Efficiency of the decision support system for determining the severity of scoliotic spinal deformity by the analysis of radiographs

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

BACKGROUND: In 2020, a decision support system was developed at expense of grant from Innovation Promotion Fund and integrated into medical base of prosthetic and orthopedic center “Sсoliologic.ru.” It is the first computer program for determining severity of scoliotic spinal deformity in analysis of radiographs.

AIM: To evaluate performance of a computer program for determining Cobb angle by comparing obtained automated data with manual measurement data by various specialists.

MATERIALS AND METHODS: From medical base of prosthetic and orthopedic center “Sсoliologic.ru,” 411 digital radiographs of spine of children and adolescents were selected, which were drawn by a radiologist (BP-etalon), an orthopedic traumatologist with 5 years of experience and experience in vertebrology (OO), and an orthopedic traumatologist with less than 1 year of experience and no experience in vertebrology (OB) and computer program (KP). The number and proportion of exact matches and mean absolute percentage error (MAPE) of results of measuring the Cobb angle of reference data were compared with indicators obtained by OO, OB, and KP in, for various types of scoliosis according to the classification of Rigо, as well as in determining the main arc. Bland–Altman graphs were used. The mean absolute deviation (MAD) and MAPE for the main arc with magnitude ranging from 20° to >50° were calculated.

RESULTS: The exact matches of KP with standard were 21%. Hence, every fifth measurement of the Cobb angle on X-ray, calculated automatically, was identical to standard. The highest proportion of matches with standard was noted in OO (33%), and the lowest in OB (16%). The highest accuracy of KP was found at types E1 and E2, and the arc of 3 was 30% and 24%, respectively. The proportion of KP matches with standard increased to 61%, with an error of 3°, and to 75%, with an error of 5°; with an error of 7°, the proportion of matches reached 84%. Moreover, the proportion of coincidences of a non-experienced researcher increased from 34% to 58%. When determining magnitude of the main arc of scoliosis, OO increased his/her accuracy by almost 2,6 times, KP by 2,1 times, and OB by 1,5 times. The MAD of KP for all major arcs was 3.8°. Good reliability of the obtained KP indicators compared to the reference (ICC = 0.9) was noted.

CONCLUSIONS: The use of a computer program may be recommended for automated determination of Cobb angle, because current algorithm of computer program has been found to be accurate compared to reference measurement. Its accuracy was significantly higher than that of novice orthopedic traumatologists with no experience in vertebrology.

作者简介

Grigori Lein

Prosthetic and Orthopedic Center “Scoliologic.ru”

编辑信件的主要联系方式.
Email: lein@scoliologic.ru
ORCID iD: 0000-0001-7904-8688

MD, PhD, Cand. Sci. (Medicine)

俄罗斯联邦, Saint Petersburg

Natalia Nechaeva

Prosthetic and Orthopedic Center “Scoliologic.ru”

Email: n.nechaeva@scoliologic.ru
ORCID iD: 0000-0003-3510-9164

MD

俄罗斯联邦, Saint Petersburg

Mikhail Demchenko

Prosthetic and Orthopedic Center “Scoliologic.ru”

Email: dmo@scoliologic.ru
ORCID iD: 0000-0002-8422-8779

PhD, Cand. Sci. (Economic)

俄罗斯联邦, Saint Petersburg

Nikita Koch

North-West Scientific-Practical Center of Rehabilitation and Prosthetics “Ortetika”

Email: e.co4@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0005-6660-3618

MD

俄罗斯联邦, Saint Petersburg

Artyom Levykin

North-West Scientific-Practical Center of Rehabilitation and Prosthetics “Ortetika”

Email: agl@scoliologic.ru
ORCID iD: 0009-0002-6528-4721

MD

俄罗斯联邦, Saint Petersburg

参考

  1. Negrini S, Donzelli S, Aulisa AG, et al. 2016 SOSORT guidelines: orthopaedic and rehabilitation treatment of idiopathic scoliosis during growth. Scoliosis Spinal Disord. 2018;13:3. doi: 10.1186/s13013-017-0145-8
  2. Newton PO, O’Brien MF, Schafflebarger GL, et al. Idiopathic scoliosis. Harms study group: Treatment guide. Moscow: Knowledge Laboratory; 2018. 479 p. (In Russ.)
  3. Cobb J, Cobb JR, Cobb RJ. Outline for the study of scoliosis. Journal of Bone and Joint Surgery. American Volume. 1948;5:261–275.
  4. Romano M, Minozzi S, Bettany-Saltikov J, et al. Exercises for adolescent idiopathic scoliosis. Cochrane Database Syst Rev. 2012;2012(8). doi: 10.1002/14651858.CD007837.pub2
  5. Negrini S, Minozzi S, Bettany-Saltikov J, et al. Braces for idiopathic scoliosis in adolescents. Spine (Phila Pa 1976). 2010;35(13):1285–1293. doi: 10.1097/BRS.0b013e 3181dc48f4
  6. Langensiepen S, Semler O, Sobottke R, et al. Measuring procedures to determine the Cobb angle in idiopathic scoliosis: a systematic review. Eur Spine J. 2013;22(11):2360–2371. doi: 10.1007/s00586-013-2693-9
  7. Srinivasalu S, Modi HN, Smehta S, et al. Cobb angle measurement of scoliosis using computer measurement of digitally acquired radiographs-intraobserver and interobserver variability. Asian Spine J. 2008;2(2):90–93. doi: 10.4184/asj.2008.2.2.90
  8. Tanure MC, Pinheiro AP, Oliveira AS. Reliability assessment of Cobb angle measurements using manual and digital methods. Spine J. 2010;10(9):769–774. doi: 10.1016/j.spinee.2010.02.020
  9. Corona J, Sanders JO, Luhmann SJ, et al. Reliability of radiographic measures for infantile idiopathic scoliosis. J Bone Joint Surg Am. 2012;94(12):e861–e868. doi: 10.2106/JBJS.K.00311
  10. Allen S, Parent E, Khorasani M, et al. Validity and reliability of active shape models for the estimation of Cobb angle in patients with adolescent idiopathic scoliosis. J Digit Imaging. 2008;21(2):208–218. doi: 10.1007/s10278-007-9026-7
  11. Zhang J, Lou E, Hill DL, et al. Computer-aided assessment of scoliosis on posteroanterior radiographs. Med Biol Eng Comput. 2010;48(2):185–195. doi: 10.1007/s11517-009-0556-7
  12. Shaw M, Adam CJ, Izatt MT, et al. Use of the iPhone for Cobb angle measurement in scoliosis. Eur Spine J. 2012;21(6):1062–1068. doi: 10.1007/s00586-011-2059-0
  13. Qiao J, Liu Z, Xu L, et al. Reliability analysis of a smartphone-aided measurement method for the Cobb angle of scoliosis. J Spinal Disord Tech. 2012;25(4):E88–E92. doi: 10.1097/BSD.0b013e3182463964
  14. Lein GA, Nechaeva NS, Mamedova GM, et al. Automation analysis X-ray of the spine to objectify the assessment of the severity of scoliotic deformity in idiopathic scoliosis: a preliminary report. Pediatric Traumatology, Orthopaedics and Reconstructive Surgery. 2020;8(3):317–326. doi: 10.17816/PTORS34150
  15. Rigo M, Villagrasa M, Gallo D. A specific scoliosis classification correlating with brace treatment: description and reliability. Scoliosis. 2010;5:1. doi: 10.1186/1748-7161-5-1
  16. Altman DG, Bland JM. Measurement in medicine: the analysis of method comparison studies. Journal of the Royal Statistical Society. Series D (The Statistician). 1983;32(3):307–317. doi: 10.2307/2987937
  17. Bland JM, Altman DG. Measuring agreement in method comparison studies. Statistical Methods in Medical Research. 1999;8(2):135–160. doi: 10.1177/096228029900800204
  18. Koo TK, Li MY. A guideline of selecting and reporting intraclass correlation coefficients for reliability research. J Chiropr Med. 2016;15(2):155–163. doi: 10.1016/j.jcm.2016.02.012
  19. Srinivasalu S, Modi H, SMehta S, et al. Cobb angle measurement of scoliosis using computer measurement of digitally acquired radiographs – intraobserver and interobserver variability. Asian Spine J. 2008;2(2):90–93. doi: 10.4184/asj.2008.2.2.90
  20. Pruijs JE, Hageman MA, Keessen W, et al. Variation in Cobb Angle measurements in scoliosis. Skeletal Radiol. 1994;23(7):517–520. doi: 10.1007/BF00223081
  21. Morrissy RT, Goldsmith GS, Hall EC, et al. Measurement of the Cobb Angle on radiographs of patients who have scoliosis: evaluation of intrinsic error. J Bone Joint Surg Am. 1990;72(3):320–327. doi: 10.2106/00004623-199072030-0000
  22. Wang J, Zhang J, Xu R, et al. Measurement of scoliosis Cobb angle by end vertebra tilt angle method. J Orthop Surg Res. 2018;13(1):223. doi: 10.1186/s13018-018-0928-5
  23. Pan Y, Chen Q, Chen T, et al. Evaluation of a computer-aided method for measuring the Cobb angle on chest X-rays. Eur Spine J. 2019;28(12):3035–3043. doi: 10.1007/s00586-019-06115-w

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Bland–Altman plots for data comparison: a, certified radiologist (CR) vs. computer program (CP); b, certified orthopedic surgeon with 5 years of experience, including vertebrology (EO) vs. CP; c, certified orthopedic surgeon with a >1-year experience in orthopedics and no experience in vertebrology (NEO) vs. CP; the red line indicates the mean difference in measurements between two observers; the blue dashed lines indicate the upper and lower limits of the 95% CI.

下载 (554KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Rate of agreement between the measurements by different observers and the CP with an acceptable deviation of 3°, 5° and 7°: a, all curves; b, primary curve; EO, a certified orthopedic surgeon with 5 years of experience, including vertebrology; NEO, a certified orthopedic surgeon with a >1-year experience in orthopedics and no experience in vertebrology; CP, computer program.

下载 (201KB)
索引源数据

版权所有 © Эко-Вектор, 2024


 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».