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      骨科

      Radiology:如何從膝關節x線片中準確地預測未來行全膝關節置換術的可能性?

      作者:佚名 來源:MedSci梅斯 日期:2021-06-16
      導讀

                骨關節炎(OA)是最常見的關節炎形式,可通過臨床關節癥狀和影像學表現進行診斷,是造成老年人身體殘疾的主要原因。在美國,年齡在25歲及25歲以上的成年人中有1400萬人患有癥狀性的膝關節骨關節炎,每年進行超過60萬例的全膝關節置換(TKR)。

      關鍵字:  膝關節x線片 

              骨關節炎(OA)是最常見的關節炎形式,可通過臨床關節癥狀和影像學表現進行診斷,是造成老年人身體殘疾的主要原因。在美國,年齡在25歲及25歲以上的成年人中有1400萬人患有癥狀性的膝關節骨關節炎,每年進行超過60萬例的全膝關節置換(TKR)。

              臨床OA癥狀包括關節疼痛、僵硬和運動范圍減少。臨床上,通常使用Kellgren-Lawrence(KL)或國際OA研究協會(OARSI)等分級系統對骨贅和關節間隙狹窄進行評估,以進行影像學OA的診斷。然而現階段,X線膝關節OA分級系統有多個版本,尚未提出統一的診斷標準。同時,臨床上評估膝關節骨OA的方法也并不能為診斷及預后提供足夠且全面的信息。

              近日,發表在Radiology雜志的一項研究通過建立以接受全膝關節置換術(TKR)的患者和未接受TKR的對照患者的膝關節x線片的深度學習(DL)模型,以為臨床提供一個可靠且準確的預測OA進展風險的影像學手段。

              本項回顧性分析使用初始OA數據,開發了一個膝關節x線片DL模型以預測OA患者在9年內接受TKR的可能性和Kellgren-Lawrence (KL)分級。研究參與者包括了45歲至79歲的病例匹配的對照亞隊列。根據年齡、性別、種族和體重指數對患者進行匹配。該模型使用了一種基于ResNet34架構的遷移學習方法,并具有七層嵌套交叉驗證。受試者工作特征曲線分析和條件logistic回歸評估模型用于預測TKR概率和風險的性能,并與臨床觀察和兩種基于放射學讀數的二元結果預測模型進行比較:KL和OARSI分級。

              本研究共納入728名受試者,其中324名OA患者(平均年齡64歲±8歲[標準差];222名女性)和324例對照組參與者(平均年齡64±8歲;222名女性)。基于DL的預測模型的受試者工作特征曲線下面積(AUC)為0.87(95%置信區間[CI]: 0.85, 0.90),優于基線預測模型的KL分級,其AUC為0.74 (95% CI: 0.71, 0.77; P < .001)。TKR的風險隨DL模型(優勢比[OR],7.7;95% CI: 2.3, 25; P < .001)、KL分級(OR, 1.92;95% CI: 1.17, 3.13; P = .009)和OARSI分級(OR, 1.20;95% CI: 0.41, 3.50; P = .73)患者發生TKR的概率增加而增加。

              綜上所述,本研究開發了一個基于基線x線片的深度學習(DL)模型,該模型可預測OA患者9年內接受全膝關節置換術(TKR)的概率和Kellgren-Lawrence分級。與采用標準分級系統的二元結果模型相比,本研究提出的DL模型更能預測骨關節炎中TKR的風險,為臨床提供了一個更準確且可靠的影像學評估手段。

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