Comparison between STIR and T2-weighted SPAIR sequences in the evaluation of inflammatory sacroiliitis: diagnostic performance and signal-to-noise ratio / Comparação do desempenho diagnóstico e da relação sinal-ruído das sequências SPAIR T2 e STIR na avaliação de sacroiliite inflamatória

Abstract Objective: To compare two different fat-saturated magnetic resonance imaging (MRI) techniques-STIR and T2 SPAIR-in terms of image quality, as well as in terms of their diagnostic performance in detecting sacroiliac joints (SIJ) active inflammation. Materials and Methods: We included 69 consecutive patients with suspected spondyloarthritis undergoing MRI between 2012 and 2014. The signal-to-noise ratio (SNR) was calculated with the method recommended by the American College of Radiology. Two readers evaluated SIJ MRI following ASAS criteria to assess diagnostic performance regarding the detection of active SIJ inflammation. T1 SPIR Gd+ sequence was used as the reference standard. Results: The mean SNR was 72.8 for the T1 SPIR Gd+ sequence, compared with 14.1 and 37.6 for the STIR and T2 SPAIR sequences, respectively. The sensitivity and specificity of STIR and SPAIR T2 sequences did not show any statistically significant differences, for the diagnosis of sacroiliitis with active inflammation. Conclusion: Our results corroborate those in the recent literature suggesting that STIR sequences are not superior to T2 SPAIR sequences for SIJ evaluation in patients with suspected spondyloarthritis. On 1.5-T MRI, T2-weighted SPAIR sequences provide better SNRs than do STIR sequences, which reinforces that T2 SPAIR sequences may be an advantageous option for the evaluation of sacroiliitis.

Resumo Objetivo: O objetivo deste estudo foi comparar a qualidade da imagem das técnicas de saturação de gordura T2 SPAIR e STIR e, adicionalmente, comparar o desempenho diagnóstico das duas sequências para detecção de inflamação ativa nas imagens de ressonância magnética (RM) das sacroilíacas. Materiais e Métodos: Foram incluídos 69 pacientes consecutivos que realizaram RM das articulações sacroilíacas no período de 2012 a 2014. O cálculo da relação sinal/ruído (RSR) foi realizado pelo método do Colégio Americano de Radiologia. O desempenho diagnóstico foi realizado utilizando os resultados da leitura das imagens da sequência T1 SPIR Gd+ como referência. Resultados: A avaliação da RSR mostrou média de 72,8 para a sequência T1 SPIR Gd+. A sensibilidade e a especificidade das sequências STIR e SPAIR 2 para o diagnóstico de sacroiliite com inflamação ativa não apresentaram diferenças estatisticamente significantes. Conclusão: Nossos resultados reforçam a literatura recente sugerindo que não há superioridade da sequência STIR em relação à sequência SPAIR T2 para a avaliação das sacroilíacas em pacientes com espondiloartrite. A sequência SPAIR T2 apresenta melhor RSR em relação à sequência STIR em imagens de RM de 1,5 T, o que reforça que a sequência SPAIR T2 possa ser utilizada como opção vantajosa na avaliação da sacroiliite inflamatória.

Machine learning techniques for computer-aided classification of active inflammatory sacroiliitis in magnetic resonance imaging

Abstract Background: Currently, magnetic resonance imaging (MRI) is used to evaluate active inflammatory sacroiliitis related to axial spondyloarthritis (axSpA). The qualitative and semiquantitative diagnosis performed by expert radiologists and rheumatologists remains subject to significant intrapersonal and interpersonal variation. This encouraged us to use machine-learning methods for this task. Methods: In this retrospective study including 56 sacroiliac joint MRI exams, 24 patients had positive and 32 had negative findings for inflammatory sacroiliitis according to the ASAS group criteria. The dataset was randomly split with ∼ 80% (46 samples, 20 positive and 26 negative) as training and ∼ 20% as external test (10 samples, 4 positive and 6 negative). After manual segmentation of the images by a musculoskeletal radiologist, multiple features were extracted. The classifiers used were the Support Vector Machine, the Multilayer Perceptron (MLP), and the Instance-Based Algorithm, combined with the Relief and Wrapper methods for feature selection. Results: Based on 10-fold cross-validation using the training dataset, the MLP classifier obtained the best performance with sensitivity = 100%, specificity = 95.6% and accuracy = 84.7%, using 6 features selected by the Wrapper method. Using the test dataset (external validation) the same MLP classifier obtained sensitivity = 100%, specificity = 66.7% and accuracy = 80%. Conclusions: Our results show the potential of machine learning methods to identify SIJ subchondral bone marrow edema in axSpA patients and are promising to aid in the detection of active inflammatory sacroiliitis on MRI STIR sequences. Multilayer Perceptron (MLP) achieved the best results.(AU)

Imaging assessment of glenohumeral dysplasia secondary to brachial plexus birth palsy / Avaliação de imagens de displasia glenoumeral secundária a paralisia obstétrica do plexo braquial

Abstract Objective: To assess imaging parameters related to the morphology of the glenohumeral joint in children with unilateral brachial plexus birth palsy (BPBP), in comparison with those obtained for healthy shoulders. Materials and Methods: We conducted a retrospective search for cases of unilateral BPBP diagnosed at our facility. Only patients with a clinical diagnosis of unilateral BPBP were included, and the final study sample consisted of 10 consecutive patients who were assessed with cross-sectional imaging. The glenoid version, the translation of the humeral head, and the degrees of glenohumeral dysplasia were assessed. Results: The mean diameter of the affected humeral heads was 1.93 cm, compared with 2.33 cm for those of the normal limbs. In two cases, there was no significant posterior displacement of the humeral head, five cases showed posterior subluxation of the humeral head, and the remaining three cases showed total luxation of the humeral head. The mean glenoid version angle of the affected limbs (90-α) was -9.6º, versus +1.6º for the normal, contralateral limbs. Conclusion: The main deformities found in this study were BPBP-associated retroversion of the glenoid cavity, developmental delay of the humeral head, and posterior translation of the humeral head.

Resumo Objetivo: Avaliar os parâmetros de imagem relacionados com a morfologia da articulação glenoumeral em crianças com paralisia obstétrica do plexo braquial (POPB) unilateral, comparando-os com os observados em ombros saudáveis. Materiais e Métodos: Foi realizada uma busca retrospectiva de casos de POPB unilateral diagnosticados em nossa instituição. Somente foram incluídos os pacientes com diagnóstico clínico de POPB unilateral, e a amostra final do estudo consistiu em 10 pacientes consecutivos avaliados por meio de imagens transversais. Foram avaliados a retroversão da cavidade glenoide, a translação da cabeça do úmero e o grau de displasia glenoumeral. Resultados: A média do diâmetro da cabeça do úmero foi 1,93 cm nos membros afetados e 2,33 cm nos membros normais. Em dois casos, não houve deslocamento posterior significativo da cabeça do úmero, cinco casos apresentaram subluxação posterior da cabeça do úmero, e os três casos restantes apresentaram luxação total da cabeça do úmero. A média do ângulo de retroversão glenoide dos membros afetados (90-α) foi -9,6º, ao passo que a dos membros contralaterais normais foi +1,6º. Conclusão: As principais deformidades encontradas neste estudo foram retroversão da cavidade glenoide relacionada com POPB, atraso no desenvolvimento da cabeça do úmero e translação posterior da cabeça do úmero.

Avaliação computadorizada de sacroiliíte em imagens de ressonância magnética / Computer evaluation of sacroiliitis in magnetic resonance imaging

OBJETIVOS: avaliar e classificar a atividade inflamatória nas articulações sacroilíacas de pacientes com espondiloartrite em imagens de ressonância magnética, utilizando atributos de textura e de histograma de níveis de cinza. MÉTODOS: imagens de 51 pacientes foram avaliadas retrospectivamente e segmentadas manualmente por um radiologista. Trinta e nove atributos de brilho e de textura foram utilizados para caracterizar a presença ou ausência de processo inflamatório. A classificação foi realizada utilizando-se diferentes classificadores e avaliada por um método de validação cruzada com 10-fold. RESULTADOS: uma rede neural multicamadas, utilizando o conjunto total de atributos, alcançou o melhor desempenho no estudo, obtendo 0,915 de área sob a curva ROC, 0,864 de sensibilidade e 0,724 de especificidade. CONCLUSÕES: o processamento computadorizado implementado possui bom potencial como base para o desenvolvimento de uma ferramenta de auxílio ao diagnóstico de processo inflamatório de articulações sacroilíacas de pacientes com espondiloartrites.

GOAL: to evaluate and classify the inflammatory process in sacroiliac joints of patients with spondyloarthritis in magnetic resonance imaging using attributes of texture and gray-level histogram. METHODS: images from 51 patients were retrospectively evaluated and manually segmented by a radiologist. Thirty nine attributes of histogram and texture were used to characterize the presence or absence of the inflammatory process. Classification was performed by several classifiers and evaluated with a 10-fold cross-validation. RESULTS: a multilayer neural network and all extracted attributes obtained highest diagnostic performance in the study with 0.915 of area under the ROC curve, 0.864 of sensitivity and 0.724of specificity. CONCLUSIONS: the implemented computerized processing presents good potential as a starting point for the development of a tool to aid the diagnosis of inflammatory process of sacroiliac joints of patients with spondyloarthritis.