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J-GLOBAL ID:202202237827322977   整理番号:22A1029535

関節形状パターンの同定による炎症性関節炎の深層学習ベース分類-神経ネットワークは,「深い潜水」臨床にどのように我々を語るか?【JST・京大機械翻訳】

Deep Learning-Based Classification of Inflammatory Arthritis by Identification of Joint Shape Patterns-How Neural Networks Can Tell Us Where to “Deep Dive” Clinically
著者 (14件):
資料名:
巻:ページ: 850552  発行年: 2022年 
JST資料番号: U7079A  ISSN: 2296-858X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 短報  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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目的:関節の形状に基づく神経ネットワークが,関節リウマチ(RA),乾癬性関節炎(PsA)および健康な対照(HC)を区別できるかどうかを検討し,未分化関節炎(UA)のクラス患者を割り当て,この神経ネットワークが関節の疾患特異的領域を同定することができるかどうかを検討した。方法:RAとPsA患者ならびにHCの手関節の3D関節骨形状に関する新しいニューラルネットワークを訓練した。骨形状は,第2中手骨頭の高解像度末梢コンピュータトモグラフィ(HR-pQCT)データから作成した。臨界スポットの熱マップをGradCAMを用いて発生させた。訓練後,RA,PsAまたはHCにそれらを分類するために,ニューラルネットワークにUAの形状パターンを与えた。【結果】617人の患者の932HR-pQCTスキャンからの手骨形状は,利用可能であった。ネットワークは,HCに対して82%,RAに対して75%,PsAに対して68%の面積-受信者-オペレータ-曲線とクラスを区別できた。熱マップは,侵食と骨棘の傾向がある裸領域または靭帯付着のような解剖学的領域を同定した。ニューラルネットワークにUAデータを供給した場合,86%は「RA」,11%は「PsA」として,3%は関節形状に基づく「HC」として分類された。結論:著者らは,RA,PsA,およびHCの関節の形状を区別し,超音波を用いた臨床ルーチン検査に利用できる3D関節形状に関する熱マップとして,疾患特異的特徴を抽出した。最後に,UAのような非特異的疾患を,関節形状に基づく訓練されたネットワークを用いてグループ化することができた。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
分類
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運動器系の診断  ,  運動器系の臨床医学一般 
引用文献 (29件):
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  • Aletaha D, Neogi T, Silman AJ, Funovits J, Felson DT, Bingham CO, et al. 2010 Rheumatoid arthritis classification criteria: an American College of Rheumatology/European League Against Rheumatism collaborative initiative. Arthritis Rheum. (2010) 62:2569-81. doi: 10.1002/art.27584
  • Taylor W, Gladman D, Helliwell P, Marchesoni A, Mease P, Mielants H. Classification criteria for psoriatic arthritis: development of new criteria from a large international study. Arthritis Rheum. (2006) 54:2665-73. doi: 10.1002/art.21972
  • Krabben A, Huizinga T, Helm-van Mil AHM Van Der. Undifferentiated arthritis characteristics and outcomes when applying the 2010 and 1987 criteria for rheumatoid arthritis. Ann Rheum Dis. (2012) 71:238-41. doi: 10.1136/annrheumdis-2011-200205
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