Radiology:如何从膝关节x线片中准确地预测更进一步行全膝关节置换术的可能性？

骨质脊柱炎（OA）是最常见的脊柱炎型式，可通过诊疗脊柱征状和检查和表现来进行诊疗，是造成老年人双腿残疾的主要因素。在美国，年龄在25岁及25岁以上的的人中有1400万人罹患征状性的髋脊柱骨质脊柱炎，每年来进行超过60万例的均髋脊柱置换（TKR）。

诊疗OA征状有数脊柱疼痛、迟钝和文学运动区域内减少。诊疗上，举例来说应用于Kellgren-Lawrence（KL）或国际OA深入研究协会(OARSI)等国际标准化子具体来说骨质赘和脊柱空隙狭窄来进行统计分析报告，以来进行检查和OA的诊疗。然而现阶段，X线髋脊柱OA国际标准化子系统有多个旧版本，尚未提议为统一的诊疗标准化。同时，诊疗上统计分析报告髋脊柱骨质OA的方法也并不能为诊疗及预后发放够大且均面的信息。

近日，发表在Radiology杂志的一项深入研究通过建立以接纳均髋脊柱置换术(TKR)的病症和未接纳TKR的对应病症的髋脊柱x线片的深度自学(DL)基本概念，以为诊疗发放一个合理且精确的计算OA进展几率的检查和方式。

本项回顾性统计分析应用于初始OA数据，联合开发了一个髋脊柱x线片DL基本概念以计算OA病症在9年内接纳TKR的必要性和Kellgren-Lawrence (KL)国际标准化。深入研究发起者有数了45岁至79岁的确诊匹配的对应亚路由表。根据年龄、性别、有色人种和运动量净资产对病症来进行匹配。该基本概念应用于了一种基于ResNet34框架的迁移自学方法，并带有七层数据结构交叉验证。测试者工作构造圆弧统计分析和条件logistic回归统计分析报告基本概念常用计算TKR概率和几率的安均性，并与诊疗观察和两种基于放射学量度的二元结果实测来进行相对:KL和OARSI国际标准化。

本深入研究合计设为728名测试者，其中324名OA病症(年长64岁±8岁[标准化差];222名男性)和324例对应组发起者(年长64±8岁;222名男性)。基于DL的实测的测试者工作构造圆弧下国土面积(AUC)为0.87(95%数学方法[CI]: 0.85, 0.90)，高于基线实测的KL国际标准化，其AUC为0.74 (95% CI: 0.71, 0.77; P < .001)。TKR的几率随DL基本概念(优势比[OR]，7.7;95% CI: 2.3, 25; P < .001)、KL国际标准化(OR, 1.92;95% CI: 1.17, 3.13; P = .009)和OARSI国际标准化(OR, 1.20;95% CI: 0.41, 3.50; P = .73)病症发生TKR的概率增加而增加。

由此可知1 基于视觉的二进制输出实测的ROC圆弧。结果判别为9年内是否接纳均髋脊柱置换(TKR)。AUC值坚称计算TKR的结果。KL基本概念通过Delong核查和Holm修正来进行多次相对，以发放统计分析报告实测彼此间突出差异的基线基本概念。

由此可知2 基于由此可知像的结果计算方法:KL、OARS)、DL基本概念、DL-TL基本概念和DL-TL-MT基本概念。

综上所述，本深入研究联合开发了一个基于基线x线片的深度自学(DL)基本概念，该基本概念可计算OA病症9年内接纳均髋脊柱置换术(TKR)的概率和Kellgren-Lawrence国际标准化。与采用标准化国际标准化子系统的二元结果基本概念相对，本深入研究提议的DL基本概念更能计算骨质脊柱炎中TKR的几率，为诊疗发放了一个更精确且合理的检查和统计分析报告方式。

原文注解：

Kevin Leung,Bofei Zhang,Jimin Tan,et al.Prediction of Total Knee Replacement and Diagnosis of Osteoarthritis by Using Deep Learning on Knee Radiographs: Data from the Osteoarthritis Initiative.DOI:10.1148/radiol.2020192091