Resumen

GALVAN-TEJADA, J. I. et al. Métricas de Registro de Imágenes y Predicción de Dolor de Rodilla por Osteoartritis Crónica: Datos de la Osteoarthritis Initiative. Rev. mex. ing. bioméd [online]. 2019, vol.40, n.1, e201812. ISSN 2395-9126.  https://doi.org/10.17488/rmib.40.1.1.

La osteoartritis (OA) es el tipo de artritis más común. OA es una enfermedad limitante que afecta a 1 de 10 adultos con 60 años o más. Las imágenes de rayos-x son una técnica de diagnóstico primario que permite conocer el estado de OA, las cuales el experto lee y cuantifica así la etapa de la enfermedad. El Diagnóstico Asistido por Computadora (CADx, por sus siglas en inglés) ha buscado automatizar el diagnóstico de OA para ayudar al radiólogo en la detección y control; sin embargo, el dolor provocado por la progresión de la enfermedad es dejado atrás. En este trabajo se propone un sistema de CADx que cuantifica la similitud bilateral de las rodillas de los pacientes, con el fin de correlacionar el grado de asimetría con el dolor. Inicialmente, las imágenes de las rodillas fueron alineadas usando el algoritmo B-spline para su registro, después, un conjunto de métricas estándar fue cuantificado; finalmente, con estas métricas se propone un modelo multivariado para predecir el dolor de rodilla desarrollado en 48 meses. La metodología fue validada con 131 pacientes obtenidos de la base de datos de la Osteoarthritis Initiative (OAI). Los resultados sugieren que las métricas pueden ser asociadas con los puntajes de KellgrenLawrence; además, los modelos predicen significativamente el dolor crónico de rodilla con: AUC 0.756, 0.704 y 0.7113, al inicio, un año y dos años después, respectivamente.

Palabras llave : Osteoarthritis Initiative; biomarcador; grado KellgrenLawrence; predicción de dolor.

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