对操作员可变性的评估和对使用幻影模型的DDH人工智能辅助α角测量系统的验证
Yusuke Ohashi1, Tomohiro Shimizu1, Hidenori Koyano2
1Department of Orthopaedic Surgery, Faculty of Medicine and Graduate School of Medicine, Hokkaido University, Sapporo 060-8638, Japan.
Bioengineering (Basel, Switzerland)
|September 27, 2025
概括
在部发展性形 (DDH) 的部超声波中,操作员的变异性是一个挑战. 一个使用动态超声波分析的人工智能辅助系统显著提高了测量精度和一致性,提高了DDH查的可靠性.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
- 儿科整形外科 儿科整形外科
背景情况:
- 使用Graf方法的超声波是检测部发育性发育不良 (DDH) 的标准.
- 在操作者内部和操作者之间显著的变化限制了手动部超声波评估的可靠性.
- 需要自动化测量系统来提高DDH查中的可重现性.
研究的目的:
- 在对DDH的部超声波评估中量化操作员的变异性.
- 为了验证人工智能辅助系统的自动化α角测量.
- 为了提高部超声波在DDH查中的可复制性和可靠性.
主要方法:
- 30名参与者 (临床医生,住院医生,学生) 在标准化的婴儿部幻影上进行了部超声波扫描.
- 分析包括检查时间,阴茎边缘倾斜度和α角测量以评估变异性.
- 开发了一个人工智能系统,用于自动检测地标和从静态图像和动态视频中计算α角.
主要成果:
- 临床医生比不那么有经验的操作人员显示了更短的检查时间和更好的复制性.
- 手动的α角测量始终低估了参考值.
- 人工智能辅助的动态超声波分析实现了最高的精度 (平均69.2°) 和一致性,优于手动测量.
结论:
- 在手动部超声波对DDH的评估中存在实质性的操作员变化.
- 人工智能辅助的动态超声波分析比手工方法提供了更好的准确性和一致性.
- 这项技术有望提高常规DDH查的可靠性.
