骨关节炎（OA）是最类似的关节炎形式，可通过诊疗关节病患和CT平庸透过治疗，是造成学龄前眼睛残障的主要原因。在美国，年龄在25岁及25岁以上的成年人中有1400万人患有病患性的腿部骨关节炎，每年透过超过60万由此可知的均腿部移位（TKR）。
诊疗OA病患包括关节疼痛、麻木和群众运动范围增加。诊疗上，通常适用Kellgren-Lawrence（KL）或国际上OA分析协会(OARSI)等AO系统对骨赘和关节间隙狭窄透过分析，以透过CTOA的治疗。然而现阶段，X线腿部OAAO系统有多个旧版，不曾曾提出分立的治疗基准。同时，诊疗上分析腿部骨OA的分析方法也并不能为治疗及预后透过所需且均面的信息。
昨日，发表在RadiologyMagazine的一项分析通过构建以不能接受均腿部移位术(TKR)的病患和不曾不能接受TKR的相尤其病患的腿部x线片的深研习(DL)三维，以为诊疗透过一个确实且准确的得出结论OA进展可能性的CT手段。
本项回顾性分析适用初始OA数据，研发了一个腿部x线片DL三维以得出结论OA病患在9周内不能接受TKR的可能性和Kellgren-Lawrence (KL)AO。分析旁观者包括了45岁至79岁的病由此可知匹配的相尤其亚队列。根据年龄、性别、种族和增重指数对病患透过匹配。该三维适用了一种基于ResNet34框架的迁移研习分析方法，并具有七层模板交叉有效性。实验者临时工基本特征曲线分析和条件logistic回归分析三维用于得出结论TKR几率和可能性的性能，并与诊疗推论和两种基于放射学温度计的二元结果得出结论三维透过尤其:KL和OARSIAO。
本分析合计纳入728名实验者，其中324名OA病患(中年人64岁±8岁[基准差];222名女性)和324由此可知相尤其组旁观者(中年人64±8岁;222名女性)。基于DL的得出结论三维的实验者临时工基本特征曲线下面积(AUC)为0.87(95%无可能性[CI]: 0.85, 0.90)，强于孔径得出结论三维的KLAO，其AUC为0.74 (95% CI: 0.71, 0.77; P < .001)。TKR的可能性随DL三维(优势比[OR]，7.7;95% CI: 2.3, 25; P < .001)、KLAO(OR, 1.92;95% CI: 1.17, 3.13; P = .009)和OARSIAO(OR, 1.20;95% CI: 0.41, 3.50; P = .73)病患发生TKR的几率增加而增加。
上图1 基于底片的二进制驱动得出结论三维的ROC曲线。结果定义为9周内是否不能接受均腿部移位(TKR)。AUC值表示得出结论TKR的结果。KL三维通过Delong检验和Holm修正透过多次尤其，以透过分析得出结论三维二者之间明显不同的孔径三维。
上图2 基于上图像的结果得出结论分析方法:KL、OARS)、DL三维、DL-TL三维和DL-TL-MT三维。
综上所述，本分析研发了一个基于孔径x线片的深研习(DL)三维，该三维可得出结论OA病患9周内不能接受均腿部移位术(TKR)的几率和Kellgren-LawrenceAO。与换用基准AO系统的二元结果三维相对来说，本分析提出的DL三维更能得出结论骨关节炎中TKR的可能性，为诊疗透过了一个更准确且确实的CT分析手段。
原文出处：
Kevin Leung,Bofei Zhang,Jimin Tan,et al.Prediction of Total Knee Replacement and Diagnosis of Osteoarthritis by Using Deep Learning on Knee Radiographs: Data from the Osteoarthritis Initiative.DOI:10.1148/radiol.2020192091
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