近日，南方醫(yī)科大學珠江醫(yī)院臨床研究中心教授丁長海團隊提出了一個全新的膝關節(jié)間隙結構影像組學聯(lián)合神經網絡模型（Joint Space Radiomic Model，JS-RM），用于預測膝骨關節(jié)炎發(fā)生。相關成果發(fā)表于《關節(jié)炎與風濕病》（Arthritis & Rheumatology）。
膝骨關節(jié)炎是一種常見的退行性關節(jié)疾病，在老年人群中尤為普遍，嚴重影響患者生活質量，并給社會帶來沉重的經濟負擔。由于目前尚無有效的疾病改善藥物，早期干預和敏感的檢測手段顯得尤為重要。
針對這一難題，丁長海團隊考慮磁共振成像因其高敏感性能在X線影像之前檢測出早期的關節(jié)結構變化，基于膝骨關節(jié)炎倡議隊列，選取了686例無放射性膝骨關節(jié)炎但高風險的膝磁共振成像，隨機分為開發(fā)隊列和測試隊列（8:2），從基線磁共振成像中提取影像特征，并通過神經網絡進行建模和預測。JS-RM模型整合了股骨軟骨、脛骨軟骨和半月板的影像組學特征，用于預測放射性膝骨關節(jié)炎的發(fā)生。
測試結果顯示，JS-RM模型預測放射性膝骨關節(jié)炎的曲線下面積達0.931，靈敏度為84.4%，特異性為85.6%。借助JS-RM模型，9名住院醫(yī)師在磁共振成像閱片中預測放射性膝骨關節(jié)炎的平均特異性和靈敏度分別從47.4%和58.6%提高到87.4%和81.2%。
該研究表明，股骨軟骨、脛骨軟骨和半月板的影像組學特征對放射性膝骨關節(jié)炎的發(fā)生具有預測價值，JS-RM模型可作為一種非侵入性的預測工具，有望在個性化臨床決策中發(fā)揮作用，為膝骨關節(jié)炎的早期干預提供支持。
相關論文信息：https://doi.org/10.1002/art.42915
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