งานวิจัยฉบับนี้ศึกษาสัณฐานของกระดูกสันหลังส่วนคอชิ้นแรกหรือ atlas และศึกษาผลของเพศต่อขนาดและสัณฐานของกระดูกชิ้นนี้ด้วยปัญญาประดิษฐ์ งานวิจัยฉบับนี้ใช้กระดูกสันหลังส่วนคอชิ้นแรกจำนวนทั้งสิ้น 104 ชิ้น ซึ่งประกอบด้วยกระดูกจากผู้บริจาคร่างกายเพศชาย 54 ชิ้น และเพศหญิง 50 ชิ้น เพื่อวัดความยาวของ 12 พารามิเตอร์ (ระยะทาง a ถึง l) จากจุดสังเกตทางกายวิภาคจำนวน 23 จุด ผลการวิจัยพบว่า 8 จาก 12 พารามิเตอร์ มีความยาวที่มากกว่าในเพศชายอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ นอกจากนี้ยังนำความยาวของพารามิเตอร์เหล่านี้มาวิเคราะห์ด้วยปัญญาประดิษฐ์เพื่อจำแนกเพศ ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าโมเดลปัญญาประดิษฐ์ สามารถจำแนกเพศโดยการวิเคราะห์สัณฐานของกระดูก atlas โดยมีความแม่นยำที่ร้อยละ 82.6

ที่มาและความสำคัญ

ความรู้ทางสัณฐานวิทยาของกระดูกสันหลังส่วนขอชิ้นแรกมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการประเมินก่อนการผ่าตัด เช่น การรักษาการคลาดเคลื่อน (atlas dislocation) เพื่อเพิ่มความมั่นคงของกระดูกสันหลังส่วนคอ นอกจากนี้การจำแนกเพศอาจมีการนำไปประยุกต์ใช้เพื่อระบุอัตลักษณ์บุคคล ซึ่งมีความสำคัญในเชิงโบราณคดีและมานุษยวิทยา การนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้แปรผลการทดลองทางเป็นการวิเคราะห์ผลรูปแบบใหม่ซึ่งยังไม่มีงานวิจัยทางกายวิภาคฉบับไหนใช้เทคนิคนี้มาก่อน

Abstract

Purpose

The uppermost segment of the cervical vertebra or atlas (C1) is a critically important anatomical structure, housing the medulla oblongata and containing the grooves for the C1 spinal nerve and the vertebral vessels. Variations of the C1 vertebra can affect upper spine stability, and morphometric parameters have been reported to differ by population. However, there are few data regarding these parameters in Thais. The use of this bone to predict sex and age has never been reported.

Methods

This study aimed to examine C1 morphometry and determine its ability to predict sex. Twelve diameter parameters were taken from the C1 vertebrae of identified skeletons (n = 104, males [n, 54], females [n, 50]). Correlation analysis was also performed for sex and age, which were predicted using machine learning algorithms.

Results

The results showed that 8 of the 12 measured parameters were significantly longer in the male atlas (p < 0.05), while the remaining 4 (distance between both medial-most edges of the transverse foramen, transverse dimension of the superior articular surface, frontal plane passing through the canal’s midpoint, and anteroposterior dimension of the inferior articular surface) did not differ significantly by sex. There was no statistically significant difference in these parameters on the lateral side. The decision stump classifier was trained on C1 parameters, and the resulting model could predict sex with 82.6% accuracy (root mean square error = 0.38).

Conclusion

Assertation of the morphometric parameters of the atlas is important for preoperative assessment, especially for the treatment of atlas dislocation. Our findings also highlighted the potential use of atlas measurements for sex prediction.

KEYWORDS: cranium, intracranial, cadaver, skull, variations, anatomy

Citation: Poodendan, C., Suwannakhan, A., Chawalchitiporn, T., Kasai, Y., Nantasenamat, C., Yurasakpong, L., Iamsaard, S. & Chaiyamoon, A. (2023). Morphometric analysis of dry atlas vertebrae in a northeastern Thai population and possible correlation with sex. Surgical and Radiologic Anatomy, 45(2), 175-181. https://doi.org/10.1007/s00276-022-03076-6

RELATED SDGs:

3. GOOD HEALTH AND WELL-BEING

ผู้ให้ข้อมูล: ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ดร.อธิคุณ สุวรรณขันธ์
ชื่ออาจารย์ที่ทำวิจัย: ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ดร.อธิคุณ สุวรรณขันธ์, อาจารย์ ดร.ลภัสรดา ยุรศักดิ์พงศ์
Credit ภาพ: ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ดร.อธิคุณ สุวรรณขันธ์

Highlight:
ซึ่งผลของการใช้ Random Forest algorithm สามารถทำทายเพศได้โดยมีความแม่นยำอยู่ที่ 80.7% จากผลการทดลองเหล่านี้ ผู้วิจัยสรุปได้ว่านอกเหนือจากประโยชน์ของการระบุตำแหน่งของทัดดอกไม้ในทางคลินิกแล้ว การวัดระยะทางต่าง ๆ ของทัดดอกไม้ไปยัง landmark ที่สำคัญอื่น ๆ บนใบหน้า อาจมีการนำไปใช้ในทางนิติวิทยาศาสตร์เพื่อระบุอัตลักษณ์บุคคลได้

ที่มาและความสำคัญ 

Pterion หรือทัดดอกไม้ คือส่วนทางด้านข้างของกะโหลกศีรษะซึ่งเป็นรอยต่อระหว่างกระดูก frontal, parietal, sphenoid และ temporal บริเวณนี้เป็นบริเวณที่บางและแตกหักได้ง่ายที่สุดของกะโหลก ในทางคลินิกการค้นหาตำแหน่งของทัดดอกไม้ในผู้ป่วยจึงมีความสำคัญเป็นอย่างยิ่งเมื่อแพทย์ต้องทำ craniotomy ตรงบริเวณทัดดอกไม้ ดังนั้น งานวิจัยฉบับนี้จัดทำขึ้นเพื่อศึกษาจำแนกทัดดอกไม้ออกเป็นประเภทต่าง ๆ และศึกษาระยะทางจากทัดดอกไม้ไปยัง landmark ที่สำคัญอื่น ๆ บนใบหน้าเป็นจุดอ้างอิง นอกจากนี้ยังมีการนำปัญญาประดิษฐ์มาวิเคราะห์ผลวิจัยและสร้างโมเดลเพื่อทำนายเพศและอายุโดยใช้ระยะทางที่วัดเหล่านี้ ผลการวิจัยพบว่าทัดดอกไม้มัดเกิดจากการเชื่อมกันระหว่างกระดูก sphenoid และ parietal ในร้อยละ 62 นอกจากนี้ผลการวิจัยยังพบว่าระยะทางจากจุดกึ่งกลางของทัดดอกไม้ไปยังปุ่ม mastoid process ของกระดูก temporal และ external occipital protuberance ของกระดูก occipital มีความยาวกว่าในเพศชายอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ดังนั้น เราจึงใช้ค่าเหล่านี้เพื่อทำนายเพศ

Abstract

Background and Objectives: The landmark for neurosurgical approaches to access brain lesion is the pterion. The aim of the present study is to classify and examine the prevalence of all types of pterion variations and perform morphometric measurements from previously defined anthropological landmarks. Materials and methods: One-hundred and twenty-four Thai dried skulls were investigated. Classification and morphometric measurement of the pterion was performed. Machine learning models were also used to interpret the morphometric findings with respect to sex and age estimation. Results: Spheno-parietal type was the most common type (62.1%), followed by epipteric (11.7%), fronto-temporal (5.2%) and stellate (1.2%). Complete synostosis of the pterion suture was present in 18.5% and was only present in males. While most morphometric measurements were similar between males and females, the distances from the pterion center to the mastoid process and to the external occipital protuberance were longer in males. Random forest algorithm could predict sex with 80.7% accuracy (root mean square error = 0.38) when the pterion morphometric data were provided. Correlational analysis indicated that the distances from the pterion center to the anterior aspect of the frontozygomatic suture and to the zygomatic angle were positively correlated with age, which may serve as basis for age estimation in the future. Conclusions: Further studies are needed to explore the use of machine learning in anatomical studies and morphometry-based sex and age estimation. Thorough understanding of the anatomy of the pterion is clinically useful when planning pterional craniotomy, particularly when the position of the pterion may change with age.

KEYWORDS: pterion, skull, suture, morphometric analysis, anatomical variation, machine learning

Citation: Uabundit, N., Chaiyamoon, A., Iamsaard, S., Yurasakpong, L., Nantasenamat, C., Suwannakhan, A., & Phunchago, N. (2021). Classification and Morphometric Features of Pterion in Thai Population with Potential Sex Prediction. Medicina, 57(11), 1282.
https://doi.org/10.3390/medicina57111282

RELATED SDGs:

3. GOOD HEALTH AND WELL-BEING

ผู้ให้ข้อมูล: อาจารย์ ดร.อธิคุณ สุวรรณขันธ์
ชื่ออาจารย์ที่ทำวิจัย: อาจารย์ ดร.อธิคุณ สุวรรณขันธ์
ชื่อนักศึกษาที่ทำวิจัย: น.ส.ลภัสรดา ยุรศักดิ์พงศ์
ภาพถ่าย: อาจารย์ ดร.อธิคุณ สุวรรณขันธ์

ความชุกชุมที่ลดลงของหลอดเลือด thyroid ima: การวิเคราะห์อภิมานด้วยปัญญาประดิษฐ์

Highlight:
ในงานวิจัยฉบับนี้เราพบว่าหลอดเลือดแดง thyroid ima มีความชุกชุมอยู่ที่ 3.8% และพบในตัวอ่อนมนุษย์มากกว่าในผู้ใหญ่ ถึง 4.5 เท่า (14.8% และ 3.3% ตามลำดับ) ซึ่งสอดคล้องกับสมมติฐานที่ว่าโครงสร้างที่เป็น varition ที่พบในผู้ใหญ่อาจเป็นโครงสร้างที่พบได้เป็นปกติในตัวอ่อน หลอดเลือดนี้มักมีแขนงมาจากหลอดเลือดแดง brachiocephalic (74%) และแตกแขนงมาจากทางด้านขวาของหลอดลม (88%) ดังนั้นหากพบหลอดเลือดนี้การใส่ท่อช่วยหายใจควรใส่ค่อนไปทางด้านซ้ายของหลอดลม เพื่อป้องกันความเสียหายซี่งซึ่งอาจนำไปสู่การเสียชีวิตได้ นอกจากนี้เราพบว่าหลอดเลือดนี้กำลังสูญหายไปตามกาลเวลาซึ่งอาจเป็นปรากฏการณ์ทาง epigenetics ที่ต้องศึกษาวิจัยต่อไป การวิจัยนี้เป็นการวิเคราะห์ภิมานฉบับแรกที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์เป็นตัวช่วยวิเคราะห์ผลการวิจัย ซึ่งบ่งชี้ให้เห็นถึงความเป็นไปได้ของการนำปัญญาประดิษฐ์มาประยุกต์ใช้ในงานวิจัยแบบ evidence-based ต่อไป

ที่มาและความสำคัญ 

หลอดเลือดแดง thyroid ima เป็นหลอดเลือดแดงที่พบได้ยากในลำคอบริเวณด้านหน้าของหลอดลม มีหน้าไปเลี้ยงต่อมไทรอยด์ส่วนล่างในประชากรประมาณ 3-10% หลอดเลือดนี้มีความเสี่ยงสูงเมื่อต้องเจาะคอเพื่อใส่ท่อหลอดลม (tracheostomy) ซึ่งอาจเสียหายได้โดยเฉพาะอย่างยิ่งในผู้ป่วย COVID-19 ขั้นวิกฤติซึ่งต้องใช้เครื่องช่วยหายใจ วัตถุประสงค์ของงานวิจัยนี้คือการทำวิเคราะห์อภิมานเพื่อศึกษาความชุกชุมในประชากรของหลอดเลือด thyroid ima โดยใช้ปัญญาประดิษฐ์เป็นตัวช่วยวิเคราะผลการวิจัย และนำเสนอวิธีการทำ tracheostomy เมื่อพบหลอดเลือด thyroid ima เพื่อป้องกันไม่ให้เกิดการฉีกขาดของหลอดเลือดซึ่งอาจนำไปสู่การเสียเลือดอย่างรุนแรงซึ่งอาจนำไปสู่การเสียชีวิตได้

Abstract

Introduction

Thyroid ima artery is a variant artery found on the anterior surface of the trachea. The aim of this meta-analysis was to obtain pooled prevalence data of the thyroid ima artery and discuss its clinical importance especially for tracheostomy.

Methods

A systematic literature search was performed through five electronic databases until May 2021. A set of inclusion and exclusion criteria based on AQUA guidelines were used to select relevant studies. Meta-analysis, subgroup analyses, meta-regression, and tests for publication bias were performed. Factors that influence the prevalence of the thyroid ima artery were detected using simple and interpretable machine learning (linear regression and K means).

Results

Thirty-six studies with a total of 4,335 subjects met the inclusion criteria. The prevalence of the thyroid ima artery was 3.8% (95% CI: 0.027-0.049,I² = 56.2%). Machine learning identified age, region and year of publication as potential covariates. Subgroup analysis showed that the prevalence of the thyroid ima artery was almost five times higher in fetuses (14.8%) than adults (3.3%) (z=-6.76, p < 0.01). There was a significant negative correlation between the adult prevalence of the thyroid ima artery and the year of publication (Pearson’s r = -0.354, p = 0.040) thereby suggesting a decline in thyroid ima artery prevalence over time. This artery, if present, may originate from the brachiocephalic trunk (74%), right common carotid artery (9.6%), arch of aorta (7.7%), right internal thoracic artery (4.8%), left common carotid artery (1.9%) and left internal thoracic artery (1.9%).

Conclusion

In addition to evidence-based synthesis of the thyroid ima artery, this study is the first ever study to report the decreasing prevalence over time of a human body structure in the postnatal life. Knowledge of the thyroid ima artery is of vital importance for surgeons to avoid accidental hemorrhage during tracheostomy.

KEYWORDS: thyroid ima artery, tracheostomy, meta-analysis, systematic review, machine learning

Citation: Yurasakpong L, Nantasenamat C, Janta S, Eiamratchanee P, Coey J, Chaiyamoon A, Kruepunga N, Senarai T, Langer MF, Meemon K, Suwannakhan A. (2021). The decreasing prevalence of thyroid ima artery: a systematic review and machine learning assisted meta-analysis. Ann Anat, doi.org/10.1016/j.aanat.2021.151803.

RELATED SDGs:

3. GOOD HEALTH AND WELL-BEING

ผู้ให้ข้อมูล: อาจารย์อธิคุณ สุวรรณขันธ์
ชื่ออาจารย์ที่ทำวิจัย: รองศาสตราจารย์ ดร.ไกร มีมล อาจารย์ ดร.ณัฐเมธี เครือภูงา อาจารย์อธิคุณ สุวรรณขันธ์
ชื่อนักศึกษาที่ทำวิจัย: น.ส.ลภัสรดา ยุรศักดิ์พงศ์