論文の概要: Modified Risk Formulation for Improving the Prediction of Knee Osteoarthritis Progression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10119v1
- Date: Fri, 14 Jun 2024 15:24:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-17 13:06:25.431573
- Title: Modified Risk Formulation for Improving the Prediction of Knee Osteoarthritis Progression
- Title（参考訳）: 変形型リスクフォーミュレーションによる膝関節症進行予測の改善
- Authors: Haresh Rengaraj Rajamohan, Richard Kijowski, Kyunghyun Cho, Cem M. Deniz,
- Abstract要約: 変形性関節症(OA)の予後を予測するための現在の手法は、疾患固有の先行知識を取り入れていない。
我々は,OA結果予測を改善するために連続画像解析を効果的に活用する新しい手法を開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.12790384412525
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Current methods for predicting osteoarthritis (OA) outcomes do not incorporate disease specific prior knowledge to improve the outcome prediction models. We developed a novel approach that effectively uses consecutive imaging studies to improve OA outcome predictions by incorporating an OA severity constraint. This constraint ensures that the risk of OA for a knee should either increase or remain the same over time. DL models were trained to predict TKR within multiple time periods (1 year, 2 years, and 4 years) using knee radiographs and MRI scans. Models with and without the risk constraint were evaluated using the area under the receiver operator curve (AUROC) and the area under the precision recall curve (AUPRC) analysis. The novel RiskFORM2 method, leveraging a dual model risk constraint architecture, demonstrated superior performance, yielding an AUROC of 0.87 and AUPRC of 0.47 for 1 year TKR prediction on the OAI radiograph test set, a marked improvement over the 0.79 AUROC and 0.34 AUPRC of the baseline approach. The performance advantage extended to longer followup periods, with RiskFORM2 maintaining a high AUROC of 0.86 and AUPRC of 0.75 in predicting TKR within 4 years. Additionally, when generalizing to the external MOST radiograph test set, RiskFORM2 generalized better with an AUROC of 0.77 and AUPRC of 0.25 for 1 year predictions, which was higher than the 0.71 AUROC and 0.19 AUPRC of the baseline approach. In the MRI test sets, similar patterns emerged, with RiskFORM2 outperforming the baseline approach consistently. However, RiskFORM1 exhibited the highest AUROC of 0.86 and AUPRC of 0.72 for 4 year predictions on the OAI set.
- Abstract（参考訳）: 変形性関節症 (OA) の発症予測法は, 予後予測モデルを改善するために, 疾患特異的な先行知識を取り入れていない。
我々は,OA重度制約を組み込んだ連続画像を用いたOA結果予測を効果的に活用する手法を開発した。
この制約により、膝に対するOAのリスクは、時間とともに増加するか、同じ状態のままでいなければならない。
DLモデルは、膝X線写真とMRIスキャンを用いて、複数の時間(1年、2年、4年)でTKRを予測するために訓練された。
リスク制約のないモデルは、受信者演算子曲線(AUROC)と高精度リコール曲線(AUPRC)分析(AUPRC)に基づいて評価した。
新たなリスクフォーマ2法は、二重モデルリスク制約アーキテクチャを利用して、1年間のTKR予測で0.87AUROCと0.47AUPRCを出力し、ベースラインアプローチでは0.79AUROCと0.34AUPRCを大きく改善した。
性能上の優位性は、長い追従期間にまで拡張され、リスクフォーマ2は4年以内に高いAUROCの0.86とAUPRCの0.75を維持した。
さらに、外部MOSTテストセットに一般化すると、リスクホルム2は1年間の予測でAUROCが0.77、AUPRCが0.25、ベースラインアプローチが0.71、AUPRCが0.19であった。
MRIテストセットでは、同様のパターンが出現し、R RiskFORM2はベースラインアプローチを一貫して上回る結果となった。
しかし、リスクフォーム1は、OAIセットの4年間の予測において、AUROCが0.86、AUPRCが0.72の最高値を示した。
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