手动读取腿部长度和角度对齐的可靠性评估与人工智能生成的下肢放射测量对比
Holden Archer1, Seth Reine1, Shuda Xia1
1University of Texas Southwestern Medical Center, 5323 Harry Hines Blvd, Dallas, TX 75390, USA.
Clinical imaging
|July 19, 2024
概括
人工智能软件可靠地评估腿长度差异 (LLD) 和下肢对齐. 这种人工智能工具与手动测量相比,在骨科评估中可节省大量时间.
科学领域:
- 整形外科 整形外科 整形外科
- 放射学 放射学是一门学科.
- 医学成像分析 医学成像分析
背景情况:
- 腿长度差异 (LLD) 和下肢不整齐是常见的骨科问题.
- 这些情况可能导致疼痛和骨关节炎的发展.
- 准确的放射性评估对于诊断和治疗计划至关重要.
研究的目的:
- 评估人工智能 (AI) 软件用于评估LLD和下肢对齐的可靠性.
- 将人工智能工具的测量与三个手动阅读器的测量进行比较.
- 在放射分析中确定人工智能工具的时间效率.
主要方法:
- 通过使用人工智能软件和三个人类阅读器分析了320条腿的样本.
- 测量了包括角度 (HKA,aTFA,AMA,JLCA,mLPFA,mLDFA,mMPTA,mLDTA,MAD),长度 (股骨,骨,全腿) 和LLD在内的放射性参数.
- 使用类内相关系数 (ICC) 和布兰德-阿尔特曼分析来评估测量一致性和可靠性.
主要成果:
- 人工智能成功处理了320条腿中的272条.
- 在大多数参数上,人工智能和手动阅读器之间观察到很高的一致性 (大部分是优秀的ICC> 0.75).
- 人工智能在腿长度,大腿长度,长度,LLD和HKA方面表现出卓越的一致性.
- 与手动阅读器 (236-282秒) 相比,人工智能显著减少了阅读时间 (中位数为38秒).
结论:
- 基于人工智能的软件提供了一种可靠的方法来评估LLD和下肢对齐.
- 人工智能工具在放射分析中可节省大量时间.
- 这项技术有可能提高骨科评估的效率.
