Assinatura radiômica baseada em imagens de tomografia computadorizada de feixe cônico na avaliação de osteoporose

Abstract

A osteoporose é uma doença esquelética relacionada à perda da resistência óssea, predispondo a fraturas por trauma mínimo. Fraturas relacionadas à doença diminuem a qualidade de vida dos indivíduos afetados, aumentam o número de internações hospitalares e podem levar ao aumento da mortalidade. Idosos e mulheres na pósmenopausa representam os grupos de maiores riscos. Assintomática, a osteoporose é frequentemente detectada somente após ocorrer fraturas. São necessários, portanto, métodos de rastreamento de pessoas com risco aumentado de fraturas, o que poderia diminuir o impacto socioeconômico. Na odontologia, a tomografia computadorizada de feixe cônico (TCFC) é muito utilizada na população idosa, principalmente na implantodontia. Visto que alterações mandibulares já foram relatadas em pacientes com osteoporose, é importante verificar este exame como instrumento auxiliar no rastreamento da doença. Ferramentas de Inteligência Artificial baseados em recursos radiômicos são aplicadas no diagnóstico automatizado de patologias, e oferecerem bom desempenho na detecção de alterações teciduais. Entretanto, essa ferramenta não foi validada para detecção de osteoporose em análise quantitativa óssea da mandíbula por TCFC. Este estudo teve como objetivo determinar a assinatura radiômica de um padrão patológico em TCFC de mulheres na pós menopausa com osteoporose, desenvolver e testar modelos preditivos. Foram retrospectivamente selecionadas, segundo critérios, 100 mulheres em pósmenopausa, que apresentavam TCFC e exame de densitometria por dupla emissão de fótons (DXA), com e sem diagnóstico de osteoporose. Após determinar a região de interesse na TCFC, selecionou-se manualmente 5 sítios de segmentação por exame: 2 de osso cortical da mandíbula, 2 de osso trabecular da mandíbula e 1 de osso trabecular da segunda vértebra cervical (C2). Segundo o exame de DXA, 49 pacientes tiveram diagnóstico de osteoporose e 51 sem osteoporose. Foram extraídos 535 recursos radiômicos por TCFC, distribuídos em classes de forma, primeira ordem e textura. Os recursos extraídos foram reduzidos aos mais relevantes em relação a osteoporose, e correlacionados com dados clínicos e densitométricos. Essa combinação de informações mais relevantes subsidiaram a construção de modelos de classificação, por árvore de decisão aleatória. Foram treinados modelos com todos os recursos radiômicos e dados clínicos, e modelos de subgrupos conforme a segmentação. Todos os modelos apresentaram precisão >0.86, recall>0.79, f1score>0.82 e acurácia>0.84. Modelos com subgrupos de segmentação do osso trabeculado e cortical da mandíbula apresentaram melhor desempenho quando comparado a segmentação do osso trabecular de C2 (AUC 0.89-0.95). Tal achado sinaliza a importância de avaliação da qualidade óssea da mandíbula pelos recursos radiômicos em TCFC, ainda pouco estudada na literatura. Todos os modelos avaliados apresentaram capacidade de distinguir mulheres em pós menopausa, com e sem osteoporose. A radiômica é um recurso sofisticado de análise de imagens, oferecendo características únicas para a construção de modelos diagnósticos, prognósticos e/ou preditivos. Estratégias deverão ser aplicadas para validação de modelos radiômicos preditivos, que requerem reprodutibilidade e generalização dos recursos radiômicos.