Knee artros (OA) är den vanligaste muskuloskeletala sjukdomen. OA diagnos genomförs för närvarande genom att bedöma symtom och utvärdera enkla röntgenbilder, men denna process lider av subjektivitet. I denna studie presenterar vi en ny transparent datorstödd diagnosmetod baserad på Deep Siamese Convolutional Neural Network att automatiskt poäng knä OA svårighetsgrad enligt Kellgren-Lawrence gradering skala. Vi tränade vår metod med hjälp av data enbart från Multicenter Osteoartrit Study och validerade den på slumpmässigt utvalda 3.000 individer (5.960 knän) från Osteoartrit Initiative dataset. Vår metod gav en quadratic Kappa koefficient på 0,83 och genomsnittlig multiclass noggrannhet på 66,71% jämfört med annoteringar ges av en kommitté av kliniska experter. Här rapporterar vi också ett radiologiskt OA-diagnosområde under ROC-kurvan på 0,93. Förutom detta presenterar vi kartor som belyser de radiologiska egenskaper som påverkar nätverksbeslutet. Sådan information gör beslutsprocessen öppen för utövaren, vilket skapar bättre förtroende för automatiska metoder. Vi anser att vår modell är användbar för kliniskt beslutsfattande och för OA-forskning; därför släpper vi öppet våra utbildningskoder och de data som skapas i denna studie. Osteoartrit (OA) är den vanligaste muskuloskeletala sjukdomen i världen. Litteraturen visar att höft och knä OA är den elfte högsta globala funktionsnedsättningsfaktor 1, vilket orsakar en stor ekonomisk börda för samhället. Det har rapporterats att de beräknade totala kostnaderna per patient för OA-behandlingar uppgår till 19 000 euro/år 2. En del av dessa kostnader beror på den nuvarande kliniska oförmågan att systematiskt diagnostisera sjukdomen i ett tidigt skede, när det fortfarande kan vara möjligt att bromsa dess progression eller åtminstone minska effekten av dess framtida funktionsnedsättning. Eftersom det inte finns något effektivt botemedel för OA förutom total gemensam ersättning kirurgi i det avancerade skedet, en tidig diagnos och beteendeåtgärder 3 förblir de enda tillgängliga alternativen för att förlänga patienternas friska levnadsår. Kliniskt är tidig diagnos av OA möjlig, men för närvarande kräver det användning av dyra magnetisk resonanstomografi (MRI) som endast finns på specialiserade centra eller i privat praktik. Dessutom, denna modalitet inte fånga de förändringar i benarkitekturen, vilket kan indikera den tidigaste OA progression 4. Den nuvarande guldstandarden för diagnostisering av OA, förutom den alltid nödvändiga rutinmässiga kliniska undersökningen av den symptomatiska leden, är röntgen (plain radiography), som är säker, kostnadseffektiv och allmänt tillgänglig. Trots dessa fördelar är det välkänt att vanlig radiografi är okänslig när man försöker upptäcka tidiga OA förändringar. Detta kan förklaras med flera fakta: för det första, ett kännetecken för OA och det bästa måttet på dess progression är degeneration och slitage av ledbrosk - en vävnad som inte kan ses direkt i vanlig radiografi; för det andra, även om utvärderingen av förändringarna i leden bör vara ett tredimensionellt (3D) problem, avbildning modalitet använder endast tvådimensionell (2D) summa projektion; och slutligen, tolkningen av den resulterande bilden kräver en avsevärt erfaren utövare. Så småningom, brosk degeneration och slitage indirekt uppskattas av bedömningen av joint-space förträngning och beniga förändringar, det vill säga, osteofyter och subkondral skleros 5. Av dessa skäl är en tidig OA-diagnos svår i klinisk praxis. Bortsett från de ovan nämnda begränsningarna av vanlig radiografi, OA diagnos är också i hög grad beroende av subjektiviteten hos den utövare på grund av avsaknaden av ett exakt definierat klassificeringssystem. De vanliga
Tiulpin m.fl. REF använde även CNN för att upptäcka knä OA med röntgenbilder från 3000 ämnen.
Automatic Knee Osteoarthritis Diagnosis from Plain Radiographs: A Deep Learning-Based Approach
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}