深度学习生成的下肢放射测量足以快速评估膝盖角对齐和腿长度的确定
Holden Archer1, Seth Reine1, Shuda Xia1
1University of Texas Southwestern Medical Center, 5323 Harry Hines Blvd, Dallas, TX, 75390, USA.
Skeletal radiology
|November 14, 2023
概括
一个人工智能软件可靠地测量了X射线图上的腿部对齐和长度,显示了与放射科医生的良好协议和显著的时间节省. 这项技术有助于评估腿长差异 (LLD) 和膝盖对齐.
科学领域:
- 整形外科手术 整形外科手术
- 放射学 放射学是一门学科.
- 人工智能在医学中的应用
背景情况:
- 腿部对齐形导致关节压力,疼痛和功能障碍.
- 精确测量腿部对齐和长度对于诊断和治疗规划至关重要.
- 传统的放射测量可以耗时,并且受观察者之间的变化影响.
研究的目的:
- 为了评估人工智能软件的腿长度差异 (LLD) 和膝盖对齐测量与两个放射科医生之间的一致性.
- 与手动测量相比,评估人工智能软件的时间效率.
- 为了验证AI在分析无金属植入物前后部 (AP) 全长度放射图的性能.
主要方法:
- 一个人工智能软件自动识别了解剖学地标,并执行了13个关键测量 (例如,HKA,aTFA,LLD,MAD).
- 人工智能和两名经过董事会认证的放射科医生在164条腿上进行了测量比较.
- 使用类内相关系数 (ICC) 和布兰德-阿尔特曼分析来评估协议和绩效.
主要成果:
- 在13个变量中,人工智能软件在12个变量中与放射科医生达成了很好的协议 (ICC).
- 人工智能在13个变量中的11个实现了绩效目标,在里程碑识别方面只有少数例外.
- 人工智能分析平均需要38.3秒,而放射科医生需要435.0和625.0秒,这表明节省了大量的时间.
结论:
- 基于人工智能的软件可靠地生成腿长度差异和膝盖对齐的测量结果.
- 人工智能工具在放射分析中可节省大量时间.
- 这款人工智能软件显示出对下肢对齐的高效准确评估的前景.
