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Updated: May 8, 2026
09:36
Assessment of Child Anthropometry in a Large Epidemiologic Study
Published on: February 2, 2017
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在南非儿童中,使用手动格鲁利希和派尔方法对自动化BoneXpert方法进行骨龄评估的比较
Radhiya Minty1, Nasreen Mahomed1, Nicole van Wyk2
1Department of Radiology, Faculty of Health Sciences, University of the Witwatersrand, Johannesburg, South Africa.
SA journal of radiology
|May 13, 2025
概括
自动化的BoneXpert方法准确地评估了儿童的骨龄,与手动的Greulich和Pyle方法有很高的相关性. 在手骨和管状骨的50%权重优化了自动骨年龄评估协议.
科学领域:
- 儿科内分泌学 儿科内分泌学
- 放射学 放射学是一门学科.
- 医学中的人工智能
背景情况:
- 格鲁利奇和皮尔 (GP) 方法是手动骨年龄评估的标准,但受益于评分器间的变化.
- 自动化BoneXpert方法通过消除变异性提供解决方案,并且已在多种不同人群中得到验证.
研究的目的:
- 将已建立的手动全科医生方法与自动化BoneXpert方法进行比较,以评估各种儿科内分泌学诊断的儿童的骨年龄.
- 在南非背景下,评估人工智能工具在骨年龄评估中的有效性.
主要方法:
- 三位放射科医生对260张手腕X射线图进行了手动骨年龄 (BA) 评估.
- BoneXpert 软件提供了自动化骨年龄评估.
- 手动和自动化方法之间的差异大于1.5年,促使外部读者进行审查,以确定参考骨龄 (BA).
- 为BoneXpert定义了一个复合骨年龄 (Comp BA),调整了手骨和管状骨的权重,以与手动BA达成最佳一致.
主要成果:
- 在手动阅读器中观察到高interrater可靠性 (ICC>0.9).
- 骨Xpert与手动GP方法 (ICC = 0.982) 显示出极好的一致性.
- 在BoneXpert复合骨年龄 (Comp BA) 中,手骨和管状骨的50%权重与手动GP方法达成最佳一致.
结论:
- BoneXpert自动化方法是高效的,经过验证,与手动GP方法高度相关.
- 优化自动骨年龄评估,以50%的手骨和50%的管状骨权重,提供了与手动评估的最佳一致性.
- 这项研究支持使用人工智能工具在儿科内分泌学中进行可靠的骨年龄评估.
