Evaluación de la resolución de escáneres CT para el diagnóstico de osteoporosis mediante el análisis morfométrico del hueso trabecular
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Resumen
En la actualidad, la osteporosis supone un gran problema de salud, ya que concierne a gran parte de la población. Esta enfermedad ósea es la que tiene mayor prevalencia en la sociedad, afectando más severamente a las muejeres. No obstante, las pruebas diagnósticas tradicionales presentan ciertas limitaciones. El diagnóstico convencional se basa en la absorciometría de rayos X de doble energía (DXA), técnica que mide la densidad mineral ósea (DMO), generalmente en el cuello femoral. A partir de estos valores se calcula el T-score, que representa la desviación estándar respecto a la DMO promedio de un adulto sano y determina la presencia de la enfermedad.
Las investigaciones realizadas en las últimas décadas en relación con el hueso trabecular han evidenciado que la osteoporosis provoca alteraciones en la microarquitectura ósea. Sin embargo, las técnicas diagnósticas actuales no proporcionan información sobre la microestructura ósea, lo que constituye una limitación significativa. Por ello, es crucial desarrollar nuevas metodologías diagnósticas que incorporen el análisis morfométrico del hueso. Asimismo, estos métodos deben utilizar escáneres de baja radiación, pero con suficiente resolución para caracterizar de manera precisa la arquitectura trabecular. Estos equipos permitirían la obtención de imagen sobre el propio paciente, además de poder realizar un seguimiento.
En este estudio se examina cómo varía la caracterización morfométrica del hueso trabecular en función de la resolución de las imágenes obtenidas mediante micro-CT. El objetivo principal es identificar la resolución mínima necesaria para detectar los cambios en la microarquitectura que distinguen un hueso sano de uno afectado por osteoporosis.
Para el desarrollo de este trabajo, se ha llevado a cabo un análisis de la morfometría trabecular en imágenes de micro-CT con una resolución isótropa de 13.5 µm. Para la segmentación de las imágenes, se empleó el método de Otsu, lo que permitió eliminar la influencia subjetiva del usuario, habitual en los procedimientos manuales. Posteriormente, la resolución espacial de las imágenes se modificó digitalmente a 27, 54, 81 y 108 µm y se caracterizó la morfometría de cada muestra en cada una de estas resoluciones. Finalmente, mediante un análisis estadístico ANOVA, se identificaron los parámetros morfométricos capaces de diferenciar entre huesos sanos y enfermos en las distintas resoluciones evaluadas.
Los resultado obtenidos revelan que sí es posible diferenciar muestras sanas de las osteoporóticas mediante los siguientes parámetros morfométricos: la dimensión fractal (D), la fracción en volumen (BV/TV), la separación trabecular (Tb.Sp) y le número de trabéculas (Tb.N). Esta diferenciación de muestras óseas es posible para todas las resoluciones estudiadas.
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Citas
Seeman E., “Reduced bone formation and increased bone resorption: rational targets for the treatment of osteoporosis”, Osteoporosis Int. 14, (Suppl 3): S2-S8 (2003)
Gardner D.L., “The nature and causes of osteoarthrosis”, BMJ. 286, 418-424 (1983)
Lane J.M., Russell L., Safdar N.K., “Osteoporosis”, Clin Orthop Relat Res. 372, 139-150 (2000)
“Management of osteoporosis in postmenopausal women: the 2021 position statement of The North American Menopause Society”, Menopause 28(9): 973-997 (2021)
Shanks G., Sharma D., Mishra V., “Prevention and treatment of osteoporosis in women”, Obstetrics, Gynecology and Reproductive Medicine doi.org/10.1016/j.ogrm.2019.04.001: 1-6 (2019)
Woodson G., “Dual X-ray absorptiometry T-score concordance and discordance between hip and spine measurement sites”, J Clin Densitom. 3(4), 319-324 (2000)
Golding P.H., “Dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) to measure bone mineral density (BMD) for diagnosis of osteoporosis – experimental data from artificial vertebrae confirms significant dependence on bone size”, Bone Rep. 17, 101607 (2022)
Bysse B., Hahn M., Soltau M., Zustin J., Püschel K., Duda G.N., Amling M., “Increased calcium content and inhomogeneity of mineralization render bone toughness in osteoporosis: Mineralization, morphology and biomechanics of human single trabeculae”, Bone 45, 1034-1043 (2009)
Nazarian A., Stauber M., Zurakowski D., Snyder B.D., Müller R., “The interaction of microarchitecture and volume fraction in predicting failure in cancellous bone”, Bone 39, 1196-1202 (2006)
Ding M., Overgaard S., “3D microarchitectural properties and rod and plate-like trabecular morphometric properties of femur head cancellous bones in patients with rheumatoid arthritis, osteoarthritis, and osteoporosis”, J Orthop Translat. 28, 159-168 (2021)
Ding M., Overgaard S., “Degeneration in global morphometry of cancellous bone in rheumatoid arthritis, osteoarthritis and osteoporosis of femoral heads are similar but more severe than in aging”, Calcif Tissue Int. 110, 57-64 (2022)
Megías R., “Analysis of osteoporosis effect on the mechanical behaviour and morphometry of human cancellous bone”, Tesis Doctoral, Universitat Politècnica de València, Valencia (2024)
Stauber M., Müller R., “Volumetric spatial decomposition of trabecular bone into rods and plates – A new method for local bone morphometry”, Bone 38, 475-484 (2006)
Stauber M., Rapillard L., van Lenthe G.H Zysset P., Müller R., “Importance of individual rods and plates in the assessment of bone quality and their contribution to bone stiffness”, J Bone Miner Res. 21(4), 586-595 (2006)
Choksi P., Jepsen K.J., Clines G.A., “The challenges of diagnosing osteoporosis and the limitations of currently available tools”, Clinical Diabetes and Endocrinology 4(1), 1-13 (2018)
Gazzoti S., Aparisi Gómez M.P., Schileo E., Taddei F., Sangiogi L., Fusaro M., Miceli M., Guglielmi G., Bazzocchi A., “High-resolution peripheral quantitative tomography: research or clinical practice?”, Br J Radiol. 96(Issue 1150), 20221016 (2023)
Goh T.Y., Basah S.N., Yazid H., Safar M.J.A., Saad F.S.A., “Performance analysis of image thresholding: Otsu technique”, Measurement 114, 298-307 (2018)
DongjuLiu J.Y., “Otsu method and K-means”, Ninth International Conference on Hybrid Intelligent Systems, Beijing (2009)
Isaksson H., Töyräs J., Hakulinen M., Aula A.S., Tamminen I., Julkunen P., Kröger H., Jurvelin J.S., “Structural parameters of normal and osteoporotic human trabecular bone are affected differently by microCT image resolution”, Osteoporos Int. 22, 167-177 (2011)
Tabor Z., “Analysis of the influence of image resolution on the discriminating power of trabecular bone architectural parameters”, Bone 34, 170-179 (2004)
Kothari M., Keaveny T.M., Lin J.C., Newitt D.C., Genant H.K., Majumdar S., “Impact of spatial resolution on the prediction of trabecular architecture parameters”, Bone 22(5), 437-443 (1998)