基于三维超声波和人工智能的骨年龄评估与儿科医生读取的放射性骨年龄相比:前性诊断准确性研究的协议
Li Chen1, Bolun Zeng2, Jian Shen1
1Department of Ultrasound in Medicine, Shanghai Sixth People's Hospital Affiliated to Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai Institute of Ultrasound in Medicine, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, China.
BMJ open
|February 24, 2024
概括
这项研究引入了一种新的无辐射方法,用于使用3D超声波和AI评估儿童的骨年龄 (BA). 这种创新方法旨在提高与传统X射线相比的诊断准确性和安全性.
科学领域:
- 儿科内分泌学 儿科内分泌学
- 医学成像医学成像
- 人工智能的人工智能是人工智能.
背景情况:
- 放射性骨龄 (BA) 评估对于评估儿科生长障碍至关重要.
- 儿童特别容易受到X射线辐射暴露.
- 目前的方法依赖于放射学,造成辐射风险.
研究的目的:
- 开发和验证一种更安全,无辐射的方法来评估儿童的骨龄.
- 为此目的利用三维超声波 (3D-US) 和人工智能 (AI).
- 测试基于AI的新型3D-US方法的诊断准确性和可靠性.
主要方法:
- 涉及儿科参与者的前性观察性研究.
- 同时对左手进行3D-US和X射线成像.
- 开发一个AI级联网络用于3D-US骨图像细分和BA预测.
- 数据随机划分为培训 (80%) 和测试 (20%) 集.
- 使用卷积神经网络进行自动图像分析.
主要成果:
- 开发了一种用于自动3D-US手部扫描的新型超声波扫描设备.
- 人工智能算法用于3D-US图像中的骨结构识别和细分.
- 建立了一个端到端的人工智能模型,用于从3D-US图像中预测骨龄.
- 基于人工智能的3D-US骨年龄预测模型的准确性目前正在评估中.
结论:
- 该研究旨在建立一个可靠和准确的AI驱动的,无辐射的骨年龄评估工具.
- 这种方法有可能在儿科诊断中显著减少辐射暴露.
- 成功实施可能会彻底改变对儿童成长和发育的评估.
