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J-GLOBAL ID：202202242205874613   整理番号：22A0950659

無症候性,早期OA,および高度OAグループへの大腿骨軟骨分類のためのMR画像の定量的分析に基づく半自動フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A semi-automatic framework based upon quantitative analysis of MR-images for classification of femur cartilage into asymptomatic, early OA, and advanced-OA groups

著者 (9件)： Thaha Rafeek (Centre for Biomedical Engineering, Indian Institute of Technology Delhi, New Delhi, India) ,  Jogi Sandeep P. (Centre for Biomedical Engineering, Indian Institute of Technology Delhi, New Delhi, India) ,  Jogi Sandeep P. (Department of Biomedical Engineering, ASET, Amity University, Gurgaon, Haryana, India) ,  Rajan Sriram (Mahajan Imaging Centre, New Delhi, India) ,  Mahajan Vidur (Mahajan Imaging Centre, New Delhi, India) ,  Mehndiratta Amit (Centre for Biomedical Engineering, Indian Institute of Technology Delhi, New Delhi, India) ,  Mehndiratta Amit (Department of Biomedical Engineering, All India Institute of Medical Sciences, New Delhi, India) ,  Singh Anup (Centre for Biomedical Engineering, Indian Institute of Technology Delhi, New Delhi, India) ,  Singh Anup (Department of Biomedical Engineering, All India Institute of Medical Sciences, New Delhi, India)
資料名： Journal of Orthopaedic Research  (Journal of Orthopaedic Research)
巻： 40  号： 4  ページ： 779-790  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2653A  ISSN： 0736-0266  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 磁気共鳴(MR)画像を用いて,大腿骨軟骨の生化学的性質と厚さの定量分析のための半自動フレームワークを開発するために,無症状(AS),早期変形性関節症(OA),および進行性OA群への大腿骨軟骨分類の可能性を評価する。本研究では,膝関節MRIデータ(脂肪抑制-プロトン密度加重およびマルチエコーT2強調画像)を,8つのAS-ボランティア(2回取得したデータ)および20の早期OA(16グレードIおよび4グレードII),14の進行性OA(グレードIII)を含む34のOA患者を,3.0T MRスキャナで取得した。経験豊かな放射線科医によるデータの臨床評価のため,修正アウトブリッジ分類基準を実施した。軟骨セグメンテーション,T2マッピング,2D-WearMap生成,およびサブ領域解析を,社内開発アルゴリズムを使用して半自動的に実行した。クラス内相関係数(ICC)と変動係数(CV)を計算し,T2値の再現性を試験した。グループ間の差を評価するために,Hukey-Kramerポストホックテストによる一元配置分散分析を実施した。個々のT2と厚さ,ならびにロジスティック回帰を用いたそれらの組み合わせの性能を,受信者動作特性(ROC)曲線分析により評価した。ICC指数に基づくスキャン間一致は0.95であり,CVは2.45±1.33%であった。75パーセンタイルを超える値のT2平均値は,ASボランティア対OA群を区別する際に,それぞれ94.1%と81.3%(AUC=0.93,カットオフ値=47.9ms)の感度と特異性を示し,一方,ASボランティアと早期OA群を鑑別する際に,それぞれ,90.0%と81.3%(AUC=0.90,カットオフ値=47.9ms)の感度と特異性を示した。早期OA対進行OA群の分化において,併用(T2と厚さ)のROC結果は,個々のT2と厚さ特徴と比較して,それぞれ85.7%と70.0%(AUC=0.79,カットオフ値=0.39)の最高感度と特異性を示した。大腿骨軟骨変性のコンピュータ支援定量的評価は,有望な結果を示し,OA診断における臨床医の支援に使用できる。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  写像 ,  セグメンテーション ,  定量分析 ,  相関係数 ,  *軟骨 ,  *定量的分析 ,  走査装置 ,  二次元 ,  *大腿骨 ,  膝関節 ,  変形性関節症 ,  *症状 ,  *NMRイメージング
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  T2マッピング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 軟骨変性 ,  軟骨の厚さ ,  変形性関節症 ,  定量的MRI ,  T_2緩和時間

分類 (1件)： 運動器系の診断  (GG02000M)

タイトルに関連する用語 (11件)： 症候 ,  早期 ,  OA ,  高度 ,  グループ ,  大腿骨 ,  軟骨 ,  分類 ,  MR画像 ,  定量的分析 ,  フレームワーク