論文の概要: Foundations of a Knee Joint Digital Twin from qMRI Biomarkers for Osteoarthritis and Knee Replacement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15396v1
• Date: Sun, 26 Jan 2025 04:36:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:57:37.444612
• Title: Foundations of a Knee Joint Digital Twin from qMRI Biomarkers for Osteoarthritis and Knee Replacement
• Title（参考訳）: 変形性膝関節症に対するqMRIバイオマーカーを用いた膝関節デジタルツインの基礎検討
• Authors: Gabrielle Hoyer, Kenneth T Gao, Felix G Gassert, Johanna Luitjens, Fei Jiang, Sharmila Majumdar, Valentina Pedoia,
• Abstract要約: 本研究は, 高度な定量的MRIと機械学習を用いて, 膝関節のデジタルツインシステムの基礎を成す。 変形性膝関節症(OA)の発生率と膝関節置換(KR)の有意な関連がみられた軟骨厚および内側半月状の変化を含む,特定のバイオマーカーを同定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.087211431970013
• License:
• Abstract: This study forms the basis of a digital twin system of the knee joint, using advanced quantitative MRI (qMRI) and machine learning to advance precision health in osteoarthritis (OA) management and knee replacement (KR) prediction. We combined deep learning-based segmentation of knee joint structures with dimensionality reduction to create an embedded feature space of imaging biomarkers. Through cross-sectional cohort analysis and statistical modeling, we identified specific biomarkers, including variations in cartilage thickness and medial meniscus shape, that are significantly associated with OA incidence and KR outcomes. Integrating these findings into a comprehensive framework represents a considerable step toward personalized knee-joint digital twins, which could enhance therapeutic strategies and inform clinical decision-making in rheumatological care. This versatile and reliable infrastructure has the potential to be extended to broader clinical applications in precision health.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 変形性膝関節症(OA)管理と膝置換(KR)予測において, 高度な定量的MRI (qMRI) と機械学習を用いて, 膝関節のデジタルツインシステムの基礎となる。 深層学習に基づく膝関節構造のセグメンテーションと次元減少を併用し,画像バイオマーカーを組み込んだ特徴空間を構築した。 断面コホート解析と統計モデルを用いて,OAの出現率とKRの結果に有意な関連がある軟骨厚および内側半月形の変化を含む,特定のバイオマーカーを同定した。 これらの知見を包括的枠組みに統合することは、パーソナライズされた膝関節型デジタル双生児への大きな一歩であり、治療戦略を強化し、リウマチ治療における臨床的意思決定を通知する可能性がある。 この多用途で信頼性の高いインフラは、より広い臨床応用の精度に拡張される可能性がある。

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