Modified Risk Formulation for Improving the Prediction of Knee Osteoarthritis Progression

要約

変形性関節症 (OA) の転帰を予測する現在の方法には、転帰予測モデルを改善するための疾患特有の事前知識が組み込まれていません。
私たちは、連続画像検査を効果的に使用して、OA 重症度制約を組み込むことで OA 結果予測を改善する新しいアプローチを開発しました。
この制約により、膝の OA のリスクが時間の経過とともに増加するか、変わらないことが保証されます。
DL モデルは、膝の X 線写真と MRI スキャンを使用して、複数の期間 (1 年、2 年、および 4 年) 内の TKR を予測するようにトレーニングされました。
リスク制約があるモデルとないモデルは、受信者オペレーター曲線下面積 (AUROC) および精度再現率曲線下面積 (AUPRC) 分析を使用して評価されました。
デュアル モデル リスク制約アーキテクチャを活用した新しい RiskFORM2 メソッドは、優れたパフォーマンスを実証し、OAI 放射線写真テスト セットの 1 年間 TKR 予測で AUROC 0.87 および AUPRC 0.47 をもたらしました。これは、OAI 放射線写真テスト セットの 0.79 AUROC および 0.34 AUPRC を大きく上回る改善でした。
ベースラインアプローチ。
パフォーマンスの利点は追跡期間が長くなり、RiskFORM2 は 4 年以内の TKR 予測において 0.86 という高い AUROC と 0.75 という AUPRC という高い値を維持しました。
さらに、外部 MOST X 線検査セットに一般化すると、RiskFORM2 は 1 年予測の AUROC 0.77 および AUPRC 0.25 でより良好に一般化され、ベースライン アプローチの 0.71 AUROC および 0.19 AUPRC よりも高かった。
MRI テスト セットでも同様のパターンが現れ、RiskFORM2 はベースライン アプローチを一貫して上回っていました。
ただし、RiskFORM1 は、OAI セットの 4 年予測に対して、最も高い AUROC 0.86 と AUPRC 0.72 を示しました。

要約(オリジナル)

Current methods for predicting osteoarthritis (OA) outcomes do not incorporate disease specific prior knowledge to improve the outcome prediction models. We developed a novel approach that effectively uses consecutive imaging studies to improve OA outcome predictions by incorporating an OA severity constraint. This constraint ensures that the risk of OA for a knee should either increase or remain the same over time. DL models were trained to predict TKR within multiple time periods (1 year, 2 years, and 4 years) using knee radiographs and MRI scans. Models with and without the risk constraint were evaluated using the area under the receiver operator curve (AUROC) and the area under the precision recall curve (AUPRC) analysis. The novel RiskFORM2 method, leveraging a dual model risk constraint architecture, demonstrated superior performance, yielding an AUROC of 0.87 and AUPRC of 0.47 for 1 year TKR prediction on the OAI radiograph test set, a marked improvement over the 0.79 AUROC and 0.34 AUPRC of the baseline approach. The performance advantage extended to longer followup periods, with RiskFORM2 maintaining a high AUROC of 0.86 and AUPRC of 0.75 in predicting TKR within 4 years. Additionally, when generalizing to the external MOST radiograph test set, RiskFORM2 generalized better with an AUROC of 0.77 and AUPRC of 0.25 for 1 year predictions, which was higher than the 0.71 AUROC and 0.19 AUPRC of the baseline approach. In the MRI test sets, similar patterns emerged, with RiskFORM2 outperforming the baseline approach consistently. However, RiskFORM1 exhibited the highest AUROC of 0.86 and AUPRC of 0.72 for 4 year predictions on the OAI set.

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