論文の概要: The Role of Radiographic Knee Alignment in Knee Replacement Outcomes and Opportunities for Artificial Intelligence-Driven Assessment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10941v1
- Date: Wed, 13 Aug 2025 12:09:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-18 14:51:23.594811
- Title: The Role of Radiographic Knee Alignment in Knee Replacement Outcomes and Opportunities for Artificial Intelligence-Driven Assessment
- Title（参考訳）: 人工膝関節置換術におけるX線学的膝アライメントの役割と人工知能による評価の可能性
- Authors: Zhisen Hu, David S. Johnson, Aleksei Tiulpin, Timothy F. Cootes, Claudia Lindner,
- Abstract要約: 膝関節症に対する人工膝関節置換術(TKR)
放射線学的膝関節アライメントは、TKRの結果に影響を与える重要な要因の1つである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8039067099377079
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Prevalent knee osteoarthritis (OA) imposes substantial burden on health systems with no cure available. Its ultimate treatment is total knee replacement (TKR). Complications from surgery and recovery are difficult to predict in advance, and numerous factors may affect them. Radiographic knee alignment is one of the key factors that impacts TKR outcomes, affecting outcomes such as postoperative pain or function. Recently, artificial intelligence (AI) has been introduced to the automatic analysis of knee radiographs, for example, to automate knee alignment measurements. Existing review articles tend to focus on knee OA diagnosis and segmentation of bones or cartilages in MRI rather than exploring knee alignment biomarkers for TKR outcomes and their assessment. In this review, we first examine the current scoring protocols for evaluating TKR outcomes and potential knee alignment biomarkers associated with these outcomes. We then discuss existing AI-based approaches for generating knee alignment biomarkers from knee radiographs, and explore future directions for knee alignment assessment and TKR outcome prediction.
- Abstract（参考訳）: 膝変形性膝関節症(OA)は治療を受けずに医療システムに多大な負担を負う。
最終的な治療は人工膝置換術(TKR)である。
手術と回復の合併症は、事前に予測することは困難であり、多くの要因がそれらに影響を与える可能性がある。
放射線学的膝関節アライメントは、TKRの結果に影響を及ぼし、術後の痛みや機能といった結果に影響を及ぼす重要な要因の1つである。
近年,膝関節アライメント測定の自動化など,膝関節X線写真の自動解析に人工知能(AI)が導入されている。
既存のレビュー記事は、TKRの成績と評価のために膝アライメントバイオマーカーを探索するよりも、MRIで膝OA診断と骨や軟骨の分画に焦点を当てる傾向にある。
本稿では,TKRの結果と膝関節アライメントに関するバイオマーカーを評価するための現在のスコアリングプロトコルについて検討する。
次に,既存のAIを用いた膝アライメントバイオマーカー作成手法について考察し,膝アライメント評価とTKR結果予測の今後の方向性について検討する。
関連論文リスト
- Automatic diagnosis of knee osteoarthritis severity using Swin
transformer [55.01037422579516]
変形性膝関節症 (KOA) は膝関節の慢性的な痛みと硬直を引き起こす疾患である。
我々は,Swin Transformer を用いて KOA の重大度を予測する自動手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-10T09:49:30Z) - K-Space-Aware Cross-Modality Score for Synthesized Neuroimage Quality
Assessment [71.27193056354741]
クロスモダリティな医用画像合成をどう評価するかという問題は、ほとんど解明されていない。
本稿では,この課題の進展を促すため,新しい指標K-CROSSを提案する。
K-CROSSは、トレーニング済みのマルチモードセグメンテーションネットワークを使用して、病変の位置を予測する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-10T01:26:48Z) - A marker-less human motion analysis system for motion-based biomarker
discovery in knee disorders [60.99112047564336]
NHSは低リスクの全ての患者に会うのが難しくなっているが、これはOA患者に限らない。
膝関節疾患の診断と治療経過のモニタリングのためのバイオマーカー自動同定法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-26T16:47:42Z) - Context-Aware Transformers For Spinal Cancer Detection and Radiological
Grading [70.04389979779195]
本稿では,脊椎分析に関わる医療画像問題に対するトランスフォーマーを用いた新しいモデルアーキテクチャを提案する。
MR画像におけるそのようなモデルの2つの応用について考察する: (a)脊椎転移の検出と脊椎骨折の関連状況と転移性脊髄圧迫。
画像中の脊椎のコンテキストを考慮することで,SCTは以前に公表したモデルと比較して,いくつかのグレーディングの精度を向上することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-27T10:31:03Z) - Breast Cancer Induced Bone Osteolysis Prediction Using Temporal
Variational Auto-Encoders [65.95959936242993]
骨分解性骨病変の進展を正確に予測し,可視化する深層学習フレームワークを開発した。
乳癌患者の骨格関連事象(SRE)を予防するための治療戦略の計画と評価を支援する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-20T21:00:10Z) - Automated Grading of Radiographic Knee Osteoarthritis Severity Combined
with Joint Space Narrowing [9.56244753914375]
膝X線による膝関節症(KOA)重症度の評価は,全膝使用における中心的基準である。
後部前部(PA)画像からKOAを自動的に評価する深層学習に基づく新しい5段階アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-16T19:54:47Z) - Give me a knee radiograph, I will tell you where the knee joint area is:
a deep convolutional neural network adventure [5.92701972981462]
本研究は, 膝関節領域の自律的検出, 局所化, 分類のための高精度かつ効果的なパイプラインを提案する。
本研究は, 深層学習コンピュータビジョンコミュニティから, この実用的, 臨床的応用へのさらなる関心を喚起することが期待される。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-11T00:46:37Z) - Knee Cartilage Defect Assessment by Graph Representation and Surface
Convolution [40.36360714443767]
軟骨欠損は変形性膝関節症(OA)の主要な徴候と見なされる
膝関節MRIに畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を適用することで膝軟骨欠損の評価に多くの試みがなされている。
軟骨構造と膝関節MRIからの外観をグラフ表現にモデル化し,高度に多様な臨床データを扱うことができる。
そして, 軟骨グラフ表現を用いて, 非ユークリッド深層学習ネットワークを設計し, 局所的およびグローバル的な軟骨の特徴を抽出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-12T05:55:32Z) - Knee Osteoarthritis Severity Prediction using an Attentive Multi-Scale
Deep Convolutional Neural Network [8.950918531231158]
本稿では,KellgrenおよびLawrenceグレードの分類をX線から自動的に評価する,深層学習ベースのフレームワークであるOsteHRNetを提案する。
提案モデルでは,OAIデータセットのベースラインコホートにおいて,71.74%,0.311のMAEが最良である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-27T17:29:46Z) - A Lightweight CNN and Joint Shape-Joint Space (JS2) Descriptor for
Radiological Osteoarthritis Detection [2.3204178451683264]
関節形状と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく骨テクスチャ機能を組み合わせた,完全自動化された新しい手法を提案する。
以上の結果から,RAC曲線(AUC)95.21%以下のX線学的変形性関節症検出領域において,形状とテクスチャパラメータを融合させることで,最先端の術式が達成できることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-24T10:48:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。