深度学习模型在膝关节X光片早期骨关节炎检测中的对比分析：一项回顾性研究

　　本研究通过对比三种深度学习模型（CNN、ResNet-50、VGG-16）在膝关节X光片早期骨关节炎（OA）检测中的表现，发现ResNet-50以91.2%准确率、0.934 AUC-ROC值显著优于其他模型（p<0.01），且与专家评估高度一致（kappa=0.83），为临床自动化筛查提供了可靠工具。

　　

INTRODUCTION:

骨关节炎（OA）全球影响超过5亿人，其中膝关节OA致残性尤为显著[1]。早期检测至关重要，但传统方法常延误诊断[2]。凯尔格伦-劳伦斯（Kellgren-Lawrence）分级系统虽常用，但存在观察者间差异且易漏诊早期病变[3]。

人工智能（AI）可定义为通过理性分析、迭代优化和演绎逻辑模拟人类认知过程的算法，通常在结构化框架内运作。

Study Design and Data Collection

本回顾性研究使用2022年1月至2024年12月在某三级医院收集的膝关节X光片。机构审查委员会批准研究方案（IRB详情：协议号IRB-2022-0157，批准日期：2022年1月15日），数据收集与分析全程维护患者保密性。从医院影像归档与通信系统（PACS）共检索到1,200张站立位膝关节前后位X光片。

RESULTS

三种深度学习模型性能分析显示显著差异。如表5所示，ResNet-50在检测早期OA（KL 1-2级）中表现最优，准确率达91.2%、灵敏度90.8%、特异性91.6%（91.2% ± 2.3, 95% CI: 90.7–91.7）。VGG-16以88.7%准确率紧随其后（88.7% ± 2.6, 95% CI: 88.1–89.3），而自定义CNN准确率最低，为85.3%（85.3% ± 3.1, 95% CI: 84.6–86.0）。

DISCUSSION

人工智能（AI）与机器学习（ML）在骨科手术中的进步得益于硬件与软件优化，实现更个性化治疗、更高手术精度及更佳患者预后预测[24]。本文通过提出并评估膝关节骨关节炎自动化诊断与分类方法，为风湿病学贡献力量。研究比较了这些方法与更简易机器学习途径，并评估了神经网络在疾病分类中的性能。研究还...

CONCLUSION

尽管所有测试模型均展现出临床可接受的性能，ResNet-50架构在准确性、处理速度与临床整合能力间实现了最佳平衡。这些发现为AI辅助诊断在骨科实践（尤其是早期OA检测）中的整合提供了更多证据支持。