骨关节炎（OA）是最常见的关节炎基本概念，可通过诊疗关节腹泻和技术手段表现完成临床，是造成老年人肌肉残疾的主要原因。在美国，年龄在25岁及25岁以上的成年人里有1400数百人患有腹泻功能性的腿部骨关节炎，每年完成少于60万例的以外腿部对角（TKR）。
诊疗OA腹泻还包括关节疼痛、僵硬和运动范围减少。诊疗上，往往用到Kellgren-Lawrence（KL）或国际OA学术研究创会(OARSI)等AO控制了系统骨赘和关节间隙狭窄完成指标，以完成技术手段OA的临床。然而现阶段，X新线腿部OAAO控制系统有多个版本，尚早已提出确立的临床标准化。同时，诊疗上指标腿部骨OA的作法也并不能为临床及预后给予足够且以外面的接收者。
已对，刊载在Radiology杂志的一项学术研究通过建立以给予以外腿部对角术(TKR)的患者和早已给予TKR的解读患者的腿部x新线片的高度学习(DL)假设，以为诊疗给予一个精确且精确的分析OA进展风险的技术手段暴力手段。
本项回顾功能性统计分析用到初始OA数据，整合了一个腿部x新线片DL假设以分析OA患者在9年里给予TKR的可能功能性和Kellgren-Lawrence (KL)AO。学术研究参与者还包括了45岁至79岁的患者匹配的解读亚配置文件。根据年龄、功能性别、族裔和增重净资产对患者完成匹配。该假设用到了一种基于ResNet34架构的迁移学习作法，并具有七层嵌套交叉验证。病患岗位特征曲新线统计分析和条件logistic紧接著指标假设常用分析TKR机率和风险的功能性能，并与诊疗观察和两种基于放射学校准的二元结果分析假设完成比起:KL和OARSIAO。
本学术研究共扩及728名病患，其里324名OA患者(平均年龄64岁±8岁[标准化差];222名女功能性)和324例解读组参与者(平均年龄64±8岁;222名女功能性)。基于DL的分析假设的病患岗位特征曲新线下总长度(AUC)为0.87(95%置信区间[CI]: 0.85, 0.90)，优于两条新线分析假设的KLAO，其AUC为0.74 (95% CI: 0.71, 0.77; P < .001)。TKR的风险随DL假设(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)患者发生TKR的机率增加而增加。
图1 基于影像的二进制输出分析假设的ROC曲新线。结果定义为9年里是否给予以外腿部对角(TKR)。AUC最大值表示分析TKR的结果。KL假设通过Delong检验和Holm修正完成多次比起，以给予指标分析假设二者之间显著差别的两条新线假设。
图2 基于图像的结果分析作法:KL、OARS)、DL假设、DL-TL假设和DL-TL-MT假设。
综上所述，本学术研究整合了一个基于两条新线x新线片的高度学习(DL)假设，该假设可分析OA患者9年里给予以外腿部对角术(TKR)的机率和Kellgren-LawrenceAO。与引入标准化AO控制系统的二元结果假设相比较，本学术研究提出的DL假设更能分析骨关节炎里TKR的风险，为诊疗给予了一个更精确且精确的技术手段指标暴力手段。
原文记事：
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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