估计总髋关节置换手术的时间

开发了一个用于预测总髋关节置换 (TKR) 手术时间的生存分析模型，使用来自医学影像和临床测量的特征。利用监督和自监督深度学习方法从 X 光片和磁共挏成像中提取特征。将提取的特征与临床和影像评估相结合，用于生存分析，使用随机生存森林。该提议模型通过深度学习特征与临床和影像评估的融合，展示了高判别能力。该模型在预测 TKR 手术时间方面的准确率为 75.6%，C-指数为 84.8%。准确的 TKR 时间预测有望帮助医生制定个性化治疗策略并改善患者预后。