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The value of deep learning-based X-ray techniques in detecting and classifying K-L grades of knee osteoarthritis: a systematic review and meta-analysis

医学 荟萃分析 神经组阅片室 分级(工程) 骨关节炎 限制 介入放射学 金标准(测试) 放射科 核医学 内科学 病理 神经学 替代医学 精神科 机械工程 土木工程 工程类
作者
Haoming Zhao,Liang Ou,Ziming Zhang,Shouxin Zhang,Lei Zhu,Jianjun Kuang
出处
期刊:European Radiology [Springer Nature]
被引量:2
标识
DOI:10.1007/s00330-024-10928-9
摘要

Knee osteoarthritis (KOA), a prevalent degenerative joint disease, is primarily diagnosed through X-ray imaging. The Kellgren-Lawrence grading system (K-L) is the gold standard for evaluating KOA severity through X-ray analysis. However, this method is highly subjective and non-quantifiable, limiting its effectiveness in detecting subtle joint changes on X-rays. Recent researchers have been directed towards developing deep-learning (DL) techniques for a more accurate diagnosis of KOA using X-ray images. Despite advancements in these intelligent methods, the debate over their diagnostic sensitivity continues. Hence, we conducted the current meta-analysis.
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