Étude de la texture osseuse trabéculaire vertébrale en IRM et scanner sur rachis ostéoporotique et rachis sain à l'aide d'un logiciel développé par la société Oléa Medical

Thèse présentée sous la forme d"une "Thèse Article"Introduction : l'ostéoporose consiste en une altération globale de la minéralisation et de la structure osseuse. Les paramètres de texture étudient la distribution spatiale des pixels dans l’image et pourraient donc être utiles à la description de l'hétérogénéité locale trabéculaire osseuse causée par l'ostéoporose. L'objectif principal de cette étude était de déterminer si les paramètres de texture, mesurés en IRM et TDM opportunistes, permettent de distinguer une population présentant une fracture vertébrale ostéoporotique d'une population sans fracture ostéoporotique, en déterminant les plus intéressants.Matériels et méthodes : nous avons effectué une analyse de texture rachidienne lombaire (paramètres de 1er et 2ème ordre incluant la matrice de co-occurrence et la matrice de longueur de plage des niveaux de gris) sur des examens de routine TDM et IRM en utilisant un logiciel d’OleaMedical. Nous avons étudié 60 patients répartis rétrospectivement en 2 groupes de 30 : un groupe fracturé avec au moins une fracture ostéoporotique L1, L2 ou L3 et un groupe témoin sans fracture ostéoporotique. Tous les patients ont bénéficié d’un scanner, d’une IRM et d’une ostéodensitométrie incluant ces 3 vertèbres.Résultats : 18 paramètres de 1er et 2ème ordre étaient significativement différents entre les deux groupes, 5 en TDM et 13 en IRM, de même que la densité Hounsfield TDM. Le T-score et la densité minérale osseuse ostéodensitométrique n’étaient pas significativement différents entre les 2 groupes. Nous avons pu déterminer des algorithmes de prédiction : En IRM, en choisissant les seuils 74 ans et 8,2 de Joint Entropy, nous obtenons pour la prédiction du risque de fracture une précision de 83,6%, une sensibilité de 88,5%, une spécificité de 79,3%, une valeur positive prévisible de 79,3% et une valeur négative de 88,5% pour la prédiction du risque de fracture. En scanner, notre algorithme utilise uniquement la densité Hounsfield et l'âge, sans intégrer aucun paramètre de texture. La reproductivité entre observateurs pour les paramètres significatifs était bonne, la corrélation intra-classe (ICC) oscillant entre 0,90 et 0,98.Conclusions : de nombreux paramètres de texture, principalement en IRM, permettent de séparer une population présentant une fracture vertébrale ostéoporotique d'une population n'en présentant aucune, avec une bonne reproductibilité pour ces paramètres. De plus, la densité Hounsfield combinée à l'âge semble être une donnée très fiable