Scoliosi, sviluppato modello basato su rete neurale convoluzionale per misurare angolo di Cobb

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In pochi secondi può calcolare un angolo di Cobb, con efficacia pari a quella di un medico e metodo manuale, indipendentemente dalla posizione del soggetto al momento della radiografia.

Ricercatori della Keio University School of Medicine di Tokyo, in Giappone, hanno sviluppato un algoritmo di intelligenza artificiale per misurare l’angolo di Cobb in pazienti con scoliosi idiopatica.

Lo studio propone di utilizzare il sistema per determinare l’angolo di Cobb direttamente dalle radiografie dei pazienti, invece che utilizzare il metodo manuale che richiede più tempo all’operatore.
Ciò permetterebbe di misurare questo angolo in modo preciso anche a distanza, dato che le immagini radiografiche possono essere spedite.
Gli autori hanno utilizzato 1021 radiografie complete della colonna di altrettanti pazienti con scoliosi idiopatica per allenare il modello, basato su una rete neurale convoluzionale (CNN), e segmentarlo.

Le immagini utilizzate

Per sviluppare il proprio modello il team giapponese ha utilizzato immagini radiografiche invertite in bianco e nero, incluse in flessione laterale supina (52), per valutare la flessibilità delle curve, e immagini prese con il corsetto (23).

Una volta sviluppato il modello, è stato testato su 106 immagini e valutato su altre 155: queste radiografie includevano 40 immagini da posizione eretta, 40 da posizione supina, 52 da flessione laterale supina e 23 con il corsetto. Le stesse immagini sono state utilizzate anche da 6 specialisti che vi hanno calcolato l’angolo di Cobb manualmente.

I medici coinvolti avevano diversi livelli di esperienza: 2 erano specializzati in scoliosi, 2 esperti intermedi della colonna e 2 giovani dottori al terzo anno post universitario.
I risultati ottenuti con l’algoritmo sono stati quindi confrontati con quelli calcolati manualmente.
La valutazione si è focalizzata su: curve toraciche prossimali, definite come maggiori; curve toraciche principali, definite come minor 1; curve toracolombari, definite come minor 2.

Ottimi i valori di ICC tra le varie classi

Gli autori sottolineano che, rispetto ad altri metodi di calcolo automatico dell’angolo di Cobb, quello proposto ha un coefficiente di correlazione intraclasse (ICC) particolarmente elevato, superiore a 0,963 nella posizione eretta e a 0.848 in tutti i gruppi, tranne il minor 2 in posizione flessa: potrebbe essere quindi utilizzato in clinica su qualunque radiografia, indipendentemente dalla posizione in cui è stata effettuata.

L’ICC più alto (0,973) è stato ottenuto per i valori di angolo di Cobb calcolato dall’algoritmo e dai medici in posizione eretta per le curve maggiori.
L’algoritmo, infine, sembra essere efficace anche quando gli angoli in gioco sono piccoli, quindi potrebbe diagnosticare anche la scoliosi ai suoi esordi.

L’analisi inter-osservatore eseguita porta a pensare, inoltre, che l’algoritmo possa davvero sostituire l’intervento umano. Da ultimo, si sottolinea che l’algoritmo impiega pochi secondi per radiografia per calcolare l’angolo di Cobb.

(Lo studio: Maeda, Y., Nagura, T., Nakamura, M. et al. Automatic measurement of the Cobb angle for adolescent idiopathic scoliosis using convolutional neural network. Sci Rep 13, 14576 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-41821-y)