• >
  • Публикации
  • >
  • ИЕРАРХИЯ РАДИОМИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ СТРУКТУРНОЙ НЕОДНОРОДНОСТИ ПРИ МЕДИКАМЕНТОЗНО-АССОЦИИРОВАННОМ ОСТЕОНЕКРОЗЕ ЧЕЛЮСТЕЙ

ИЕРАРХИЯ РАДИОМИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ СТРУКТУРНОЙ НЕОДНОРОДНОСТИ ПРИ МЕДИКАМЕНТОЗНО-АССОЦИИРОВАННОМ ОСТЕОНЕКРОЗЕ ЧЕЛЮСТЕЙ

  • Авторы:Ризаев Жасур Алимжанович, Зайнутдинов Муродилло Омонуллаевич
  • Дата публикации:September 25, 2026
  • Тип:
  • DOI: 10.64156/mju.9803
  • Том / № Выпуска:Том 1 №5 (2026)

Аннотация

Аннотация. Медикаментозно-ассоциированный остеонекроз челюстей (MRONJ) характеризуется выраженной структурной неоднородностью костной ткани, количественная оценка которой может иметь важное диагностическое и клиническое значение.

Целью данного исследования являлось определение наиболее информативных радиомических характеристик внутренней гетерогенности костной ткани при MRONJ и оценка их взаимосвязи с морфологическими и функциональными проявлениями заболевания. Проведён вторичный анализ радиомических признаков патологических очагов на компьютерно-томографических изображениях с использованием программного пакета PyRadiomics. Установлено, что наибольшей диагностической информативностью обладали энтропийные текстурные характеристики: AUC для GLSZM Zone Entropy составила 0,91, для GLCM Entropy — 0,89, а для GLCM Contrast — 0,87.Выявлены значимые корреляционные связи радиомических параметров со стадией заболевания, объёмом и площадью поражения, количеством секвестров и степенью функционального ограничения открывания рта.

Полученные результаты свидетельствуют о том, что радиомический анализ позволяет объективно и количественно характеризовать внутреннюю неоднородность поражённой костной ткани, дополняя традиционную визуальную оценку компьютерно-томографических изображений и расширяя возможности комплексной оценки тяжести и распространённости MRONJ.

Ключевые слова: MRONJ, радиомика, GLSZM Zone Entropy, GLCM, GLRLM, неоднородность костной ткани, компьютерная томография.

Аннотация. Дори воситалари билан боғлиқ жағ остеонекрози (MRONJ) суяк тўқимасининг яққол ифодаланган тузилмавий гетерогенлиги билан тавсифланади ва уни миқдорий баҳолаш муҳим диагностик ҳамда клиник аҳамиятга эга бўлиши мумкин.

Ушбу тадқиқотнинг мақсади MRONJда суяк тўқимаси ички гетерогенлигининг энг информатив радиомик хусусиятларини аниқлаш ва уларнинг касалликнинг морфологик ҳамда функционал намоён бўлишлари билан ўзаро боғлиқлигини баҳолашдан иборат бўлди. Компьютер томография тасвирларида патологик ўчоқларнинг радиомик белгиларини PyRadiomics дастурий пакети ёрдамида иккиламчи таҳлил қилиш амалга оширилди. Энг юқори диагностик информативлик энтропияга асосланган текстуравий кўрсаткичларда аниқланди: GLSZM Zone Entropy учун AUC 0,91, GLCM Entropy учун 0,89, GLCM Contrast учун эса 0,87 ни ташкил этди.Радиомик параметрларнинг касаллик босқичи, шикастланиш ҳажми ва майдони, секвестрлар сони ҳамда оғизни очишнинг функционал чекланиш даражаси билан статистик аҳамиятли корреляцион боғлиқликлари аниқланди.

Олинган натижалар радиомик таҳлил зарарланган суяк тўқимасининг ички гетерогенлигини объектив ва миқдорий жиҳатдан тавсифлаш имконини беришини, анъанавий компьютер-томографик тасвирларни визуал баҳолашни тўлдиришини ҳамда MRONJ оғирлиги ва тарқалганлигини комплекс баҳолаш имкониятларини кенгайтиришини кўрсатди.

Калит сўзлар: MRONJ, радиомика, GLSZM Zone Entropy, GLCM, GLRLM, суяк тўқимаси гетерогенлиги, компьютер томографияси.

Abstract. Medication-related osteonecrosis of the jaw (MRONJ) is characterized by pronounced structural heterogeneity of bone tissue, the quantitative assessment of which may have important diagnostic and clinical significance.

The aim of this study was to identify the most informative radiomic features of internal bone tissue heterogeneity in MRONJ and to evaluate their associations with the morphological and functional manifestations of the disease. A secondary analysis of radiomic features extracted from pathological lesions on computed tomography images was performed using the PyRadiomics software package. Entropy-based texture features demonstrated the highest diagnostic performance: the AUC was 0.91 for GLSZM Zone Entropy, 0.89 for GLCM Entropy, and 0.87 for GLCM Contrast. Significant correlations were identified between radiomic parameters and disease stage, lesion volume and area, number of sequestra, and the degree of functional limitation of mouth opening.The findings indicate that radiomic analysis enables objective and quantitative characterization of the internal heterogeneity of affected bone tissue, complements conventional visual assessment of computed tomography images, and expands the possibilities for comprehensive evaluation of the severity and extent of MRONJ.

Keywords: MRONJ, radiomics, GLSZM Zone Entropy, GLCM, GLRLM, bone tissue heterogeneity, computed tomography.

61

References

  1. 1. Ruggiero S. L., Dodson T. B., Aghaloo T. [et al.]. American Association of Oral and Maxillofacial Surgeons’ Position Paper on Medication-Related Osteonecrosis of the Jaws - 2022 Update // Journal of Oral and Maxillofacial Surgery. – 2022. – Vol. 80, № 5. – P. 920–943.
  2. 2. Yarom N., Shapiro C. L., Peterson D. E. [et al.]. Medication-Related Osteonecrosis of the Jaw: MASCC/ISOO/ASCO Clinical Practice Guideline // Journal of Clinical Oncology. – 2019. – Vol. 37, № 25. – P. 2270–2290.
  3. 3. Nicolatou-Galitis O., Schiødt M., Mendes R. A. [et al.]. Medication-related osteonecrosis of the jaw: definition and best practice for prevention, diagnosis, and treatment // Oral Surgery, Oral Medicine, Oral Pathology and Oral Radiology. – 2019. – Vol. 127, № 2. – P. 117–135.
  4. 4. Khan A. A., Morrison A., Hanley D. A. [et al.]. Diagnosis and management of osteonecrosis of the jaw: a systematic review and international consensus // Journal of Bone and Mineral Research. – 2015. – Vol. 30, № 1. – P. 3–23.
  5. 5. Saad F., Brown J. E., Van Poznak C. [et al.]. Incidence, risk factors, and outcomes of osteonecrosis of the jaw: integrated analysis from three blinded active-controlled phase III trials in cancer patients with bone metastases // Annals of Oncology. – 2012. – Vol. 23, № 5. – P. 1341–1347.
  6. 6. Fedele S., Porter S. R., D’Aiuto F. [et al.]. Nonexposed variant of bisphosphonate-associated osteonecrosis of the jaw: a case series // The American Journal of Medicine. – 2010. – Vol. 123, № 11. – P. 1060–1064.
  7. 7. El-Rabbany M., Sgro A., Lam D. K., Shah P. S., Azarpazhooh A. Effectiveness of treatments for medication-related osteonecrosis of the jaw: a systematic review and meta-analysis // Journal of the American Dental Association. – 2017.
  8. 8. Beth-Tasdogan N. H., Mayer B., Hussein H., Zolk O. Interventions for managing medication-related osteonecrosis of the jaw // Cochrane Database of Systematic Reviews. – 2017. – № 10. – CD012432.
  9. 9. Campisi G., Mauceri R., Bertoldo F. [et al.]. Medication-related osteonecrosis of jaws (MRONJ) prevention and diagnosis: Italian Consensus Update 2020 // International Journal of Environmental Research and Public Health. – 2020. – Vol. 17, № 16. – Article 5998.
  10. 10. Otto S. Medication-Related Osteonecrosis of the Jaws: Bisphosphonates, Denosumab, and New Agents. – Berlin : Springer, 2015.
  11. 11. Fedorov A., Beichel R., Kalpathy-Cramer J. [et al.]. 3D Slicer as an image computing platform for the Quantitative Imaging Network // Magnetic Resonance Imaging. – 2012. – Vol. 30, № 9. – P. 1323–1341.
  12. 12. van Griethuysen J. J. M., Fedorov A., Parmar C. [et al.]. Computational Radiomics System to Decode the Radiographic Phenotype // Cancer Research. – 2017. – Vol. 77, № 21. – P. e104–e107.
  13. 13. Zwanenburg A., Vallières M., Abdalah M. A. [et al.]. The Image Biomarker Standardization Initiative: standardized quantitative radiomics for high-throughput image-based phenotyping // Radiology. – 2020. – Vol. 295, № 2. – P. 328–338.
  14. 14. Pedregosa F., Varoquaux G., Gramfort A. [et al.]. Scikit-learn: Machine Learning in Python // Journal of Machine Learning Research. – 2011. – Vol. 12. – P. 2825–2830.
  15. 15. Chen T., Guestrin C. XGBoost: A Scalable Tree Boosting System // Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. – New York : ACM, 2016. – P. 785–794
  16. 16. Collins G. S., Reitsma J. B., Altman D. G., Moons K. G. M. Transparent Reporting of a Multivariable Prediction Model for Individual Prognosis or Diagnosis (TRIPOD): the TRIPOD statement // Annals of Internal Medicine. – 2015. – Vol. 162, № 1. – P. 55–63.
  17. 16. Collins G. S., Reitsma J. B., Altman D. G., Moons K. G. M. Transparent Reporting of a Multivariable Prediction Model for Individual Prognosis or Diagnosis (TRIPOD): the TRIPOD statement // Annals of Internal Medicine. – 2015. – Vol. 162, № 1. – P. 55–63.
  18. 18. Slade G. D. Derivation and validation of a short-form oral health impact profile // Community Dentistry and Oral Epidemiology. – 1997. – Vol. 25, № 4. – P. 284–290.
Show All References
Статистика публикации
  • Просмотрено:61
  • References18
Скачать файлОткрыть PDF в браузере
Поделиться
Похожие публикации

КОМПЛЕКСНАЯ ОЦЕНКА ФИЗИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ ДЕТЕЙ ДОШКОЛЬНОГО ВОЗРАСТА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АНТРОПОМЕТРИИ И БИОЭЛЕКТРИЧЕСКОГО ИМПЕДАНСНОГО АНАЛИЗА

ЮРАК ИШЕМИК КАСАЛЛИГИДА ҚЎЛЛАНИЛАДИГАН ДОРИ ВОСИТАЛАРИНИНГ САМАРАДОРЛИГИ КЎРСАТКИЧЛАРИНИ БАҲОЛАШ

МЕТАБОЛИК СИНДРОМ ОҚИБАТИДА ЮРАК-ҚОН ТОМИР КАСАЛЛИКЛАРИ РИВОЖЛАНИШИДА ЛЕПТИН РЕЦЕПТОРИ ГЕНИ (LEPR, Q223R, RS1137101) ПОЛИМОРФИЗМИНИНГ АҲАМИЯТИ