Журнал теоретических и вычислительных наук
Открытый доступ

Абстрактный

Прогнозирование тяжести остеоартрита коленного сустава: сравнительное моделирование на основе данных пациента и простых рентгеновских снимков

Джайнал Абедин

Остеоартрит коленного сустава (KOA) — это заболевание, которое нарушает функцию колена и вызывает боль. Рентгенолог изучает рентгеновские снимки колена и оценивает уровень тяжести нарушений в соответствии со схемой оценки Келлгрена и Лоуренса; пятибалльной порядковой шкалой (0–4). В этом исследовании мы использовали эластичную сеть (EN) и случайные леса (RF) для построения прогностических моделей с использованием данных оценки пациента (т. е. признаков и симптомов обоих колен и приема лекарств) и сверточную нейронную сеть (CNN), обученную только с использованием рентгеновских снимков. Линейные модели смешанных эффектов (LMM) использовались для моделирования внутрисубъектной корреляции между двумя коленями. Среднеквадратическая ошибка для моделей CNN, EN и RF составила 0,77, 0,97 и 0,94 соответственно. LMM показывает такую ​​же общую точность прогнозирования, как и регрессия EN, но правильно учитывает иерархическую структуру данных, что приводит к более надежному выводу. Были выявлены полезные объясняющие переменные, которые можно использовать для мониторинга пациента перед рентгеновской визуализацией. Наши анализы показывают, что модели, обученные для прогнозирования уровней тяжести KOA, достигают сопоставимых результатов при моделировании рентгеновских снимков и данных пациента. Субъективность в оценке KL по-прежнему остается основной проблемой.