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學者開發(fā)影像組學結(jié)合深度學習預測膝骨關(guān)節(jié)炎

時間:2024-05-21來源:中國科學報 作者:佚名

近日,南方醫(yī)科大學珠江醫(yī)院臨床研究中心教授丁長海團隊提出了一個全新的膝關(guān)節(jié)間隙結(jié)構(gòu)影像組學聯(lián)合神經(jīng)網(wǎng)絡模型(Joint Space Radiomic Model,JS-RM),用于預測膝骨關(guān)節(jié)炎發(fā)生。相關(guān)成果發(fā)表于《關(guān)節(jié)炎與風濕病》(Arthritis & Rheumatology)。

膝骨關(guān)節(jié)炎是一種常見的退行性關(guān)節(jié)疾病,在老年人群中尤為普遍,嚴重影響患者生活質(zhì)量,并給社會帶來沉重的經(jīng)濟負擔。由于目前尚無有效的疾病改善藥物,早期干預和敏感的檢測手段顯得尤為重要。

針對這一難題,丁長海團隊考慮磁共振成像因其高敏感性能在X線影像之前檢測出早期的關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)變化,基于膝骨關(guān)節(jié)炎倡議隊列,選取了686例無放射性膝骨關(guān)節(jié)炎但高風險的膝磁共振成像,隨機分為開發(fā)隊列和測試隊列(8:2),從基線磁共振成像中提取影像特征,并通過神經(jīng)網(wǎng)絡進行建模和預測。JS-RM模型整合了股骨軟骨、脛骨軟骨和半月板的影像組學特征,用于預測放射性膝骨關(guān)節(jié)炎的發(fā)生。

測試結(jié)果顯示,JS-RM模型預測放射性膝骨關(guān)節(jié)炎的曲線下面積達0.931,靈敏度為84.4%,特異性為85.6%。借助JS-RM模型,9名住院醫(yī)師在磁共振成像閱片中預測放射性膝骨關(guān)節(jié)炎的平均特異性和靈敏度分別從47.4%和58.6%提高到87.4%和81.2%。

該研究表明,股骨軟骨、脛骨軟骨和半月板的影像組學特征對放射性膝骨關(guān)節(jié)炎的發(fā)生具有預測價值,JS-RM模型可作為一種非侵入性的預測工具,有望在個性化臨床決策中發(fā)揮作用,為膝骨關(guān)節(jié)炎的早期干預提供支持。

相關(guān)論文信息:https://doi.org/10.1002/art.42915

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