Magnetic resonance imaging texture analysis of the temporomandibular joint for changes in the articular disc in individuals with migraine headache / Análise de textura por ressonância magnética da articulação temporomanbibular com alterações no disco articular em individuos com cefaleia migranea

Objective: the aim of this study was to analyse the performance of the technique of texture analysis (TA) with magnetic resonance imaging (MRI) scans of temporomandibular joints (TMJs) as a tool for identification of possible changes in individuals with migraine headache (MH) by relating the findings to the presence of internal derangements. Material and Methods: thirty MRI scans of the TMJ were selected for study, of which 15 were from individuals without MH or any other type of headache (control group) and 15 from those diagnosed with migraine. T2-weighted MRI scans of the articular joints taken in closed-mouth position were used for TA. The co-occurrence matrix was used to calculate the texture parameters. Fisher's exact test was used to compare the groups for gender, disc function and disc position, whereas Mann-Whitney's test was used for other parameters. The relationship of TA with disc position and function was assessed by using logistic regression adjusted for side and group. Results: the results indicated that the MRI texture analysis of articular discs in individuals with migraine headache has the potential to determine the behaviour of disc derangements, in which high values of contrast, low values of entropy and their correlation can correspond to displacements and tendency for non-reduction of the disc in these individuals. Conclusion: the TA of articular discs in individuals with MH has the potential to determine the behaviour of disc derangements based on high values of contrast and low values of entropy (AU)

Objetivo: o objetivo deste estudo foi analisar o desempenho da técnica de análise de textura (AT) em exames de ressonância magnética (RM) das articulações temporomandibulares (ATM) como ferramenta para identificação de possíveis alterações em indivíduos com cefaléia migrânea (CM) relacionando os achados com a presença de desarranjos internos. Material e Métodos: trinta exames de RM das ATM foram selecionados para estudo, sendo 15 de indivíduos sem cefaleia migrânea ou qualquer outro tipo de cefaléia (grupo controle) e 15 diagnosticados com CM. As imagens de RM ponderadas em T2 das articulações realizadas na posição de boca fechada foram usadas para AT. A matriz de co-ocorrência foi usada para calcular os parâmetros de textura. O teste exato de Fisher foi usado para comparar os grupos quanto ao sexo, função do disco e posição do disco, enquanto o teste de Mann-Whitney foi usado para os demais parâmetros. A relação da AT com a posição e função do disco foi avaliada por meio de regressão logística ajustada para lado e grupo. Resultados: a AT por RM dos discos articulares em indivíduos com cefaleia migrânea tem o potencial de determinar o comportamento dos desarranjos discais, em que altos valores de contraste, baixos valores de entropia e sua correlação podem corresponder a deslocamentos e tendência a não redução do disco nesses indivíduos. Conclusão: a análise de textura dos discos articulares em indivíduos com CM tem potencial para determinar o comportamento dos desarranjos do disco com base em altos valores de contraste e baixos valores de entropia. (AU)

Aplicação da técnica de análise de textura em imagens por ressonância magnética como uma nova ferramenta para o estudo de alteração condilar e músculo pterigoideo lateral em indivíduos com disfunção temporomandibular / Application of the texture analysis in magnetic resonance images as a new tool for the study of changes in the temporomandibular joints in individual with temporomandibular disorder

Analise de textura (AT) é um método de processamento de imagens utilizado para potencializar a capacidade de diagnóstico. Desta forma este estudo teve por objetivo caracterizar os parâmetros de AT da medular do côndilo e músculo pterigóideo lateral (ventre superior) em imagens de Ressonância Magnética (RM) com o intuito de identificar possíveis alterações de indivíduos que apresentam disfunção temporomandibular (DTM), em comparação aos resultados obtidos com um grupo controle. Foram selecionados 40 exames de RM das articulações temporomandibulares de arquivo, sendo 20 exames de pacientes sem alteração na articulação temporomandibular (ATM) (grupo controle) e 20 exames de indivíduos diagnosticados com disfunção tempormandibular (grupo DTM). Todos os exames de RM foram adquiridos com o mesmo protocolo, utilizando uma bobina de superfícies bilateral de 8,0 cm de diâmetro, com imagens parassagitais látero-mediais, ponderadas em T2 e Densidade Protônica (DP), em boca fechada e máxima abertura bucal. Para a AT utilizou-se o software MaZda 4.20 (Institute of Electronics, Technical Universityof Lodz, Polônia), determinou-se a região de interesse (ROIs), sendo a mesma para todas as imagens e então foram calculados os parâmetros de textura, por meio da matriz de co-ocorrência (MCO). Os resultados foram tabulados e submetidos ao teste de Mann-Whitney. Pode-se verificar o parâmetro de Correlação (C) e o Momento da Diferença Inversa (MDI), apresentou diferença estatisticamente significante, entre os grupos analisados C x DTM verificados nas imagens ponderadas em DP, para a região da medular condilar e músculo pterigoideo lateral, respectivamente. Para as imagens analisadas em T2 nos grupos estudados, não apresentaram parâmetros que fossem estatisticamente significantes. Concluiu-se que a analise de textura é um método que potencialmente pode fornecer informações para melhorar o diagnóstico e precisão na classificação da DTM.

Texture analysis (TA) is an image processing method used to enhance the diagnostic capacity. Thus, this study aimed to characterize the TA parameters of the medullary cortex of the condyle and lateral pterygoid muscle (upper belly) in Magnetic Resonance Images(MRI) in order to identify possible changes in the temporomandibular joints (TMJ) of individuals who have temporomandibular disorder (TMD), compared to the results obtained with a control group. Forty MRI exams of the TMJ files were selected, 20 of which were patients with no TMJ alteration (control group) and 20 exams of individuals diagnosed with tempormandibular dysfunction (TMD group). All MRI exams were acquired using the same protocol, using a bilateral coil of 8.0 cm in diameter, with lateral-medial parasagital images, weighted in T2 and Protonic Density (PD), in closed mouth and maximum mouth opening. For TA, the MaZda 4.20 software (Institute of Electronics, Technical Universityof Lodz, Poland) was used, the region of interest (ROI) was determined, being the same for all images and then the texture parameters were calculated, by through the co-occurrence matrix (COM). The results were tabulated and submitted to the Mann-Whitney test. The Correlation parameter (C) and the Inverse Moment of Difference (IMD) showed a statistically significant difference between the analyzed groups C x TMD, verified in the DP-weighted images, for the condylar medullary region and lateral pterygoid muscle, respectively. For the images analyzed in T2 in the studied groups, they did not present parameters that were statistically significant. It was concluded that texture analysis is a method that can potentially provide prognostic information to improve diagnostic accuracy in TMD classification.

Classificação semi-automática da degeneração de discos intervertebrais em imagens imagens de ressonância magnética / Semi-automatic classification of disc degeneration intervertebraises in magnetic resonance images

Este trabalho descreve o desenvolvimento de um método que classifica de forma semi-automática a degeneração de discos intervertebrais lombares em imagens de ressonância magnética ponderadas em T2. O conjunto de imagens consiste de 210 discos extraídos de exames de 94 indivíduos (20 a 80 anos). A classificação é feita por uma rede neural do tipo perceptron multicamada com 6 entradas, 15 neurônios na camada intermediária e 1 saída. Os resultados obtidos mostraram uma taxa média de acerto de 81,42%, com erro padrão de 9,11%.

This article describes the development of a method that classifies semi-automatic degeneration of lumbar intervertebral discs in magnetic resonance T2-weighted images. The dataset consists of images of 210 discs obtained from94 individuals (20 to 80 year old). An artificial neural network of the multilayer perceptron with 6 inputs, 15 neuronsin the hidden layer and 1 output, was used to check the efficiency of this study. Obtained an average rate of sucess of81.42%, with a standard error of 9.11%.

Investigation of magnetic resonance imaging texture analysis as an aid tool for characterization of refractory epilepsies / Investigacao da analise de textura em imagem de ressonancia magnetica como auxilio para caracterizacao de epilepsias refratarias

Refractory epilepsies are syndromes for which therapies that employ two or more antiepileptic drugs, separately or in association, do not result in control of crisis. Patients may present focal cortical dysplasia or diffuse dysplasia and/or hippocampal atrophic alterations that may not be detectable by a simple visual analysis in magnetic resonance imaging. The aim of this study was to evaluate MRI texture in regions of interest located in the hippocampi, limbic association cortex and prefrontal cortex of 20 patients with refractory epilepsy and to compare them with the same areas in 20 healthy individuals, in order to find out if the texture parameters could be related to the presence of the disease. Of the 11 texture parameters calculated, three indicated the existence of statistically significant differences between the studied groups. Such findings suggest the possibility of this technique contributing to studies of refractory epilepsies.

Epilepsias refratárias compreendem síndromes para as quais as terapias que empregam duas ou mais drogas antiepilépticas, isoladamente ou em associação, não resultam no controle da frequência das crises. Portadores podem apresentar displasias corticais focais ou difusas e/ou alterações atróficas hipocampais que, em alguns casos, não são detectáveis por uma simples análise visual nas imagens de ressonância magnética. Nesse contexto, o objetivo deste estudo foi avaliar a textura de imagens de RM em regiões de interesse localizadas nos hipocampos, córtex de associação límbico e córtex pré-frontal de 20 pacientes com epilepsia refratária e compará-las às mesmas áreas de um grupo de 20 indivíduos sadios. Dos 11 parâmetros de textura calculados, três indicaram a existência de diferenças estatisticamente significantes entre os grupos estudados. Tais achados sugerem a possibilidade desta técnica contribuir para os estudos das epilepsias de difícil controle.

Grades computacionais na recuperação de imagens médicas baseada em conteúdo / Grid computing in the optimization of content-based medical images retrieval

OBJETIVO: Utilizar o poder de processamento da tecnologia de grades computacionais para viabilizar a utilização do algoritmo de medida de similaridade na recuperação de imagens baseada em conteúdo. MATERIAIS E MÉTODOS: A técnica de recuperação de imagens baseada em conteúdo é composta de duas etapas seqüenciais: análise de textura e algoritmo de medida de similaridade. Estas são aplicadas em imagens de joelho e cabeça, nas quais se avaliaram a eficiência em recuperar imagens do mesmo plano e a seqüência de aquisição em um banco de 2.400 imagens médicas para testar a capacidade de recuperação de imagens baseada em conteúdo. A análise de textura foi utilizada inicialmente para pré-selecionar as 1.000 imagens mais semelhantes a uma imagem de referência escolhida por um clínico. Essas 1.000 imagens foram processadas utilizando-se o algoritmo de medida de similaridade na grade computacional. RESULTADOS: A precisão encontrada na classificação por análise de textura foi de 0,54 para imagens sagitais de joelho e de 0,40 para imagens axiais de cabeça. A análise de textura foi útil como filtragem, pré-selecionando imagens a serem avaliadas pelo algoritmo de medida de similaridade. A recuperação de imagens baseada em conteúdo utilizando o algoritmo de medida de similaridade aplicado nas imagens pré-selecionadas por análise de textura resultou em precisão de 0,95 para as imagens sagitais de joelho e de 0,92 para as imagens axiais de cabeça. O alto custo computacional do algoritmo de medida de similaridade foi amortizado pela grade computacional. CONCLUSÃO: A utilização da abordagem mista das técnicas de análise de textura e algoritmo de medida de similaridade no processo de recuperação de imagens baseada em conteúdo resultou em eficiência acima de 90 por cento. A grade computacional é indispensável para utilização do algoritmo de medida de similaridade na recuperação de imagens baseada em conteúdo, que de outra forma seria limitado a supercomputadores.

OBJECTIVE: To utilize the grid computing technology to enable the utilization of a similarity measurement algorithm for content-based medical image retrieval. MATERIALS AND METHODS: The content-based images retrieval technique is comprised of two sequential steps: texture analysis and similarity measurement algorithm. These steps have been adopted for head and knee images for evaluation of accuracy in the retrieval of images of a single plane and acquisition sequence in a databank with 2,400 medical images. Initially, texture analysis was utilized as a preselection resource to obtain a set of the 1,000 most similar images as compared with a reference image selected by a clinician. Then, these 1,000 images were processed utilizing a similarity measurement algorithm on a computational grid. RESULTS: The texture analysis has demonstrated low accuracy for sagittal knee images (0.54) and axial head images (0.40). Nevertheless, this technique has shown effectiveness as a filter, pre-selecting images to be evaluated by the similarity measurement algorithm. Content-based images retrieval with similarity measurement algorithm applied on these pre-selected images has demonstrated satisfactory accuracy - 0.95 for sagittal knee images, and 0.92 for axial head images. The high computational cost of the similarity measurement algorithm was balanced by the utilization of grid computing. CONCLUSION: The approach combining texture analysis and similarity measurement algorithm for content-based images retrieval resulted in an accuracy of > 90 percent. Grid computing has shown to be essential for the utilization of similarity measurement algorithm in the content-based images retrieval that otherwise would be limited to supercomputers.