AI深度学习技术下青少年特发性脊柱侧凸图像识别与临床初步应用

来源 :桂林医学院 | 被引量 : 0次 | 上传用户:whg_2001
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目的:利用AI深度学习技术提出一种快速、自动、精确的AIS Cobb角度的测量工具,提高医生的诊疗效率。通过后期模型的不断改进及推广,希望提升整体基层医疗机构对AIS侧弯角度测量的诊断效率。方法:1、在桂林市人民医院放射科数据库收集了1500张诊断为“脊柱侧凸”的X线图像,通过筛选最终有1051张符合纳入标准。通过对原始数据图像进行椎体识别、降噪、去除无关区域、制作训练标签等前期处理,在原有U-Net脊柱分割模型的基础上,通过改进,提出了一种新模型,后期通过人工矫正,进一步提高新模型对AIS Lenke1型患者冠状位Cobb角的测量精度。2、选取2020年1月至2021年6月在我院就诊的AIS Lenke1型患者的脊柱正侧位图像,最终有46例纳入研究中。利用新模型对46例纳入研究的Cobb角进行测量,另外选取两组医师分为A组和B组(每组由3名医师组成),由A组医生和B组医生分别利用Surgimap软件法、Photoshop软件法对患者的Cobb角进行测量。将测得的数据进行分析整理,并将数据分组命名为:新模型法、A1(Surgimap法)、A2(Photoshop法)、B1(Surgimap法)、B2(Photoshop法)。采用Kolmogorov-Smirnov检验来验证数据分布的正态性。符合正态分布的资料采用配对t检验进行比较,不符合正态分布的资料用Wilcoxon秩和检验进行比较。通过组内相关系数(ICC)对A、B组内部与A、B组之间的测量结果进行可靠性分析,同时绘制了Bland-Altman图,通过目视检查不同观察者间的测量来了解测量结果的一致性,同时记录每种方法的测量时间。结果:1、通过AI深度学习技术,本研究制成了一个操作简单、反应迅速的AIS cobb角测量新模型,该模型可以自动选择上下端椎,无须手动选择。2、将新模型法、A组医师和B组医师分别利用Surgimap软件、Photoshop软件测得的Cobb角和测量时间进行记录并统计分析。用Kolmogorov-Smirnov检验分别检验5组Cobb角数据均不符合正态分布,用Wilcoxon秩和检验对新模型法与Surgimap法和Photoshop法进行配对检验,P>0.05,新模型法与Surgimap法和Photoshop法对AIS冠状位Cobb角的测量并无统计学差异。A、B组内部与A、B组之间ICC>0.9,通过进一步绘制Bland-Altman图,显示不同测量者对于Cobb角的测量、上下端椎的选择均一致性良好。新模型法测量时间为1-2秒,Surgimap软件或Photoshop软件平均测量时间为230-240秒,新模型法测量时间明显减少,未能准确记录,因此未做统计学分析。结论:本研究提出的基于AI深度学习技术下青少年特发性脊柱侧凸图像识别的模型可靠性高、速度快、准确度达到了高年资专科医师水平。通过进一步改进,可以在临床上进行推广应用。
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