Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Learning for Predicting Progression of Patellofemoral Osteoarthritis Based on Lateral Knee Radiographs, Demographic Data and Symptomatic Assessments

論文の概要: Deep Learning for Predicting Progression of Patellofemoral Osteoarthritis Based on Lateral Knee Radiographs, Demographic Data and Symptomatic Assessments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05927v1
Date: Wed, 10 May 2023 06:43:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-11 14:20:32.785083
Title: Deep Learning for Predicting Progression of Patellofemoral Osteoarthritis Based on Lateral Knee Radiographs, Demographic Data and Symptomatic Assessments
Title（参考訳）: 側方膝X線写真, デモグラフィーデータ, シンプティック・アセスメントに基づく膝蓋骨関節症の進展予測のための深層学習
Authors: Neslihan Bayramoglu, Martin Englund, Ida K. Haugen, Muneaki Ishijima, Simo Saarakkala
Abstract要約: 本研究はMOST研究のベースラインから被験者(被験者1832名,膝3276名)を抽出した。 PF関節領域は, 側膝X線上の自動ランドマーク検出ツール(BoneFinder)を用いて同定した。年齢、性別、BMIおよびWOMACスコア、および大腿骨関節X線学的関節炎ステージ(KLスコア)の危険因子について
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1549572298362785
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this study, we propose a novel framework that utilizes deep learning (DL) and attention mechanisms to predict the radiographic progression of patellofemoral osteoarthritis (PFOA) over a period of seven years. This study included subjects (1832 subjects, 3276 knees) from the baseline of the MOST study. PF joint regions-of-interest were identified using an automated landmark detection tool (BoneFinder) on lateral knee X-rays. An end-to-end DL method was developed for predicting PFOA progression based on imaging data in a 5-fold cross-validation setting. A set of baselines based on known risk factors were developed and analyzed using gradient boosting machine (GBM). Risk factors included age, sex, BMI and WOMAC score, and the radiographic osteoarthritis stage of the tibiofemoral joint (KL score). Finally, we trained an ensemble model using both imaging and clinical data. Among the individual models, the performance of our deep convolutional neural network attention model achieved the best performance with an AUC of 0.856 and AP of 0.431; slightly outperforming the deep learning approach without attention (AUC=0.832, AP= 0.4) and the best performing reference GBM model (AUC=0.767, AP= 0.334). The inclusion of imaging data and clinical variables in an ensemble model allowed statistically more powerful prediction of PFOA progression (AUC = 0.865, AP=0.447), although the clinical significance of this minor performance gain remains unknown. This study demonstrated the potential of machine learning models to predict the progression of PFOA using imaging and clinical variables. These models could be used to identify patients who are at high risk of progression and prioritize them for new treatments. However, even though the accuracy of the models were excellent in this study using the MOST dataset, they should be still validated using external patient cohorts in the future.
Abstract（参考訳）: 本研究では, 深層学習(DL)と注意機構を用いて, 7年間にわたる膝蓋骨関節症(PFOA)のX線学的進展を予測する枠組みを提案する。本研究はMOST研究のベースラインから被験者(被験者1832名,膝3276名)を抽出した。 PF関節領域は, 側膝X線上の自動ランドマーク検出ツール(BoneFinder)を用いて同定した。画像データに基づいてPFOA進行を予測するために, エンドツーエンドのDL法を開発した。既知リスク要因に基づくベースラインのセットを開発し, 勾配押し上げ機 (GBM) を用いて解析した。危険因子は, 年齢, 性別, BMI, WOMACスコア, 関節X線学的関節炎ステージ (KLスコア) であった。最後に,画像および臨床データを用いてアンサンブルモデルを訓練した。個々のモデルの中で, 深層畳み込みニューラルネットワークのアテンションモデルの性能は, AUCが0.856, APが0.431, 深層学習が0.4, AUC=0.832, AP=0.4, AUC=0.767, AP=0.334) で最高の性能を示した。画像データと臨床変数をアンサンブルモデルに含めることで、統計的により強力なPFOA進行予測が可能となった(AUC = 0.865, AP=0.447)が、この小さなパフォーマンス向上の臨床的意義はいまだ不明である。本研究では,画像および臨床変数を用いてPFOAの進行を予測する機械学習モデルの可能性を示した。これらのモデルは、進行リスクの高い患者を識別し、新しい治療に優先順位を付けるために使用できる。しかし,MOSTデータセットを用いた研究では,モデル精度は優れていたが,今後は外部の患者コホートを用いて検証する必要がある。

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