Automatic generation of subject-specific finite element models of the spine from magnetic resonance images

The generation of subject-specific finite element models of the spine is generally a time-consuming process based on computed tomography (CT) images, where scanning exposes subjects to harmful radiation. In this study, a method is presented for the automatic generation of spine finite element models using images from a single magnetic resonance (MR) sequence. The thoracic and lumbar spine of eight adult volunteers was imaged using a 3D multi-echo-gradient-echo sagittal MR sequence. A deep-learning method was used to generate synthetic CT images from the MR images. A pre-trained deep-learning network was used for the automatic segmentation of vertebrae from the synthetic CT images. Another deep-learning network was trained for the automatic segmentation of intervertebral discs from the MR images. The automatic segmentations were validated against manual segmentations for two subjects, one with scoliosis, and another with a spine implant. A template mesh of the spine was registered to the segmentations in three steps using a Bayesian coherent point drift algorithm. First, rigid registration was applied on the complete spine. Second, non-rigid registration was used for the individual discs and vertebrae. Third, the complete spine was non-rigidly registered to the individually registered discs and vertebrae. Comparison of the automatic and manual segmentations led to dice-scores of 0.93–0.96 for all vertebrae and discs. The lowest dice-score was in the disc at the height of the implant where artifacts led to under-segmentation. The mean distance between the morphed meshes and the segmentations was below 1 mm. In conclusion, the presented method can be used to automatically generate accurate subject-specific spine models

АССОЦИАЦИИ УРОВНЯ В КРОВИ ХОЛЕСТЕРИНА ЛИПОПРОТЕИНОВ НИЗКОЙ ПЛОТНОСТИ И БИОМОЛЕКУЛ МЕТАБОЛИЧЕСКИХ НАРУШЕНИЙ У ЛЮДЕЙ 25–44 ЛЕТ

Highlights The study is devoted to the analysis of metabolic hormones and their relationship with the main risk factors for cardiovascular diseases, in particular, elevated levels of low-density lipoprotein cholesterol. The study included people under the age of 45 with active hormones. AbstractAim. To assess the relationship between the levels of LDL and metabolic hormones reflecting metabolic disorders in young people.Methods. The study included 305 people. The group 1 included 146 people with an LDL level of <2.1 mmol/L, the group 2 included 159 people with an LDL level of ≥4.2 mmol/L. Serum total cholesterol (TC), triglycerides, HDL and glucose concentrations were determined by enzymatic method using Thermo Fisher Scientific kits (Finland) on a 30i KonelabPrime clinical chemistry analyzer. The calculation of concentrations of LDL was carried out according to the Friedwald formula. The levels of amylin, C-peptide, ghrelin, glucose-dependent insulinotropic polypeptide, glucagon-like peptide 1 (GLP-1), glucagon, interleukin 6, insulin, leptin, monocyte chemoattractant protein-1, pancreatic polypeptide, peptide YY, tumor necrosis factor alpha were determined by multiplex analysis using the Human Metabolic Hormone V3 (MILLIPLEX) panel on a Luminex MAGPIX flow fluorimeter.Results. In the group of patients with LDL ≥4.2 mmol/L, fasting glucose disorders were much more prevalent, the average BMI (p = 0,0001) was higher, and arterial hypertension was twice as frequent (24.8% vs. 11.6%, p = 0.003) compared with the group 1. The levels of triglycerides, TC, and glucose were higher, whereas HDL level was lower in the group 2(p = 0,0001). In patients with LDL ≥4.2 mmol/L, the values of HOMA-IR and the occurrence of IR (83.8%) according to the HOMA-IR were higher compared with the group with LDL <2.1 mmol/L (p = 0,0001). Statistically significant differences in the levels of the studied indicators between the groups 1 and 2 were obtained for C-peptide, GLP-1, insulin and leptin. The relative chance of having LDL≥4.2 mmol/L is associated with an increase in the level of C-peptide (OR = 2.042, 95% CI 1.209–3.449, p = 0.008) and a decrease in the level of GLP-1 (OR = 0.997, 95% CI 0.996–0.999, p = 0.001).Conclusion. An increase in LDL levels in young people is associated with disorders of lipid and carbohydrate metabolism. These data are confirmed by changes in the serum metabolic markers that characterize metabolic disorders in the human body.Основные положенияИсследование посвящено изучению метаболических гормонов и их связи с основными факторами риска сердечно-сосудистых заболеваний, в частности с повышенным уровнем холестерина липопротеинов низкой плотности. В исследование включены люди в возрасте до 45 лет с активным гормональным статусом. АннотацияЦель. Оценить связь между уровнем холестерина липопротеинов низкой плотности (ХС-ЛНП) и метаболическими гормонами, отражающих нарушения обменных процессов у молодых людей.Материалы и методы. В исследование включено 305 человек. В первую группу вошло 146 человек с уровнем ХС-ЛНП <2,1 ммоль/л, во вторую группу – 159 человек с уровнем ХС-ЛНП ≥4,2 ммоль/л. Содержание общего холестерина, триглицеридов, холестерина липопротеинов высокой плотности и глюкозы в сыворотке крови определяли энзиматическим методом с использованием наборов Thermo Fisher Scientific (Финляндия) на биохимическом анализаторе Konelab Prime 30i. Вычисление значений концентрации ХС-ЛНП проводили по формуле Фридвальда. Методом мультиплексного анализа с применением панели Human Metabolic Hormone V3 (MILLIPLEX; EMD Millipore Corp., Германия) на проточном флуориметре Luminex MAGPIX (Luminex Corp., США) определяли уровни амилина, С-пептида, грелина, глюкозозависимого инсулинотропного полипептида, глюкагоноподобного пептида 1, глюкагона, интерлейкина 6, инсулина, лептина, моноцитарного хемотаксического фактора 1, панкреатического полипептида, пептида YY, фактора некроза опухолей альфа.Результаты. В группе лиц с уровнем ХС-ЛНП ≥4,2 ммоль/л зарегистрирована более высокая распространенность нарушений уровня глюкозы натощак, в два раза чаще по сравнению с первой группой чаще встречалась артериальная гипертензия (24,8 против 11,6%, p = 0,003) и определены более высокие средние значения индекса массы тела (p = 0,0001). Уровни триглицеридов, общего холестерина, глюкозы плазмы были выше, а показатель ХС-ЛВП ниже у лиц второй группы (p˂0,0001). У пациентов с уровнем ХС-ЛНП ≥4,2 ммоль/л как само значение индекса НОМА-IR, так и встречаемость инсулинорезистентности (83, 8%) в соответствии с индексом НОМА-IR были выше в сравнении с группой лиц с ХС-ЛНП <2,1 ммоль/л (p˂0,0001). Статистически значимые отличия в уровнях изучаемых показателей между группами получены для С-пептида, глюкагоноподобного пептида 1, инсулина и лептина. Относительный шанс наличия ХС-ЛНП ≥4,2 ммоль/л ассоциирован с повышением уровня С-пептида (отношение шансов 2,042, 95% доверительный интервал 1,209–3,449, p = 0,008) и уменьшением уровня глюкагоноподобного пептида 1 (отношение шансов 0,997, 95% доверительный интервал 0,996–0,999, p = 0,001).Заключение. Повышение уровня ХС-ЛНП у молодых людей ассоциировано с нарушениями не только липидного, но и углеводного обмена. Эти данные подтверждает изменение в крови метаболических маркеров, характеризующих нарушение обменных процессов в организме человека