Radiomics analysis using magnetic resonance imaging of bone marrow edema for diagnosing knee osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to develop and validate a bone marrow edema model using a magnetic resonance imaging-based radiomics nomogram for the diagnosis of osteoarthritis. Clinical and magnetic resonance imaging (MRI) data of 302 patients with and without osteoarthritis were retrospectively collected from April 2022 to October 2023 at Longhua Hospital affiliated with the Shanghai University of Traditional Chinese Medicine. The participants were randomly divided into two groups (a training group, n = 211 and a testing group, n = 91). We used logistic regression to analyze clinical characteristics and established a clinical model. Radiomics signatures were developed by extracting radiomic features from the bone marrow edema area using MRI. A nomogram was developed based on the rad-score and clinical characteristics. The diagnostic performance of the three models was compared using the receiver operating characteristic curve and Delong’s test. The accuracy and clinical application value of the nomogram were evaluated using calibration curve and decision curve analysis. Clinical characteristics such as age, radiographic grading, Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index score, and radiological features were significantly correlated with the diagnosis of osteoarthritis. The Rad score was constructed from 11 radiological features. A clinical model was developed to diagnose osteoarthritis (training group: area under the curve [AUC], 0.819; testing group: AUC, 0.815). Radiomics models were used to effectively diagnose osteoarthritis (training group,: AUC, 0.901; testing group: AUC, 0.841). The nomogram model composed of Rad score and clinical characteristics had better diagnostic performance than a simple clinical model (training group: AUC, 0.906; testing group: AUC, 0.845; p < 0.01). Based on DCA, the nomogram model can provide better diagnostic performance in most cases. In conclusion, the MRI-bone marrow edema-based radiomics-clinical nomogram model showed good performance in diagnosing early osteoarthritis.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».