外科学论文_基于影像特征的膝关节炎进展预测建
文章目录
1 资料与方法
1.1 膝关节影像定量评估
1.2 膝关节症状/功能评分系统
1.3 方法
1.3.1 数据预处理
1.3.2 特征选择与建模方法
1.3.3 模型性能验证
1.3.4 统计学方法
2 结果
2.1 临床特征分析
2.2 特征分析与建模
3 讨论
文章摘要:临床发现,影像学上明显的软骨修复患者的症状可能没有明显改善.为探索可能的原因及风险因素,并构建可用于膝关节炎患者个性化评估预测的模型,从膝关节炎数据库中随机抽取样本101例,其中有进展组51例,无进展组50例.首先采用单因素逻辑回归和最小冗余最大相关（mRMR）方法对临床特征及影像特征分别进行分析;然后采用回归模型（LASSO）对筛选后的影像特征进一步进行特征筛选并建立Rad模型,并采用多元逻辑回归方法组合影像学（Rad）模型和筛选的临床（Clinical）风险因素构建组合模型Rad+Clinical,在此基础上绘制Rad+Clinical列线图;最后采用ROC曲线、Hosmer-Lemeshow检验以及Delong检验等方法对模型预测的准确性以及一致性进行验证和对比.年龄和身体质量指数（BMI）是区分膝关节炎患者两年内有无进展的显著危险因素;153个影像特征经过mRMR方法筛选后得到30个特征,LASSO方法进一步筛选后得到6个特征用于构建Rad模型;将年龄、BMI以及Rad模型组合后得到了Rad+Clinical模型和列线图.得到的模型在训练集和测试集上均有较高的预测准确性和一致性.此外,Rad+Clinical模型的预测性能要优于Rad模型,但两者差异并不显著.综上,探索并构建了一个基于影像特征的Rad模型并对其性能进行了评估,可用于预测两年内潜在的膝关节炎进展.构建的模型显示出良好的可行性和准确性,绘制的列线图作为一种有用的工具,可用于个性化评估膝关节骨性关节炎患者的进展和预后,并指导临床在骨关节炎治疗和预后方面的决策.
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