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Avanços na Medição da Compressão da Medula Espinhal

Novos métodos melhoram a precisão na avaliação da compressão da medula espinhal em pacientes.

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Quando as pessoas têm problemas com a Medula espinhal, os médicos tentam entender o quão sério é o problema. Uma condição comum é a mielopatia cervical degenerativa (MCD), que muitas vezes envolve compressão da medula espinhal na região do pescoço. Para avaliar e acompanhar essa condição, os médicos usam imagens especiais chamadas ressonâncias magnéticas (RM). Essas imagens ajudam a medir vários aspectos da medula espinhal.

No entanto, medir a medula espinhal com precisão pode ser complicado. Existem diferenças em como a medula espinhal se parece de pessoa para pessoa, e até mesmo na mesma pessoa em diferentes níveis da medula. Essas variações dificultam a avaliação da gravidade da compressão e a previsão de como a condição pode evoluir.

Neste artigo, vamos explorar como os pesquisadores estão tentando melhorar a precisão dessas medições. Eles desenvolveram métodos para tornar o processo mais rápido e menos suscetível a erros, para que os profissionais de saúde possam entender e tratar melhor os pacientes com MCD.

A Necessidade de Melhorias

O método tradicional de medir a compressão da medula espinhal envolve calcular algo chamado Compressão Máxima da Medula Espinhal (CMSM). Esse cálculo usa medições feitas no local da compressão e em níveis próximos. No entanto, essas medições nem sempre levam em conta as diferenças na anatomia da medula espinhal, o que pode levar a erros ao avaliar o quão grave a compressão realmente é.

Por exemplo, se uma pessoa tem compressão em uma parte da medula espinhal que é naturalmente maior, a CMSM pode mostrar um problema menos grave do que realmente é. Por outro lado, se a compressão está em uma área menor, a CMSM pode superestimar a gravidade. Essa inconsistência pode confundir os médicos e influenciar as decisões de tratamento que eles fazem.

Além disso, a CMSM geralmente é calculada manualmente, o que pode levar muito tempo e provocar diferenças na interpretação das imagens por diferentes médicos.

Variabilidade nas Medições

A variabilidade na anatomia da medula espinhal não é apenas um problema entre indivíduos, mas também dentro de uma única pessoa. Por exemplo, a medula espinhal pode ter aparências diferentes em diferentes níveis. Como resultado, as medições feitas de uma parte da medula espinhal podem não ser diretamente comparáveis às feitas de outra parte.

Além das diferenças anatômicas, outros fatores podem afetar as medições da medula espinhal. Idade, sexo e tamanho do corpo podem todos contribuir para as variações. Por exemplo, pesquisas mostram que as medulas espinhais femininas tendem a ser menores que as masculinas. Além disso, à medida que uma pessoa envelhece, o tamanho e a forma da medula espinhal podem mudar. Portanto, uma medição que funciona para um grupo de pessoas pode não funcionar para outro.

Pesquisadores já sugeriram maneiras de melhorar essas medições, como comparar os resultados com um grupo de indivíduos saudáveis com características semelhantes. No entanto, encontrar tal grupo de controle nem sempre é fácil, e não há um consenso claro sobre quais fatores devem ser considerados para comparação.

Nova Abordagem

Para enfrentar esses desafios, os pesquisadores buscaram criar uma maneira mais precisa de medir a compressão da medula espinhal. Eles desenvolveram um sistema automático para calcular a CMSM e outras medições importantes a partir das ressonâncias magnéticas, como o diâmetro e a área da medula espinhal. O objetivo principal é reduzir erros causados pelo julgamento humano e tornar todo o processo mais rápido.

O novo método não apenas calcula a CMSM automaticamente, mas também leva em conta as variações na anatomia da medula espinhal, comparando as medições com uma grande base de dados de indivíduos saudáveis. Isso significa que os novos cálculos podem considerar melhor as diferenças baseadas em idade, sexo e anatomia.

Os pesquisadores testaram sua nova abordagem em um grande grupo de pacientes com MCD. Esse teste ajudou a validar seu método e a verificar como ele se alinha com as medições manuais tradicionais feitas pelos médicos.

Como o Novo Método Funciona

O primeiro passo no novo método é automatizar o cálculo da CMSM. Em vez de depender de um médico para avaliar manualmente uma única fatia de imagens de RM, o sistema analisa várias fatias ao redor do local da compressão. Isso fornece uma medida mais abrangente da condição da medula espinhal.

Para normalização, o novo método usa uma base de dados de adultos saudáveis para comparar medições. Dessa forma, os pesquisadores podem ajustar os resultados com base no que é típico para indivíduos de idade e sexo semelhantes.

Os pesquisadores validaram esse método em um grupo de 120 pacientes diagnosticados com MCD. Eles compararam os resultados das medições automáticas com os obtidos através de métodos manuais e descobriram que os resultados automáticos eram consistentes e confiáveis.

Grupo de Pacientes

Os pesquisadores focaram em um grupo diversificado de pacientes com estenose cervical, que é o estreitamento do canal espinhal. Essa condição muitas vezes leva a sintomas associados à MCD, como dor e dificuldades de movimento.

Os pacientes foram cuidadosamente selecionados com base em critérios específicos, como idade e presença de sintomas. Eles também coletaram dados clínicos relacionados à condição de cada paciente, que incluíam avaliações de sua função neurológica e quaisquer cirurgias anteriores.

Análise de Imagem

As imagens de RM de todos os pacientes foram processadas de duas maneiras: manualmente e automaticamente. Para a análise manual, clínicos treinados usaram sua experiência para medir áreas específicas nas imagens da medula espinhal. Por outro lado, a nova análise automática foi realizada usando o software criado pelos pesquisadores.

Através dessa abordagem dupla, os pesquisadores buscaram comparar os resultados obtidos por ambos os métodos, ajudando a ilustrar as vantagens da nova técnica automática.

Resultados do Estudo

Os pesquisadores descobriram que as medições automáticas tinham uma forte correlação com os escores clínicos que avaliavam as habilidades dos pacientes. Eles também mostraram que o método automático poderia identificar preditores significativos para as decisões de tratamento, o que é essencial para decidir se os pacientes devem passar por cirurgia ou seguir um caminho de tratamento conservador.

O estudo mostrou que certas medições, como a razão da área da seção transversal (AST), eram indicadores importantes relacionados aos resultados do tratamento dos pacientes. Essas descobertas destacam o potencial do novo método automático para ajudar os médicos a tomarem decisões mais informadas.

Conclusão

Em resumo, o desenvolvimento de um sistema automático para medir a compressão da medula espinhal a partir de ressonâncias magnéticas apresenta um avanço promissor na área da neurologia. Ao melhorar a precisão e a velocidade das medições, os pesquisadores podem ajudar os médicos a entender melhor a gravidade dos problemas na medula espinhal. Isso pode levar a planos de tratamento melhores para pacientes que sofrem de condições como MCD.

À medida que os pesquisadores continuam a aprimorar esses métodos e reunir mais dados, pode haver ainda mais melhorias em como avaliamos e tratamos a compressão da medula espinhal no futuro. O objetivo continua claro: proporcionar um melhor cuidado aos pacientes e aprimorar nossa compreensão geral sobre a saúde da medula espinhal.

Fonte original

Título: Normalizing Spinal Cord Compression Morphometric Measures: Application in Degenerative Cervical Myelopathy

Resumo: ObjectiveAutomatic and robust characterization of spinal cord shape from MRI images is relevant to assess the severity of spinal cord compression in degenerative cervical myelopathy (DCM) and to guide therapeutic strategy. Despite its popularity, the maximum spinal cord compression (MSCC) index has practical limitations to objectively assess the severity of cord compression. Firstly, it is computed by normalizing the anteroposterior cord diameter by that above and below the level of compression, but it does not account for the fact that the spinal cord itself varies in size along the superior-inferior axis, making this MSCC sensitive to the level of compression. Secondly, spinal cord shape varies across individuals, making MSCC also sensitive to the size and shape of every individual. Thirdly, MSCC is typically computed by the expert-rater on a single sagittal slice, which is time-consuming and prone to inter-rater variability. In this study, we propose a fully automatic pipeline to compute MSCC. MethodsWe extended the traditional MSCC (based on the anteroposterior diameter) to other shape metrics (transverse diameter, area, eccentricity, and solidity), and proposed a normalization strategy using a database of healthy adults (n=203) to address the variability of the spinal cord anatomy between individuals. We validated the proposed method in a cohort of DCM patients (n=120) with manually derived morphometric measures and predicted the therapeutic decision (operative/conservative) using a stepwise binary logistic regression including demographics, clinical scores, and electrophysiological assessment. ResultsThe automatic and normalized MSCC measures significantly correlated with clinical scores and predicted the therapeutic decision with higher accuracy than the manual MSCC. Results show that the sensory dysfunction of the upper extremities (mJOA subscore), the presence of myelopathy and the proposed MRI-based normalized morphometric measures were significant predictors of the therapeutic decision. The model yielded an area under the curve of the receiver operating characteristic of 80%. ConclusionThe study introduced an automatic method for computation of normalized MSCC measures of cord compression from MRI scans, which is an important step towards better informed therapeutic decisions in DCM patients. The method is open-source and available in the Spinal Cord Toolbox v6.0.

Autores: Julien Cohen-Adad, S. Bedard, J. Valosek, M. Seif, A. Curt, S. Schading, N. Pfender, P. Freund, M. Hupp

Última atualização: 2024-03-15 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.03.13.24304177

Fonte PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.03.13.24304177.full.pdf

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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