Exploitation of a novel procedure for the quantification of foot bones architecture, under body weight condition : clinical application in flatfoot correction

The human foot is a very complex structure located in the distal portion of the lower limb. It is composed of 26 bones, 33 joints and more than 100 muscles ligaments and tendons. All these components work together to ensure support, load absorption, body mobility and adaptability to any kind of ground irregularity. However, the presence of such an interconnected architecture continuously charged by the body weight can easily lead to foot deformities. The most common ones are hallux valgus, hindfoot instability, pes cavus and flatfoot deformity. The latter has been characterized and evaluated during this project. A flatfoot deformity is a complex deformation that involves 3D morphological changes between the foot bones. This includes flattening of the medial longitudinal arch (MLA), hindfoot valgus and forefoot abduction. Furthermore, this kind of deformity is associated with ligaments laxity, which hinders the keeping of the bones in the right position. If this pathology is present in adult age, due to trauma, degenerations, or ligament laxity, it is called Adult Acquired Flatfoot Deformity (AAFD), even if recently a new terminology has been introduced, naming this pathology as Progressive Collapsing Foot Deformity (PCFD). This condition leads to continue foot pain and difficulties in walking or in keeping the orthostatic position, largely affecting the quality of life. In this contest, in order to support physicians in the decision-making process for indication of the treatments, the development of a repeatable, reliable, and standardized procedure for a quantitative evaluating this deformity is necessary. In daily clinical practice, biomedical imaging is one of the most important tools in the evaluation of foot deformities and for surgical planning. Usually, clinical specialists draw geometrical measurements on 2D X-ray images or computed tomography (CT) planar projections, by tracing bones silhouettes and axes. These obviously lead to operator bias and standardization problems. Radiography (X-ray) allows for the collection of bidimensional (2D) images, where all the bones are overlapped and projected onto the plane of interest (frontal, transversal, lateral); CT allows the acquisition of three-dimensional (3D) volumes. Radiographs are the most used imaging modality in orthopaedics because they provide images in a very short time, even if these present some drawbacks. X-rays images consist of bidimensional (2D) projections of 3D structures; hence the bones appear overlapped, making observable morphology less realistic. Moreover, the projection plane is dependent on the operator and on the relative position of the foot and the X-rays source. On the other hand, CT technology makes the harvesting of 3D structures possible, but the patient is acquired in supine position, hence not under body weight. In the last decades, the modern Cone-Beam Computed Tomography (CBCT) technology has been used in orthopaedics, overcoming these limitations and providing 3D weight-bearing CT scans. This technique allows for the acquisition of 3D structures of the foot under body weight, combining the advantages of X-rays (weight bearing) and standard CT (3D). By means of this technology, diagnosis and evaluation are becoming more and more accurate recently. Moreover, CBCT has also a high spatial resolution, low radiation dose and low time expenditure for the acquisition and for 3D elaboration. Common foot deformity quantifications are bone inclinations in frontal, lateral, and transversal planes, or relative angles between two bones, in order to assess their mutual orientation. However, in the literature, definitions and nomenclature of these measurements are not standardized, making it hard to find a large dataset of control values, which is necessary to evaluate the severity of the deformity. In this contest, the procedure described in this project allows the automatic computation of traditional 2D planar angles and new 3D measurements, starting from 3D models obtained from CBCT, finally in weight-bearing, i.e., in the most realistic condition of daily living. The adopted procedure follows different steps. First of all, patients undergo a CBCT scan, in an upright single-leg posture. By using a conic beam, this technology allows for a 3D volume acquisition of the whole foot in a single rotation. Then, for each scan, virtual slicing of this 3D dataset produces 960 CT images at 0.26 mm distance, in DICOM format. Consequently, DICOM files are converted into STL files through the segmentation process, using a state-of-art software tool (Mimics - MIS, Materialise, Belgio). Segmentation by MIS is a semi-automatic procedure, where bones contours are recognized slice by slice and it requires about 12 hours per scan on average. The final result is a 3D detailed bone model (represented in STL file format) formed by a surface mesh made of a huge number of points and triangles. This file is then imported in the Matlab environment, where traditional planar angles and new 3D measurements are computed by means of a consolidated procedure [Carrara et al., 2020]. Using an automatic statistical method, the Principal Component Analysis (PCA), 3D anatomical axes of each bone (antero-posterior, medio-lateral e dorsi-plantar) are defined as the three axes with the highest variance, which represent well the bone anatomical reference frame. Moreover, a global foot reference frame (FootAF), in solidarity with the foot, is defined. Therefore, all the STL models, once imported in Matlab, are aligned in the FootAF to avoid problems related to positioning of the foot during the acquisition. In addition, 3D axes computed through the PCA can be projected onto the lateral, frontal, and transversal planes of the footAF, allowing the computation of the angular and linear measures presented in this study. The presented automatic method avoids errors due to projection artefacts and foot positioning, leading to objective and complete measurements. The aim of this thesis is to evaluate if the whole procedure described above can characterize the foot architecture and can be used to quantify the outcomes of foot and ankle surgical treatment, identifying precisely the morphological changes of the foot. In particular, 10 patients affected by AAFD were acquired through CBCT before and after the mini bone block distraction subtalar arthrodesis (SAMBB). This surgery has the aim of realigning the talus over the calcaneus inserting bone grafts in the sinus tarsi, that is the tunnel between these two bones. In particular, 27 automatic measurements were obtained, observing if the differences between the preoperative (pre-op) and postoperative (post-op) values were statistically significant, and if the post-op measurement are toward the right direction, i.e. those values from control. Previously, the intra-operator and inter-operator repeatability of the segmentation process was assessed using the interclass correlation coefficient (ICC), because this was the only operator-dependent phase of the whole procedure so the only one that could have repeatability issues. Finally, a qualitative approach in the comparison between pre-op and post-op models was carried out. To do this, STL files were imported in Geomagic Control X (3D Systems, Rock Hill, USA) virtual environment, where pre-op and post-op scans were overlapped keeping the calcaneus as a reference, and thus observing the expected realignment of the remaining bone structures. First the intra-operator and inter-operator repeatability has been investigated. The former was analysed by using three different scans segmented by the same operator in three different time moments. The latter by using the same scans each segmented by three different operators. The most frequent issue during the segmentation was the correct semi-automatic identification of the bone silhouettes. In fact, in a pathological foot, irregularities and osteophytes make the contours jagged, which lead to different decisions among the operators about what is the real border of the bone. Nevertheless, on average, ICCs demonstrated excellent repeatability in both cases (ICC>= 0.9). Once demonstrated the repeatability of the procedure, its reliability was evaluated. 27 measurements were computed before and after the surgery with a follow up of 10 months on average, then the values were compared to those from a control population. The latter were obtained from the literature when possible, or by means of the application of the procedure on three normal feet. Such a small group of subjects cannot be considered robust, but the scan of physiological feet is actually hindered by ethical issues associated to radiation doses. Hence this reference value is considered more as an indication than a real control, useful to understand if the surgery outcomes point in the right direction. For instance, post-op values get closer to the control ones. Moreover, a high difference between pre-op and post-op values is shown and this is confirmed also by the statistical analysis where 24 out of 27 measurements have a p-value < 0.05, meaning a statistically significant difference. The only exceptions are the height of the centroid of the cuboid from the ground (Hg_CU_c), the 3D inclination of the calcaneus (I3_CA) and the relative angle between the 3D axes of tibia and of the calcaneus (R3_TICA). The cuboid remained at the same height on average after surgery, not the case of the navicular and the medial cuneiform. The reason is that the uprising of the MLA bones is frequently compensated by a drop of the lateral bones, such as the cuboid, may be to keep the architecture stable. However, this lowering can be considered negligible so the value between pre-op and post-op remains similar. Hence, this result was expected and shown an improvement in the MLA bones hight. Concerning I3_CA, though the variation is not statistically significant, the calcaneus moves up after surgery, which adds the repositioning of the talus. Finally, R3_TICA is an attempt of representing the complex realignment of the hindfoot in 3D. However, this measure has a difficult geometrical consistency and interpretation. Hence, new more understandable and precise 3D measurements of the hindfoot alignment should be defined. The last analysis about post-op outcomes is a qualitative comparison of 3D models, where bone structures from pre-op and post-op scans are superimposed. Although this is simply a qualitative comparison, this image is another evidence of the data reliability. Beside confirming the numerical results, qualitative images are particularly appreciated by clinicians, because the changes in the foot bones architecture are easily figured out, thus improving also the communication between surgeons and engineers (and may be between surgeons and patients) and enhancing the interpretation of numerical results. Eventually, exploiting the presented technique for the analysis of foot morphology, it is also possible to observe and study differences among the patients. For example, similar hindfoot realignment can lead to different modifications in the rest of the foot. For instance, the whole correction of the foot is affected by patient age, pathology, deformity severity and soft tissue laxity. Sometimes only tue hindfoot correction is not enough and should be combined with corrective surgery of the midfoot or the forefoot. The described procedure has proved to be repeatable and reliable, allowing a precise characterization of AAFD pre-op and the possible improvements post-op in bone relationships as achieved by surgery. This method can be valuable in the evaluation of the severity of the deformity, in the surgical planning and in the evaluation of the outcomes. However, this work has a number of limitations. Regarding CBCT technology, standardization of the overall posture is still needed, so that also the amount of load can be more exactly controlled. Moreover, the image acquisition is limited by the size of the field-of-measurement of the scanner in the specific CBCT device used for the acquisitions (Carestream, in this work). In fact, some scans presented not fully visible metatarsal heads, resulting in a lack of accuracy for those measurements involving the metatarsal axis. As concerns the automatic PCA technique, it calculates the bone reference frames automatically. This might result, for some irregular foot bones, in a non-traditional representation of the anatomical axes. An example is represented by RT_TANA, which involves the talus and the navicular and shows higher values for the standard deviations. In addition, the data are compared with a small reference group. This procedure should be applied to a higher number of physiological subjects, to have a more robust control dataset for the evaluation of pre-op and post-op scans. In the future, new automatic measurements may be integrated to those presented here, making the comprehension of foot architecture more complete, especially in the characterization of 3D hindfoot alignment. Moreover, the advent of artificial intelligence may use a dataset of similar measurements to support more precisely the decisional process in clinics. The hope is to evaluate bone deformities more quickly, taking the best and most ethical choices for the patient health.

Il piede umano è una struttura altamente complessa situata nella parte distale dell’arto inferiore. Questo è formato da 26 ossa, 33 articolazioni e più di 100 tra muscoli tendini e legamenti. Tutte queste componenti lavorano insieme per permettere il supporto e l’assorbimento dei carichi, la mobilità dell’intero corpo e l’adattabilità ad ogni tipo di irregolarità nel terreno. Tuttavia, la presenza di tante componenti interconnesse tra loro e un persistente carico elevato su di esse, porta anche allo sviluppo più probabile di deformità. Alcune tra le più comuni sono l’alluce valgo, l’instabilità del retropiede, il piede cavo e il piede piatto. Quest’ultimo, in particolare, sarà studiato e valutato nel corso di questo progetto. Il piede piatto e una deformità complessa che comprende malformazioni 3D nell’architettura ossea del piede. Le più comuni sono l’appiattimento dell’arco mediale, la valgia del retropiede e l’abduzione dell’avampiede. Inoltre, spesso questo tipo di deformazione è associata ad una lassità delle strutture legamentose, che non riescono più a tenere le ossa nella posizione corretta. Se il piede piatto viene acquisito in età adulta, a seguito di traumi, degenerazione o lassità dei legamenti, assume il nome di deformità acquisita di piede piatto dell'adulto (AAFD), oppure, come recentemente è stato proposto, deformità da collasso progressivo del piede (PCFD). Questa patologia può causare una riduzione della qualità della vita, per via dei persistenti dolori e difficoltà nel camminare o anche nel rimanere in posizione ortostatica. In questo contesto, si rende necessario lo sviluppo di una procedura standardizzata, affidabile e non operatore dipendente, per valutare quantitativamente il grado di deformità, supportare i chirurghi nel processo decisionale e valutare i risultati di un eventuale chirurgia. Nella pratica clinica ordinaria, uno degli strumenti più usati nella valutazione della deformità del piede piatto e nella programmazione della chirurgia sono le immagini biomedicali. Solitamente vengono eseguite delle misurazioni tracciando a mano il contorno delle ossa, i loro assi su lastre 2D provenienti dai raggi X oppure sulle proiezioni planari di immagini CT (tomografia computerizzata), con evidenti problemi di standardizzazione e possibili errori dipendenti dall’operatore. I raggi X forniscono, in tempi molto brevi, immagini bidimensionali (2D) in cui sono visibili tutte le strutture ossee del piede proiettate sul piano di interesse (frontale, trasversale o laterale). Tuttavia, la proiezione 2D di una struttura 3D, induce la sovrapposizione delle ossa rendendo la morfologia osservabile meno realistica. Inoltre, il piano di proiezione, e quindi l’immagine risultante dipendono fortemente dall’operatore e dal posizionamento del piede e della fonte dei raggi. La CT è in grado di fornire invece volumi tridimensionali (3D), ma il paziente viene acquisito in posizione supina, catturando immagini dell’architettura del piede in mancanza di carico. Negli ultimi decenni, l’avvento dell’utilizzo della moderna tecnologia Cone-Beam Computed Tomography (CBCT) in ambito ortopedico sembra superare questi limiti, fornendo l’accesso a scansioni ossee 3D del piede come nella CT, ma sotto l’effetto del carico corporeo, come nei raggi X. Grazie a questa tecnologia le potenzialità per una diagnosi più accurata e affidabile e la capacità di ottenere un risultato più realistico sono notevolmente migliorate negli ultimi anni. I suoi vantaggi comprendono anche l’elevata risoluzione spaziale la bassa dose di radiazioni e i tempi rapidi di acquisizione delle immagini e di post-elaborazione. Nella valutazione della deformità, solitamente si valuta l’inclinazione delle ossa nei piani frontale, laterale e trasversale e gli angoli relativi due ossa diverse, per valutarne il loro rapporto geometrico. Tuttavia, nella letteratura spesso la definizione e la nomenclatura di queste misurazioni risulta molto variabile, rendendo difficile anche trovare un campione di controllo numeroso, che sarebbe necessario per valutare il grado di deformità. In questo contesto si inserisce la procedura descritta in questo progetto, che rende possibile il calcolo dei tradizionali angoli planari 2D e di nuove misure 3D in modo automatico, partendo da modelli ossei 3D ottenuti tramite CBCT, finalmente sotto il peso corporeo, quindi nella condizione più comune nella vita di tutti i giorni. Il procedimento messo a punto si svolge seguendo diversi passaggi. Prima di tutto il piede del paziente viene scannerizzato utilizzando la CBCT, in postura eretta su una singola gamba. Il macchinario sfruttando un raggio conico è in grado di ottenere una visualizzazione 3D del piede da numerose angolazioni, dunque, al contrario delle CT tradizionali, è sufficiente una singola rotazione attorno alla gamba per avere un volume 3D ben definito. La scansione del piede viene affettata virtualmente, producendo un dataset di 960 immagini CT alla distanza di 0.26 mm l’una dall’altra, nel formato DICOM. Questa suddivisione del volume è necessaria per permettere il passaggio successivo. Questo prevede infatti di convertire il file DICOM in un file STL, utilizzando il software Mimics (MIS, Materialise, Belgio) che rappresenta il gold standard, attraverso un processo di segmentazione semi-automatica. In questa procedura vengono riconsciuti i contorni delle ossa fetta dopo fetta, richiedendo in media 12 ore di lavoro per ogni paziente. Il risultato finale è un modello 3D (il file STL) molto dettagliato e preciso, formato da numerosi punti e triangoli che costituiscono la mesh della superficie esterna delle ossa. Il file così ottenuto viene importato su Matlab, dove vengono calcolati in modo automatico i tradizionali angoli planari (2D) e quelli nuovi tridimensionali (3D) delle ossa del piede attraverso una procedura consolidata [Carrara et al., 2020]. Secondo questa tecnica, viene utilizzata una procedura statistica automatica, la Principal Component Analysis (PCA) con la quale si definiscono gli assi anatomici 3D di ogni segmento osseo (antero-posteriore, medio-laterale e dorso-plantare) come i tre assi geometrici a varianza maggiore, che rappresentano bene un sistema di riferimento anatomico specifico per ciascun osso. Inoltre, viene definito un sistema di riferimento solidale con il piede, denominato foot anatomical reference frame (FootAF), nel quale tutti i modelli STL, una volta importati nell'ambiente di programmazione Matlab, vengono riallineati, così da eliminare problematiche relative all’allineamento del piede nel macchinario. Gli assi calcolati dalla PCA, quindi, rappresentano assi 3D nel FootAF e possono essere proiettati sui piani laterale, frontale e trasversale del suddetto sistema di riferimento, consentendo il calcolo delle misure angolari e lineari presentate in questo studio. Le fonti di errore come gli artefatti da proiezione, il posizionamento del piede e l'identificazione soggettiva dei punti di repere, vengono così rimosse, portando a misurazioni oggettive e complete. L’obiettivo della tesi è valutare se la procedura appena descritta sia in grado di caratterizzare l’architettura delle ossa del piede e se può essere utilizzata per fornire una valutazione quantitativa del risultato di una chirurgia sul piede esulla caviglia, riuscendo a individuare in modo preciso le variazioni morfologiche di un piede. Più nel dettaglio, 10 pazienti affetti da AAFD sono stati acquisiti tramite CBCT prima e dopo l’applicazione della tecnica chirurgica mini bone block distraction subtalar arthrodesis (SAMBB), che mira a ripristinare il corretto rapporto tra astragalo e calcagno inserendo innesti ossei nel sinus tarsi, cioè il tunnel tra le due ossa. In particolare, sono state valutate 27 misurazioni ottenute automaticamente, osservando se la differenza tra prima e dopo l’operazione fosse statisticamente significativa e osservando se fosse avvenuto un avvicinamento dei valori a quelli di un controllo. Precedentemente, si è analizzata la ripetibilità intra-operatore e inter-operatore del processo di segmentazione, poiché questa è l’unica fase operatore-dipendente, utilizzando i coefficienti di correlazione interclasse (ICC). Infine, all’analisi quantitativa, si è accompagnata un’elaborazione più qualitativa. In questo approccio, i file STL ottenuti a seguito della segmentazione sono stati importati nell’ambiente virtuale del software Geomagic Control X (3D Systems, Rock Hill, USA). Qui sono stati sovrapposti gli STL delle ossa delle scansioni preoperatorie e postoperatorie tenendo il calcagno come riferimento, e quindi osservando come si sono riallineate le restanti strutture ossee. Come primo passo, sia la ripetibilità intra-operatore che la ripetibilità inter-operatore è stata investigata. La prima è stata calcolata utilizzando tre scansioni, segmentate tre volte dallo stesso operatore in tre momenti temporali distinti. La seconda ha adoperato le stesse scansioni, facendole segmentare da tre operatori diversi. Il problema più frequente nella segmentazione è l’individuazione semi-automatica corretta dei contorni ossei. Infatti, in un piede deformato possono essere presenti contorni frastagliati, osteofiti o porosità, che posso portare a diverse decisioni tra gli operatori riguardo quale sia il reale contorno dell’osso. Ciononostante, in media, le ICC hanno dimostrato una eccellente ripetibilità in entrambi i casi (ICC >= 0.9). Una volta dimostrata la ripetibilità della procedura, si è valutata la sua affidabilità. 27 misurazioni sono state registrate prima e dopo la chirurgia con un follow-up medio di 10 mesi. I valori sono stati poi confrontati con quelli di un controllo. Questi valori sono stato ottenuto quando possibile dalla letteratura, altrimenti attraverso l’applicazione della procedura su tre piedi considerati normali. Il campione non è statisticamente robusto, ma a causa di problemi etici non è possibile eseguire delle scansioni tomografiche su pazienti sani. Quindi, questo valore è da ritenersi solo un riferimento, più che un vero controllo, utile a capire se i valori dopo la chirurgia sono andati nella giusta direzione. Infatti, una differenza importante tra le misure pre-op e post-op, con un avvicinamento ai valori di controllo. Inoltre, è stata eseguita anche una statistica e, considerando un a p-value < 0.05 significativo, 24 misurazioni su 27 hanno mostrato una differenza statisticamente significativa tra i valori pre-op e post.op. Le uniche eccezioni sono state l’altezza del centroide del cuboide (Hg_CU_c), l’inclinazione 3D del calcagno I3_CA e l’angolo relativo tra gli assi 3D tibia e calcagno (R3_TICA). Il cuboide in media è rimasto alla stessa altezza dopo l’operazione al contrario del navicolare e del cuneiforme mediale. Il motivo è che un innalzamento delle ossa dell’arco mediale del piede, è spesso compensato da un abbassamento delle ossa laterali, tra cui il cuboide, probabilmente per un rendere la nuova architettura stabile. Questo abbassamento, tuttavia, può essere considerate trascurabile, dunque la misura rimane molto simile tra pre-op e post-op. Quindi, questo risultato è positivo e aspettato e indica un innalzamento delle ossa del MLA. Riguardo I3_CA, la variazione non è statisticamente significativa perché il calcagno si muove verso l’alto dopo la chirurgia, seguendo il riposizionamento dell’astragalo. Infine, R3_TICA è un tentativo di rappresentare in 3D il complesso riallineamento del retropiede, tuttavia questa misura ha una consistenza e una comprensione geometrica difficile, e bisognerebbe sviluppare delle misure 3D riguardanti questo allineamento più precise e comprensibili. In ultima analisi è stata eseguita una comparazione qualitativa delle immagini dei modelli 3D sovrapposti di piedi pre-op e post-op. Anche se è solo una comparazione qualitativa, questa è un ulteriore prova dell’affidabilità delle misurazioni, che trovano conferma in questa immagine. Le immagini qualitative oltre a confermare i risultati numerici, sono particolarmente apprezzate dal personale medico, poiché il cambiamento dell’architettura del piede viene facilmente compreso, aiutando a interpretare meglio i valori numerici e migliorando quindi la comunicazione tra ingegneri e chirurghi o tra chirurghi e pazienti. Infine, sfruttando questa analisi della morfologia del piede, è anche possibile osservare differenze tra i vari pazienti. Può capitare infatti che un riallineamento simile nel retropiede porti a diversi cambiamenti nel resto del piede. La correzione complessiva, infatti dipende dall’età del paziente, dal grado di deformità, dalle patologie e dalla lassità dei tessuti molli. In alcuni casi, ad esempio, non è sufficiente riallineare il retropiede per ottenere un riallineamento complessivo del piede, ma andrebbe combinato ad una chirurgia correttiva anche nelle ossa del mediopiede o dell’avampiede. La procedura descritta in questo lavoro si è dimostrata ripetibile e affidabile, rendendo possibile caratterizzare in modo preciso a morfologia dei piedi affetti da AAFD pre-op e il miglioramento delle relazioni ossee ottenuto a seguito di una chirurgia correttiva. Questo metodo può essere un valido alleato nella valutazione del grado di severità di una deformazione, nella pianificazione chirurgica e nella valutazione dei risultati. Tuttavia, il lavoro presentato ha alcune limitazioni. Riguardo la modalità di acquisizione CBCT, sono necessari standard riguardanti il posizionamento del piede all’interno del macchinario, per avere anche un carico sul piede più controllato, inoltre la CBCT ha un campo visivo limitato e talvolta può capitare che parte della testa del primo metatarso non venga catturato rendendo meno affidabili anche le misure che riguardano il suddetto osso. Riguardo la PCA, la tecnica ha il grande vantaggio di essere automatica, ma in caso di ossa dalla geometria irregolare, gli assi che si ottengono sono diversi da quelli calcolati nel modo tradizionale. Un esempio è RT_TANA, che coinvolgendo astragalo e navicolare, presenta valori variabili da un soggetto ad un altro (alta deviazione standard). Inoltre, le misure ottenute sono state confrontate con un controllo esiguo. Bisognerebbe applicare questo metodo a un numero maggiore di pazienti sani, per creare un campione normale più robusto e avere un dataset di riferimento nelle valutazioni pre-op e post-op. In futuro sarà possibile definire nuove misure calcolabili in modo automatico da integrare a quelle già presenti, specialmente per la caratterizzazione 3D dell’allineamento del retropiede. Inoltre, l’avvento dell’intelligenza artificiale potrà utilizzare dataset di misurazioni simili a quelle presentate per supportare il processo decisionale in clinica, in modo rapido e preciso. La speranza è che in futuro saremo in grado di valutare le deformità ossee con più sicurezza, prendendo decisioni sempre più rapidamente, in modo etico e ponendo la salute e il benessere del paziente come priorità.