and thereby prevent serious complications of osteoporosis, such as osteoporosis fractures

Analisis Citra Dental Panoramic Radiograph (DPR) pada Tulang Mandibula untuk Deteksi Osteoporosis Menggunakan Metode GLCM – SVM Multiclass (Gray Level Co- Occurrence Matrix – Support Vector Machine Multiclass)

Salah satu pemeriksaan standar yang ditetapkan untuk deteksi osteoporosis adalah DEXA. Akan tetapi, pemeriksaan tersebut mahal dan hasilnya tidak dapat memberikan informasi tentang mikroarsitektur tulang. Oleh karena itu, pada penelitian ini dilakukan pengenalan pola dari citra DPR yang dianalisis pada tulang ramus mandibula. Tujuannya agar dapat mengklasifikasi tulang normal, osteopenia dan osteoporosis melalui tiga tahapan yaitu pre-processing dari adaptive histogram equalization, ekstraksi fitur dengan GLCM dan klasifikasi dengan SVM Multiclass dari adanya hubungan antara perubahan pola trabekula pada tulang rahang dengan fraktur tulang panggul. Jumlah data citra DPR yang digunakan sebanyak 61 data (24 data tulang normal, 24 data tulang osteopenia, dan 13 data tulang osteoporosis) yang terbagi menjadi dua bagian, yakni 75% sebagai data latih dan 25% sebagai data uji. Berdasarkan analisis citra DPR pada ROI ramus mandibula yang digunakan sebagai dasar computer-aided diagnosis sistem telah dapat digunakan sebagai deteksi osteoporosis. Ekstraksi fitur GLCM berdasarkan empat fitur statistik telah menujukkan sudut orientasi terbaik adalah 〖135〗^0 dan jarak d=1 piksel serta SVM Multiclass terbaik dibangun oleh kernel polynomial berderajat dua. Hasil akurasi data uji yang dihasilkan sebesar 81,25%, sensitivitas sebesar 75%, spesifisitas sebesar 90%, dan precision sebesar 88,89%

Numerical investigation of the effect of bone tissue pathology on human spine stability

Šioje disertacijoje nagrinėjamos slankstelių, paveiktų kaulinio audinio patologijos, savybės ir jų poveikis stuburo stabilumo praradimui. Pagrindinis tyrimo objektas – žmogaus juosmens dalies fragmentas, sudarytas iš trijų slankstelių, tarpusavyje sujungtų tarpslanksteliniais diskais. Disertacijos tikslas – taikant baigtinių elementų metodą ištirti slankstelių kaulinio audinio patologijos įtaką izoliuoto slankstelio ir stuburo fragmento stabilumui. Darbo tikslui pasiekti, analizuojant pažeistų osteoporoze slankstelių elgseną, sprendžiami tris uždaviniai. Pirmas uždavinys – suformuluoti stuburo struktūrinio stabilumo baigtinių elementų modelį. Antras uždavinys suformuluotas siekiant nustatyti stuburo juosmens dalies slankstelio lūžio prognozės veiksnius. Trečias uždavinys – ištirti juosmens dalies kaulinio audinio patologijos įtaką stuburo globalaus stabilumo praradimui. Disertaciją sudaro įvadas, keturi skyriai, bendrosios išvados, naudotos literatūros, autoriaus publikacijų disertacijos tema sąrašai, santrauka anglų kalba ir 3 priedai. Įvadiniame skyriuje aptariama tiriamoji problema, darbo aktualumas, pristatomas tyrimų objektas, formuluojamas darbo tikslas ir uždaviniai, aprašoma tyrimų metodika, darbo mokslinis naujumas, darbo rezultatų praktinė reikšmė, ginamieji teiginiai. Pirmasis skyrius skirtas literatūros analizei. Antrajame skyriuje pasiūlytas žmogaus stuburo geometriškai netiesinis tampriosios analizės BEM modelis. Šio modelio slankstelio kortikalinis apvalkalas modeliuojamas kaip plonasienis kevalas, o trabekulinis audinys – kaip erdvinis trimatis kūnas. Trečiajame skyriuje pateikiama stuburo juosmens dalies L3 slankstelio paveikto kaulinio audinio patologijos stabilumo analizė. Nustatyta, kad nestabilumą sukelia lokalusis kortikalinio kaulo klupumas, atsirandantis dėl kortikalinio kaulo suplonėjimo ir ryšių tarp dviejų terpių degradacijos. Taip pat duotos išvados apie veiksnius veikiančius slankstelių laikomąją galią, ir slankstelių lūžio prognozės pagerinimo rekomendacijos. Ketvirtajame skyriuje pateikiama žmogaus stuburo juosmens dalies L2–L4 stabilumo analizė. Nustatyta, kad dėl kaulinio audinio patologijos susidaranti papildoma slankstelių deformacija sukelia šlyties jėgas dėl kurių įvyksta globalusis stuburo stabilumo praradimas. Duotos išvados apie kaulinio audinio patologias veikiančius slankstelių kortikalinio kaulo stabilumą ir stuburo bendrą stabilumą. Disertacijos tema paskelbtos keturios publikacijos: trys – mokslo žurnaluose, įtrauktuose į Clarivate Analytics Web of Science sąrašą, viena – kituose žurnaluose. Disertacijos tema perskaityti septyni pranešimai Lietuvos bei kitų šalių konferencijose ir seminaruose.Disertacij