脊柱外科医生与人工智能算法全长放射测量:对复杂成年脊柱形患者的验证研究
Jason J Haselhuhn1, Paul Brian O Soriano1, Priyanka Grover2
1Department of Orthopedic Surgery, University of Minnesota, 2450 Riverside Avenue South, Suite R200, Minneapolis, MN, 55454, USA.
Spine deformity
|February 9, 2024
概括
人工智能 (AI) 软件在从全长射线图中测量脊髓参数方面表现出卓越的可靠性,与经验丰富的外科医生相美. 这种人工智能工具可以帮助进行手术规划和诊断.
科学领域:
- 脊柱外科手术 脊柱外科手术
- 放射学 放射学是一门学科.
- 医学成像分析分析 医学成像分析
背景情况:
- 脊柱测量对于手术规划至关重要.
- 全长脊柱成像可以减少扭曲,但对于放射科医生来说是耗时的.
- 人工智能图像分析为快速可靠的测量提供了潜在的解决方案.
研究的目的:
- 评估人工智能算法的可靠性,以测量从全长射线图的关键脊柱参数.
- 将AI测量与经验丰富的脊椎外科医生进行的测量进行比较.
主要方法:
- 从患者身上获得了全长的前后和后侧放射图.
- 脊柱参数包括腰部主病 (LL),最大冠状元科布角 (GCC),骨盆发病率 (PI),冠状元平衡 (CB) 和T1-骨盆角 (T1PA) 被测量.
- 在外科医生之间,在AI算法和外科医生之间计算了评估者间可靠性 (ICC).
主要成果:
- 外科医生对于大多数参数 (ICC > 0.78) 证明了卓越的评价者间可靠性.
- 人工智能算法在测量脊柱参数方面显示出出色的可靠性,ICC值从0.70到0.94.9不等.
- 人工智能测量与外科医生的测量密切相关,表明其可靠性很高.
结论:
- 人工智能算法对大多数脊柱参数具有出色的可靠性,与经验丰富的外科医生相美.
- 人工智能可以提高分析大数据集的效率,用于脊柱诊断和手术规划.
- 这项技术有可能改善术前规划和术后质量控制.
