Early detection of radiographic knee osteoarthritis using computer-aided analysis.
Early detection of radiographic knee osteoarthritis using computer-aided analysis.
复制标题
DOI：
10.1016/j.joca.2009.04.010
复制
发表时间：
2009-10
影响因子：
7
通讯作者：
Goldberg IG
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Shamir L;Ling SM;Scott W;Hochberg M;Ferrucci L;Goldberg IG
目的：确定基于计算机的分析是否能检测到放射学上正常的膝关节骨关节炎(OA)发展的预测特征。采用系统的计算机辅助图像分析方法(WND-CHAME)对负重膝关节X线片进行分析。最初的X线片均为正常的KL-0级，在大约20年后的随访中，要么发生了OA(定义为KL级≥2)，要么保持正常。计算机辅助方法预测膝关节是否会从KL0级变为3级，准确率为72%(P<；0.00001)，2级的准确率为62%(P<；0.01)。尽管很大一部分预测信号来自包含关节的图像块，但邻近胫骨脊椎的区域提供了最强的预测信号。使用计算机辅助图像分析方法可以检测到的放射学特征可以预测膝骨性关节炎的未来发展。
To determine whether computer-based analysis can detect features predictive of osteoarthritis (OA) development in radiographically normal knees. A systematic computer-aided image analysis method (wnd-charm) was used to analyze pairs of weight-bearing knee X-rays. Initial X-rays were all scored as normal Kellgren-Lawrence (KL) grade 0, and on follow-up approximately 20 years later either developed OA (defined as KL grade ≥2) or remained normal. The computer-aided method predicted whether a knee would change from KL grade 0 to grade 3 with 72% accuracy (P<0.00001), and to grade 2 with 62% accuracy (P<0.01). Although a large part of the predictive signal comes from the image tiles that contained the joint, the region adjacent to the tibial spines provided the strongest predictive signal. Radiographic features detectable using a computer-aided image analysis method can predict the future development of radiographic knee OA.
登录
查看更多内容
IICBU 2008：提议的生物图像分析的基准套件。
影响因子：
3.2
作者：
Shamir, Lior;Orlov, Nikita;Eckley, David Mark;Macura, Tomasz J.;Goldberg, Ilya G.
通讯作者：
Goldberg, Ilya G.
影响因子：
10.6
作者：
Grigorescu, SE;Petkov, N;Kruizinga, P
通讯作者：
Kruizinga, P
影响因子：
7
作者：
Bolbos, R. I.;Zuo, Jin;Majumdar, Sharmila
通讯作者：
Majumdar, Sharmila
影响因子：
7.7
作者：
Boniatis, Loannis;Cavouras, Dionisis;Panayiotakis, George
通讯作者：
Panayiotakis, George
DOI：
10.1109/tsmc.1973.4309314
发表时间：
1973-01-01
期刊：
IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS MAN AND CYBERNETICS
影响因子：
--
作者：
HARALICK, RM;SHANMUGAM, K;DINSTEIN, I
通讯作者：
DINSTEIN, I