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膝关节作为人体重要的承重关节,极易受到创伤。其中,胫骨平台骨折的发生率约占所有骨折的1%,占老年人骨折的8%。隐匿性骨折是指以指骨小梁骨折为特征的骨折类型,又称隐匿性骨折、软骨下骨挫伤、隐匿性骨内骨折。X线检查是一种方便、经济的影像学检查方法,在临床工作中尤其在骨科急诊患者的检查中更受青睐。当发生隐匿性骨折时,由于骨骼的细微变化,常规X线检查往往不能发现骨结构的变化,除了软组织肿胀、关节囊积液等间接征象,容易漏诊,延误患者治疗,甚至加重病情。
磁共振成像(MRI)在发现隐蔽性骨折方面具有很大的优势,但由于MRI耗时长,且有较多的禁忌症,很少用于骨外伤患者的急诊检查。通过MRI诊断为隐匿性骨折的患者通常距离第一次检查有一段时间。在此期间,医生的错误治疗或患者的疏忽可能导致病情恶化。因此,提高隐匿性骨折的早期诊断率对改善患者预后具有积极作用。
纹理分析(TeXture analysis, TA)可以提取许多肉眼不可见的图像特征,反映病变内部的异质性。由于TA涉及的数据量大,因此采用相应的算法进行特征提取和模型构建。经过训练后,这些特征可以导致被称为机器学习(ML)的强推断。通过从过去的计算中学习并从大量数据库中提取规则,它可以帮助人类生成可靠且可重复的决策。通过使用ML方法从大量纹理特征中过滤出诊断疾病的关键信息,可以促进辅助诊断,分类或疾病分级。近年来,放射组学在多系统肿瘤的鉴别诊断、病理分级、预后预测和疗效评价等方面得到了广泛的研究和应用。在肌肉骨骼成像方面,大多数研究主要集中在骨质疏松症、骨折、骨关节炎等疾病的诊断上,并取得了许多成果。然而,目前利用X线TA影像预测隐匿性骨折的研究较少,探索基于平片预测隐匿性骨折风险的ML模型显得尤为必要。本研究有两个主要目的:一是从膝关节X线图像中提取纹理特征,并比较各种ML方法在胫骨平台隐匿性骨折分类中的性能。二是选择最佳特征选择方法,识别诊断胫骨平台隐匿性骨折的关键特征,最终建立最有效的骨折风险预测模型。
方法:回顾性分析2018 - 2022年膝关节X线片阴性骨折患者169例,经MRI检查诊断为隐匿性胫骨平台骨折或无骨折。利用患者膝关节X线图像进行纹理特征提取。共使用9种ML特征选择方法(包括6种主流方法和3种马自达软件提供的方法)结合3种分类方法构建最佳诊断模型。每个模型的性能通过准确性、f1值和曲线下面积(AUC)来评估。
病例对照研究的设计和纳入流程图
本研究中使用的工作流程
胫骨平台隐匿性骨折2例。图中显示的是一名23岁的男性,左膝受伤;正位和侧位x线片未见明确骨折(A,B);MRI示胫骨内侧平台脂肪饱和T1WI低信号线性影,脂肪饱和T2WI低信号线性影,脂肪抑制PDWI高信号线性影,骨髓水肿伴关节囊积液(C-E)。另一例为右膝外伤的28岁女性;x线正位片和侧位片未见明确骨折(F,G);后续MRI示胫骨外侧平台脂肪饱和T1WI低信号、脂肪饱和T2WI低信号、脂肪抑制PDWI高信号线性影,伴关节囊积液(H-J)。MRI,磁共振成像;TIWI、t1加权成像;T2WI、t2加权成像;PDWI,质子密度加权成像
各组患者临床特点及影像学表现
6种机器学习方法和3种特征选择方法的分类准确率、f1得分和AUC比较
结合logistic回归分类器(A-C)、SVM分类器(D-F)、GaussianNB (G-I)九种特征选择方法的ROC曲线分析。ROC,接收机工作特性;支持向量机;高斯朴素贝叶斯;LASSO,最小绝对收缩和选择算子;RFE,递归特征消去;GBDT,梯度增强决策树;RF,嵌入式随机森林;XGBoost,极端梯度增强;POE + ACC,分类误差概率+平均修正系数;MI,互信息。
LASSO模型特征重要性盒图(左前22个特征)。由LASSO选出的29个特征的重要性分布。通过最优参数选择,保留高均值左侧的前22个特征。LASSO,最小绝对收缩和选择算子。
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