使用机器学习算法评估X射线脚关节图像投影正确性
Piotr Dominik Gabryś1,2, Natalia Łapińska3, Aleksander Mendyk3
1Doctoral School of Medical and Health Sciences, Jagiellonian University Medical College, Krakow, Poland.
Polish journal of radiology
|October 27, 2025
概括
这项研究开发了一个人工智能工具,可以自动评估脚X射线投影的正确性. 该Xception模型实现了高精度,帮助放射科医生和减少误诊的风险.
科学领域:
- 整形外科手术 整形外科手术
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 足关节 (AJ) 精确的几何测量X射线对于骨科手术如整形整形术至关重要.
- 评估AJ射线图的投影正确性是准确测量的重要前提.
研究的目的:
- 开发一种基于人工智能 (AI) 的工具,用于自动评估脚关节的X射线图像投影正确性.
- 提高骨科手术中手术前评估的可靠性和效率.
主要方法:
- 1062张前后侧AJX射线的数据集被分为正确的和旋转的组.
- 数据分为培训 (80%),验证 (10%) 和测试 (10%) 集.
- 使用了32个目标神经网络,使用准确度,精度,回忆和F1分数来评估性能.
主要成果:
- Xception神经网络表现出卓越的性能.
- 在训练,验证和测试组分别实现了1.0,0.849和0.888的精度.
- 测试组的精度为0.935,回忆率为0.879,F1得分为0.906.
结论:
- 人工智能模型在识别投影正确性方面取得了很高的准确性,超过了现有的文献报告.
- 这种工具有可能减少放射科医生和骨科专家的工作量.
- 实施可能导致脚关节成像中误诊的风险降低.
