Trabecular morphometry by fractal signature analysis is a novel marker of osteoarthritis progression

骨关节炎 医学 接收机工作特性 射线照相术 分形分析 成像生物标志物 分形维数 内科学 分形 放射科 病理 数学 磁共振成像 数学分析 替代医学
作者
Virginia B. Kraus,Sheng Feng,Shengchu Wang,S. White,Maureen Ainslie,Alan Brett,Anthony A. Holmes,H. Cecil Charles
出处
期刊:Arthritis & Rheumatism [Wiley]
卷期号:60 (12): 3711-3722 被引量:110
标识
DOI:10.1002/art.25012
摘要

Abstract Objective To evaluate the effectiveness of using subchondral bone texture observed on a radiograph taken at baseline to predict progression of knee osteoarthritis (OA) over a 3‐year period. Methods A total of 138 participants in the Prediction of Osteoarthritis Progression study were evaluated at baseline and after 3 years. Fractal signature analysis (FSA) of the medial subchondral tibial plateau was performed on fixed flexion radiographs of 248 nonreplaced knees, using a commercially available software tool. OA progression was defined as a change in joint space narrowing (JSN) or osteophyte formation of 1 grade according to a standardized knee atlas. Statistical analysis of fractal signatures was performed using a new model based on correlating the overall shape of a fractal dimension curve with radius. Results Fractal signature of the medial tibial plateau at baseline was predictive of medial knee JSN progression (area under the curve [AUC] 0.75, of a receiver operating characteristic curve) but was not predictive of osteophyte formation or progression of JSN in the lateral compartment. Traditional covariates (age, sex, body mass index, knee pain), general bone mineral content, and joint space width at baseline were no more effective than random variables for predicting OA progression (AUC 0.52–0.58). The predictive model with maximum effectiveness combined fractal signature at baseline, knee alignment, traditional covariates, and bone mineral content (AUC 0.79). Conclusion We identified a prognostic marker of OA that is readily extracted from a plain radiograph using FSA. Although the method needs to be validated in a second cohort, our results indicate that the global shape approach to analyzing these data is a potentially efficient means of identifying individuals at risk of knee OA progression.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
FashionBoy应助小胡采纳,获得10
2秒前
KYRA发布了新的文献求助10
3秒前
搞怪花生完成签到,获得积分10
4秒前
华仔应助研友_8WzxMZ采纳,获得10
4秒前
鑫仔发布了新的文献求助10
6秒前
NexusExplorer应助esyncoms采纳,获得10
8秒前
8秒前
科研通AI6.3应助princip采纳,获得10
9秒前
lius发布了新的文献求助20
10秒前
11秒前
东1991发布了新的文献求助10
11秒前
陈嘉伟发布了新的文献求助10
14秒前
YXYYXYYXY发布了新的文献求助10
15秒前
嘤嘤鹰完成签到 ,获得积分10
15秒前
666完成签到,获得积分10
16秒前
19秒前
20秒前
lius发布了新的文献求助20
22秒前
25秒前
情怀应助YXYYXYYXY采纳,获得10
25秒前
25秒前
25秒前
我知道完成签到,获得积分10
25秒前
jielo发布了新的文献求助10
26秒前
zsp完成签到 ,获得积分10
26秒前
27秒前
Li梨发布了新的文献求助10
30秒前
研友_8WzxMZ发布了新的文献求助10
30秒前
桐桐应助Jason采纳,获得10
31秒前
31秒前
YifanWang应助萧萧采纳,获得30
31秒前
脑洞疼应助缓慢的千琴采纳,获得10
31秒前
rap淳淳发布了新的文献求助10
33秒前
lius发布了新的文献求助20
35秒前
36秒前
37秒前
39秒前
41秒前
41秒前
顶顶顶顶发布了新的文献求助10
42秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
2026年中国辛酸癸酸聚乙二醇甘油酯行业市场规模及竞争格局分析报告 1000
48V Low-voltage Power Distribution Network (PDN) Architecture Industry Report, 2024 800
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
适配Micro-LED色转换的高兼容性量子点负性光刻胶制备与工艺研究 500
Vander's Renal Physiology第10版 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7313775
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8930300
关于积分的说明 18927810
捐赠科研通 6974099
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3213595
关于科研通互助平台的介绍 2381702
邀请新用户注册赠送积分活动 2191811