智能髋关节超声技术在婴儿发育性髋关节发育不良筛查中的应用
目的开发一种辅助发育性髋关节发育不良（DDH）的早期超声筛查的深度学习系统，即新型智能髋关节超声技术（S-hip），并验证其临床应用价值。方法选取我院自 2021年11月至 2022年8月通过标注和审核的婴儿髋关节冠状切面超声图像11 100张，其中8 100张图像用于训练集，3 000张用于测试集，用于构建S-hip深度学习系统。另采集87例婴儿双侧髋关节共174张标准冠状切面超声图像用于验证S-hip的自动测量与医生人工测量之间的一致性。S-hip、超声专家和住院医师分别测量α角、β角和FHC，分别记录测量数据和测量耗时，并进行统计学分析。另选取100张髋关节标准冠状切面超声图像，用于超声...
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| Main Authors: | , , , , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | zho |
| Published: |
Editorial Office of Journal of Sun Yat-sen University
2023-09-01
|
| Series: | Zhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://xuebaoyx.sysu.edu.cn/zh/article/doi/10.13471/j.cnki.j.sun.yat-sen.univ（med.sci）.2023.0521/ |
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| _version_ | 1841528191338938368 |
|---|---|
| author | 徐英 于红奎 林小影 赵扬 杨星怡 黄子殷 许晓 |
| author_facet | 徐英 于红奎 林小影 赵扬 杨星怡 黄子殷 许晓 |
| author_sort | 徐英 |
| collection | DOAJ |
| description | 目的开发一种辅助发育性髋关节发育不良（DDH）的早期超声筛查的深度学习系统，即新型智能髋关节超声技术（S-hip），并验证其临床应用价值。方法选取我院自 2021年11月至 2022年8月通过标注和审核的婴儿髋关节冠状切面超声图像11 100张，其中8 100张图像用于训练集，3 000张用于测试集，用于构建S-hip深度学习系统。另采集87例婴儿双侧髋关节共174张标准冠状切面超声图像用于验证S-hip的自动测量与医生人工测量之间的一致性。S-hip、超声专家和住院医师分别测量α角、β角和FHC，分别记录测量数据和测量耗时，并进行统计学分析。另选取100张髋关节标准冠状切面超声图像，用于超声专家和超声住院医师测量者自身两次测量重复性验证。结果S-hip与超声专家测量α角、β角和FHC结果的组内相关系数（ICC）与95%可信区间（CI）分别是0.799（0.738，0.847）、0.798（0.737，0.846）和0.934（0.954，0.975）。超声住院医师和超声专家测量α角、β角和FHC结果的ICC（95%CI）值分别是0.725（0.645，0.789）、0.674（0.583，0.748）和0.931（0.908，0.949）。S-hip与超声专家测量α角、β角和FHC结果的平均绝对误差（MAE）分别是2.69 °、4.43 °和2.47%。S-hip组、超声专家组和超声住院医师组测量耗时分别（1.59±0.36） s、（18.76±2.23） s和（19.45±2.76） s，S-hip自动测量耗时明显短于人工测量，差异有统计学意义（<italic>P</italic><0.001）。超声专家测量者自身两次测量α角、β角和FHC结果的ICC（95%CI）分别是0.943（0.916，0.961）、0.959（0.940，0.972）和0.981（0.971，0.987），超声住院医师自身两次量α角、β角和FHC结果的ICC（95%CI）分别是0.884（0.833，0.921）、0.921（0.884，0.946）和0.962（0.944，0.974）。结论基于深度学习系统的新型智能髋关节超声技术（S-hip）自动测量α角、β角和FHC的可靠性和准确性都很高，优于超声住院医师，可以简化测量步骤，明显缩短检查时间，有利于婴儿髋关节超声筛查工作的广泛开展。 |
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| institution | Kabale University |
| issn | 1672-3554 |
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| publishDate | 2023-09-01 |
| publisher | Editorial Office of Journal of Sun Yat-sen University |
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| series | Zhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban |
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