Subchondral Bone Length in Knee Osteoarthritis: A Deep Learning–Derived Imaging Measure and Its Association With Radiographic and Clinical Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop a bone shape measure that reflects the extent of cartilage loss and bone flattening in knee osteoarthritis (OA) and test it against estimates of disease severity. METHODS: A fast region-based convolutional neural network was trained to crop the knee joints in sagittal dual-echo steady-state magnetic resonance imaging sequences obtained from the Osteoarthritis Initiative (OAI). Publicly available annotations of the cartilage and menisci were used as references to annotate the tibia and the femur in 61 knees. Another deep neural network (U-Net) was developed to learn these annotations. Model predictions were compared to radiologist-driven annotations on an independent test set (27 knees). The U-Net was applied to automatically extract the knee joint structures on the larger OAI data set (n = 9,434 knees). We defined subchondral bone length (SBL), a novel shape measure characterizing the extent of overlying cartilage and bone flattening, and examined its relationship with radiographic joint space narrowing (JSN), concurrent pain and disability (according to the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index), as well as subsequent partial or total knee replacement. Odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (95% CIs) for each outcome were estimated using relative changes in SBL from the OAI data set stratified into quartiles. RESULTS: The mean SBL values for knees with JSN were consistently different from knees without JSN. Greater changes of SBL from baseline were associated with greater pain and disability. For knees with medial or lateral JSN, the ORs for future knee replacement between the lowest and highest quartiles corresponding to SBL changes were 5.68 (95% CI 3.90-8.27) and 7.19 (95% CI 3.71-13.95), respectively. CONCLUSION: SBL quantified OA status based on JSN severity and shows promise as an imaging marker in predicting clinical and structural OA outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».