收稿日期: 2026-04-15
修回日期: 2026-06-04
录用日期: 2026-06-08
网络出版日期: 2026-08-13
基金资助
国家自然科学基金项目(82572220);广东省自然科学基金项目(2024A1515011462)
Development of a disease activity assessment model for rheumatoid arthritis using ultrasound radiomics and deep learning
Received date: 2026-04-15
Revised date: 2026-06-04
Accepted date: 2026-06-08
Online published: 2026-08-13
目的 构建并初步评价融合影像组学和深度学习特征的超声整合模型在类风湿关节炎（RA）疾病活动度客观评估的应用价值。 方法 纳入92例RA患者的184个受累关节，按8∶2分为训练集和测试集。经感兴趣区域勾画、特征提取筛选及关节切面声像图裁剪后，构建超声评分、影像组学、深度学习3个单一模型，及超声-影像组学、超声-影像组学-深度学习2个联合模型，应用受试者工作特征（ROC）曲线、曲线下面积（AUC）及临床决策（DCA）曲线评估模型性能。 结果 测试集中，相比单一特征的超声评分模型（AUC = 0.832，95%CI：0.709 ~ 0.954）、影像组学模型（AUC = 0.824，95%CI：0.701 ~ 0.947）或深度学习特征模型（AUC = 0.788，95%CI：0.642 ~ 0.933），超声-影像组学-深度学习联合模型（AUC = 0.901，95%CI：0.815 ~ 0.988）的性能最佳，拟合度较好（拟合度检验P > 0.05），DCA曲线分析表明在一定阈值内具有更大临床净收益。 结论 该多模态融合量化模型对RA疾病活动度评估效果较好，为未来RA的分层治疗策略制定与动态疗效监测奠定方法学基础。
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Objective To develop and preliminarily evaluate the value of an integrated ultrasound model that combines radiomics and deep learning features for the objective assessment of disease activity in rheumatoid arthritis （RA）. Methods A total of 184 affected joints from 92 RA patients were included and then divided into training and testing sets at an 8：2 ratio. After the delineation of the region-of-interest （ROI）， the extraction and screening of features， and the cropping of joint cross-sectional images， three standalone models， namely ultrasound scoring， bioinformatics， and deep learning， were constructed. Additionally， two combined models， ultrasound-bioinformatics and ultrasound-bioinformatics-deep learning， were also built. The performance of the models was evaluated using receiver operating characteristic （ROC） curves， the area under the curve （AUC）， and decision-making analysis （DCA） curves. Results In the test set， when compared with the ultrasound scoring model based on single features （AUC = 0.832， 95% CI： 0.709 - 0.954）， the radiomics model （AUC = 0.824， 95% CI： 0.701 - 0.947）， or the deep learning feature model （AUC = 0.788， 95% CI： 0.642 - 0.933）， the combined ultrasound-radiomics-deep learning model （AUC = 0.901， 95% CI： 0.815 - 0.988） exhibited the best performance. The Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit test for the combined ultrasound-radiomics-deep learning model yielded a p-value greater than 0.05， indicating adequate model calibration. Moreover， DCA showed that the combined model provides a higher net clinical benefit within a defined range of threshold probabilities. Conclusion This multimodal fusion quantification model exhibits excellent efficacy in evaluating the activity of RA disease， establishing a methodological basis for the formulation of future stratified treatment strategies and dynamic efficacy monitoring for RA.
Key words： rheumatoid arthritis; ultrasound; radiomics; deep learning
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