基于深度学习的自动角度测量用于平脚诊断在负载横向放射图中
Won-Jun Noh1, Mu Sook Lee2, Byoung-Dai Lee3
1Department of Computer Science, Graduate School, Kyonggi University, Suwon-si, Gyeonggi-do, 16227, Republic of Korea.
Scientific reports
|August 8, 2024
概括
一个新的深度学习系统准确地测量X射线上的脚角度,用于平脚诊断. 这种人工智能工具的可靠性与临床专家相美,有助于有效的诊断.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
- 整形外科 整形外科 整形外科
背景情况:
- 平脚诊断依赖于从放射图片上测量特定的脚角.
- 这些角度的手动测量可能耗时,并且受观察者之间的变化影响.
- 自动化这个过程可以提高诊断效率和一致性.
研究的目的:
- 开发和评估一种深度学习 (DL) 系统,用于自动测量米里角和角.
- 与临床专家相比,评估DL系统的准确性和可靠性.
- 确定该系统作为平脚诊断工具的潜力.
主要方法:
- 一个DL模型被训练和评估,使用来自4000名患者的3960个负载侧脚X射线图.
- 排除标准包括之前的脚置换或关节切除手术.
- 通过相关性分析,布兰德-阿尔特曼图表和对对T测试对150张X射线图的专家测量进行了一致性评估.
主要成果:
- DL系统显示出对米里角 (PCC=0.964,ICC=0.963) 和道角 (PCC=0.988,ICC=0.987) 的专家测量结果的高度一致.
- 平均绝对误差为米里角的1.59°,为角的0.63°.
- 使用CPU的平均测量时间为11±1秒.
结论:
- 开发的DL系统为平脚诊断提供了关键脚角度的准确和可靠的自动测量.
- 该系统的性能与临床专家的性能相当.
- 这种自动化方法为在没有内部固定装置的患者中有效和一致的平脚评估提供了一个有前途的工具.
