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{"title":"全自动与人工图像分割在有和没有软骨损伤的klg0膝关节中评估关节软骨t2松弛时间的比较-代表oa-bio联盟","authors":"A. Wisser , F.W. Roemer , F. Berenbaum , J. Kemnitz , A. Guermazi , N.G. Duda , L. Sharma , S. Maschek , F. Eckstein , W. Wirth","doi":"10.1016/j.ostima.2023.100130","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"","PeriodicalId":74378,"journal":{"name":"Osteoarthritis imaging","volume":"3 ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"COMPARISON OF FULLY AUTOMATED VS MANUAL IMAGE SEGMENTATION FOR THE ASSESSMENT OF ARTICULAR CARTILAGE T2 RELAXATION TIMES IN KLG0 KNEES WITH AND WITHOUT CARTILAGE DAMAGE - ON BEHALF OF THE OA-BIO CONSORTIUM\",\"authors\":\"A. Wisser , F.W. Roemer , F. Berenbaum , J. Kemnitz , A. Guermazi , N.G. Duda , L. Sharma , S. Maschek , F. Eckstein , W. Wirth\",\"doi\":\"10.1016/j.ostima.2023.100130\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"\",\"PeriodicalId\":74378,\"journal\":{\"name\":\"Osteoarthritis imaging\",\"volume\":\"3 \",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-01-01\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Osteoarthritis imaging\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2772654123000454\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Osteoarthritis imaging","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2772654123000454","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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摘要
MRI检测到的软骨损伤与MRI上软骨T2松弛时间升高有关。此外，软骨损伤更常发生在具有较高影像学膝骨关节炎(OA)风险的膝关节。通过MRI检测这种早期变化可能是一种有用的方法来识别参与者，用于未来的观察性或介入性OA研究。本研究的目的是比较基于u - net的全自动软骨分割管道与人工质量控制的软骨分割，以确定有无MRI骨关节炎膝关节评分(MOAKS)软骨损伤的Kellgren-Lawrence级(KLG) 0级膝关节层状软骨T2的差异。方法采用骨关节炎倡议(OAI)的矢状面多回波自旋回波(MESE) mri训练全自动u - net图像分析管道，其中可获得各自结构的手动质量控制分割。在92名OAI健康参考队列(HRC)参与者的所有7个最大磁共振成像回声上训练用于内侧(MFTC)和外侧(LFTC)股胫软骨分割的U-Nets。第三个U-Net对60个OAI HRC膝关节的骨段进行了训练。骨分割用于算法确定感兴趣的负重股骨区域，并选择需要软骨分割的MRI切片。然后将MFTC和LFTC U-Nets应用于OAI发病队列(小样本)中123个KLG0膝关节的MRI切片，以及同一队列中618个KLG0膝关节的人工软骨切分(共741个膝关节 = 完整样本)。自动后处理用于识别和纠正不合理的分割。在小样本(U-Net和人工分割)和全样本(U-Net分割)中，比较MOAKS软骨损伤与未损伤膝关节的浅层和深层软骨T2的差异。当95%置信区间不包括0时，认为平均差异具有统计学意义。MOAKS读数由一位非常有经验的MSK放射科医生执行。软骨损伤定义为MOAKS软骨评分在胫骨内侧或外侧任何一个MOAKS亚区，或在股骨中央内侧或外侧MOAKS亚区为0。结果全样本包括415名女性和326名男性的膝关节(年龄[mean±SD]: 60±9岁，BMI: 27±4 kg/m²)。其中408例没有软骨损伤，115例只有内侧损伤，149例只有外侧损伤，69例有内侧和外侧损伤。通过小样本的人工和自动分割以及全样本的自动分割计算得出的股胫内侧和外侧间室的平均软骨T2值如图1所示。在MFTC中，人工和自动分割小样本时，软骨损伤的膝关节的浅层T2比无软骨损伤的膝关节长(d [95% CI] = 0.63 [0.26,0.99];D =0.58[0.22, 0.95])，也适用于全样本的自动分割(D = 0.70[0.53,0.87])。大样本自动软骨分割和小样本自动和人工软骨分割的膝关节深层T2与无软骨损伤的膝关节之间没有差异(d=0.04 ~ 0.09)。在软骨损伤的膝关节中，手工软骨分割LFTC的深层(d = 0.48[0.12,0.85])和浅层(d = 0.66[0.29,1.03])的T2均大于无软骨损伤的膝关节。深层U-Net分割结果分别为d=0.59[0.22, 0.95](小样本)和d=0.43[0.27, 0.59](全样本)，浅层U-Net分割结果分别为d=0.66[0.29, 1.02](小样本)和d=0.59[0.43, 0.75](全样本)。结论全自动u - net软骨分割管道对MOAKS软骨损伤的klg0膝关节间板层软骨T2差异的敏感度至少与质量控制的人工软骨分割一样高。因此，这种方法显示出板层软骨T2分析和大样本应用的巨大潜力。本研究由OA-BIO欧洲之星-2项目(E!114932)。fe, WW, SM和AW是Chondrometrics GmbH的兼职员工;FE, WW和SM是Chondrometrics GmbH的共同所有人。FE为Merck KGaA, Kolon-TissueGene和Novartis提供咨询服务。FB是4Moving Biotech的共同所有人。F.W.R.和A.G.是BICL有限责任公司的股东。A.G.是辉瑞、Kolon TissueGene、诺华、阿斯利康、Coval、Medipost和ICM的顾问。GND没有需要声明的利益冲突。通讯地址:[email protected]
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