HORÁKOVÁ, Magda, Tomáš HORÁK, Jan VALOSEK, Tomáš ROHAN, Eva KORIŤÁKOVÁ, Marek DOSTÁL, Jan KOČICA, Tomáš SKUTIL, Miloš KEŘKOVSKÝ, Zdeněk KADAŇKA, Petr BEDNAŘÍK, Alena SVÁTKOVÁ, Petr HLUSTIK a Josef BEDNAŘÍK. Semi-automated detection of cervical spinal cord compression with the Spinal Cord Toolbox. QUANTITATIVE IMAGING IN MEDICINE AND SURGERY. SHATIN: AME PUBL CO, roč. 12, č. 4, s. 2261-2279. ISSN 2223-4292. doi:10.21037/qims-21-782. 2022.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Semi-automated detection of cervical spinal cord compression with the Spinal Cord Toolbox
Autoři HORÁKOVÁ, Magda (203 Česká republika, domácí), Tomáš HORÁK (203 Česká republika, domácí), Jan VALOSEK (203 Česká republika), Tomáš ROHAN (203 Česká republika, domácí), Eva KORIŤÁKOVÁ (203 Česká republika, domácí), Marek DOSTÁL (203 Česká republika, domácí), Jan KOČICA (203 Česká republika, domácí), Tomáš SKUTIL (203 Česká republika, domácí), Miloš KEŘKOVSKÝ (203 Česká republika, domácí), Zdeněk KADAŇKA (203 Česká republika, domácí), Petr BEDNAŘÍK (203 Česká republika, domácí), Alena SVÁTKOVÁ (703 Slovensko, domácí), Petr HLUSTIK (203 Česká republika) a Josef BEDNAŘÍK (203 Česká republika, garant, domácí).
Vydání QUANTITATIVE IMAGING IN MEDICINE AND SURGERY, SHATIN, AME PUBL CO, 2022, 2223-4292.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 30224 Radiology, nuclear medicine and medical imaging
Stát vydavatele Čína
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW URL
Impakt faktor Impact factor: 2.800
Kód RIV RIV/00216224:14110/22:00125373
Organizační jednotka Lékařská fakulta
Doi http://dx.doi.org/10.21037/qims-21-782
UT WoS 000747192600001
Klíčová slova anglicky Spinal cord compression (SCC); cervical spinal cord; myelopathy; magnetic resonance imaging (MRI); reproducibility
Štítky 14110216, 14110221, 14119612, CF MAFIL, podil, rivok
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnila: Mgr. Tereza Miškechová, učo 341652. Změněno: 3. 4. 2023 08:53.
Anotace
Background: Degenerative cervical spinal cord compression is becoming increasingly prevalent, yet the MRI criteria that define compression are vague, and vary between studies. This contribution addresses the detection of compression by means of the Spinal Cord Toolbox and assesses the variability of the morphometric parameters extracted with it. Methods: Prospective cross-sectional study. Two types of MRI examination, 3 and 1.5 T, were performed on 66 healthy controls and 118 participants with cervical spinal cord compression. Morphometric parameters from 3T MRI obtained by Spinal Cord Toolbox (cross-sectional area, solidity, compressive ratio, torsion) were combined in multivariate logistic regression models with the outcome (binary dependent variable) being the presence of compression determined by two radiologists. Inter-trial (between 3 and 1.5 T) and inter-rater (three expert raters and SCT) variability of morphometric parameters were assessed in a subset of 35 controls and 30 participants with compression. Results: The logistic model combining compressive ratio, cross-sectional area, solidity, torsion and one binary indicator, whether or not the compression was set at level C6/7, demonstrated outstanding compression detection (area under curve =0.947). The single best cut-off for predicted probability calculated using a multiple regression equation was 0.451, with a sensitivity of 87.3% and a specificity of 90.2%. The inter-trial variability was better in Spinal Cord Toolbox (intraclass correlation coefficient was 0.858 for compressive ratio and 0.735 for cross-sectional area) compared to expert raters (mean coefficient for three expert raters was 0.722 for compressive ratio and 0.486 for cross-sectional area). The analysis of interrater variability demonstrated general agreement between SCT and three expert raters, as the correlations between SCT and raters were generally similar to those of the raters between one another. Conclusions: This study demonstrates successful semi-automated compression detection based on four parameters. The inter-trial variability of parameters established through two MRI examinations was conclusively better for Spinal Cord Toolbox compared with that of three experts' manual ratings.
Návaznosti
LM2018129, projekt VaVNázev: Národní infrastruktura pro biologické a medicínské zobrazování Czech-BioImaging
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, National research infrastructure for biological and medical imaging
MUNI/A/1144/2021, interní kód MUNázev: Diagnostika a patofyziologie neuropatické bolesti a dalších symptomů a komorbidit neurologických onemocnění
Investor: Masarykova univerzita, Diagnostika a patofyziologie neuropatické bolesti a dalších symptomů a komorbidit neurologických onemocnění
MUNI/A/1600/2020, interní kód MUNázev: Diagnostika a patofyziologie neuropatické bolesti (Akronym: PNB)
Investor: Masarykova univerzita, Diagnostika a patofyziologie neuropatické bolesti
NV18-04-00159, projekt VaVNázev: Využití pokročilých magneticko-rezonančních technik k odhalení patofyziologie a zlepšení diagnostiky a praktického managementu degenerativní komprese krční míchy
Investor: Ministerstvo zdravotnictví ČR, Využití pokročilých magneticko-rezonančních technik k objasnění patofyziologie a zlepšení diagnostiky a praktického managementu degenerativní komprese krční míchy
90042, velká výzkumná infrastrukturaNázev: CESNET II
VytisknoutZobrazeno: 18. 4. 2024 09:11