ABSTRACT: Syftet med denna studie är att utvärdera förmågan hos en maskininlärningsalgoritm att klassificera magnetisk resonansbild (MRI) av humant ledbrosk för utveckling av artros (OA). Sextioåtta försökspersoner valdes ut ur kontroll- och incidenskohorterna för osteoartritinitiativet (OAI). Progression till klinisk OA definierades genom utveckling av symtom som kvantifierades i frågeformuläret Western Ontario och McMaster Universities Arthritis (WOMAC) 3 år efter utvärdering vid baseline. Multislice T 2-viktade knäbilder, som erhållits genom OAI, av dessa försökspersoner registrerades med hjälp av en icke-linjär bildregistreringsalgoritm. T 2 kartor av brosk från den centrala viktbärande skivor av medial femoral kondyly härleddes från registrerade bilder med hjälp av flera tillgängliga ekotider och klassificerades för "progression till symtomatisk OA" med hjälp av maskininlärningsverktyget, viktat grannavstånd med hjälp av sammansatt hierarki av algoritmer som representerar morfologi (WND-CHRM). WND-CHRM klassificerade de isolerade T2-kartorna för progression till symtomatisk OA med 75 % noggrannhet. Klinisk betydelse: Maskininlärningsalgoritmer som tillämpas på T2-kartor har potential att ge viktig prognostisk information för utvecklingen av OA. ß Ordförande
Ashinsky m.fl. REF utvärderade förmågan hos en maskininlärningsalgoritm att klassificera magnetiska resonansbilder (MRI) på 65 OA-patienter.
Predicting early symptomatic osteoarthritis in the human knee using machine learning classification of magnetic resonance images from the osteoarthritis initiative
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Orthopaedic Research', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}