典型文献
基于3D深度学习肋骨骨折智能诊断模型的构建与评估
文献摘要:
目的 构建基于3 D深度学习(DL)的肋骨骨折智能诊断模型,评估模型的错位/非错位分类及肋骨解剖学定位效能.方法 回顾性选取3家医院共506例新鲜肋骨骨折患者.由2名影像科主治医师标注新鲜肋骨错位/非错位骨折标签及定位标签,2名高级职称医师审核标签.采用3D残差网络(ResNet)训练405例患者(80%)新鲜错位/非错位骨折标签,构建新鲜肋骨骨折的错位/非错位精细分类模型,增加肋骨解剖学定位后处理技术,开发具有全自动检测,分类与定位的肋骨骨折智能诊断模型.使用受试者工作特征(ROC)曲线的曲线下面积(AUC)、准确性、敏感性、特异性评估模型的错位/非错位分类及解剖学定位效能,并与2名放射科主治医师比较诊断效能.结果 对于测试集101例患者(20%),模型的错位/非错位分类准确性为0.840,敏感性为0.787,特异性为0.867,当阈值取0.209时,AUC达到0.911[95%置信区间(CI)0.902~0.928].左、右肋骨定位效能的敏感性分别达到0.949和0.971.与2名主治医师相比,模型对于非错位骨折的漏诊/误诊数明显低于医师(P=0.013),定位错误高于医师(P=0.002),诊断耗时少(P<0.001).结论 基于3D DL的肋骨骨折智能诊断模型具有较高的新鲜错位/非错位分类效能及解剖学定位效能.
文献关键词:
肋骨骨折;深度学习;计算机体层成像
中图分类号:
作者姓名:
周清清;曹妍;唐雯;胡章春;余玉盛;殷信道;张冰;张宏
作者机构:
南京医科大学附属江宁医院医学影像科,江苏 南京 211100;推想医疗科技股份有限公司先进研究院,北京 100000;南京医科大学附属南京市第一医院医学影像科,江苏 南京 210006;南京大学医学院附属鼓楼医院医学影像科,江苏 南京 210008
文献出处:
引用格式:
[1]周清清;曹妍;唐雯;胡章春;余玉盛;殷信道;张冰;张宏-.基于3D深度学习肋骨骨折智能诊断模型的构建与评估)[J].实用放射学杂志,2022(04):661-665
A类:
B类:
肋骨骨折,智能诊断模型,DL,解剖学,骨折患者,影像科,主治医师,定位标签,高级职称,残差网络,ResNet,精细分类,分类模型,加肋,后处理技术,全自动检测,受试者工作特征,放射科,诊断效能,测试集,分类准确性,置信区间,右肋,名主,漏诊,误诊,位错,计算机体层成像
AB值:
0.241797
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