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Erschienen in: European Spine Journal 10/2018

26.07.2018 | Original Article

Population-averaged MRI atlases for automated image processing and assessments of lumbar paraspinal muscles

verfasst von: Yiming Xiao, Maryse Fortin, Michele C. Battié, Hassan Rivaz

Erschienen in: European Spine Journal | Ausgabe 10/2018

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Abstract

Purpose

Growing evidence suggests an association between lumbar paraspinal muscle degeneration and low back pain (LBP). Currently, time-consuming and laborious manual segmentations of paraspinal muscles are commonly performed on magnetic resonance imaging (MRI) axial scans. Automated image analysis algorithms can mitigate these drawbacks, but they often require individual MRIs to be aligned to a standard “reference” atlas. Such atlases are well established in automated neuroimaging analysis. Our aim was to create atlases of similar nature for automated paraspinal muscle measurements.

Methods

Lumbosacral T2-weighted MRIs were acquired from 117 patients who experienced LBP, stratified by gender and age group (30–39, 40–49, and 50–59 years old). Axial MRI slices of the L4–L5 and L5–S1 levels at mid-disc were obtained and aligned using group-wise linear and nonlinear image registration to produce a set of unbiased population-averaged atlases for lumbar paraspinal muscles.

Results

The resulting atlases represent the averaged morphology and MRI intensity features of the corresponding cohorts. Differences in paraspinal muscle shapes and fat infiltration levels with respect to gender and age can be visually identified from the population-averaged data from both linear and nonlinear registrations.

Conclusion

We constructed a set of population-averaged atlases for developing automated algorithms to help analyze paraspinal muscle morphometry from axial MRI scans. Such an advancement could greatly benefit the fields of paraspinal muscle and LBP research.

Graphical abstract

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Literatur
17.
Zurück zum Zitat Xiao Y, Bailey L, Chakravarty MM, Beriault S, Sadikot AF, Pike GB, Collins DL (2012) Atlas-based segmentation of the subthalamic nucleus, red nucleus, and substantia nigra for deep brain stimulation by incorporating multiple MRI contrasts. Paper presented at the Proceedings of the third international conference on Information Processing in Computer-Assisted Interventions, Pisa, ItalyCrossRef Xiao Y, Bailey L, Chakravarty MM, Beriault S, Sadikot AF, Pike GB, Collins DL (2012) Atlas-based segmentation of the subthalamic nucleus, red nucleus, and substantia nigra for deep brain stimulation by incorporating multiple MRI contrasts. Paper presented at the Proceedings of the third international conference on Information Processing in Computer-Assisted Interventions, Pisa, ItalyCrossRef
23.
Zurück zum Zitat Ashburner J, Hutton C, Frackowiak R, Johnsrude I, Price C, Friston K (1998) Identifying global anatomical differences: deformation-based morphometry. Hum Brain Mapp 6(5–6):348–357CrossRef Ashburner J, Hutton C, Frackowiak R, Johnsrude I, Price C, Friston K (1998) Identifying global anatomical differences: deformation-based morphometry. Hum Brain Mapp 6(5–6):348–357CrossRef
Metadaten
Titel
Population-averaged MRI atlases for automated image processing and assessments of lumbar paraspinal muscles
verfasst von
Yiming Xiao
Maryse Fortin
Michele C. Battié
Hassan Rivaz
Publikationsdatum
26.07.2018
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
European Spine Journal / Ausgabe 10/2018
Print ISSN: 0940-6719
Elektronische ISSN: 1432-0932
DOI
https://doi.org/10.1007/s00586-018-5704-z

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