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基于深度学习构建模型识别下肢全长正位X线片中的下肢力线关键点及自动测量关键角度

         
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目的基于深度学习(DL)方法构建自动测量下肢全长正位X线片关键角度模型,评估其临床应用价值。方法回顾性选取634幅下肢全长正位X线片,由5名骨科医师分别标注下肢力线关键点,包括髋关节中心、股骨髁间窝顶点、胫骨髁间嵴中点、股骨内侧和外侧髁最低点、胫骨内侧和外侧平台最低点、距骨宽度中点,并建立数据集。采用高分辨率网络(HRNet)进行迁移学习,构建自动检测关键点模型,以5折交叉验证筛选最优模型,确定关键点坐标后,通过余弦定律计算关键角度机械股骨远端外侧角(mLDFA)、胫骨近端内侧角(MPTA)、股骨胫骨关节线夹角(JLCA)及髋-膝-踝角(HKA),实现自动测量关键角度,并以关键点自动检测模型和通过余弦定律计算所得关键角度共同构建自动测量关键角度模型。随机选取50幅图像,由另3名骨科医师手动测量上述关键角度,评估自动测量关键角度模型与医师测量结果的一致性。结果3名骨科医师所测mLDFA、MPTA、JLCA及HKA的均值分别为(88.50±2.59)°、(86.41±2.25)°、(2.90±2.27)°及(174.62±3.97)°;自动测量关键角度模型所获结果分别为(88.48±2.60)°、(86.52±2.57)°、(3.11±2.41)°及(174.53±3.99)°,与医师测量结果的一致性较好(ICC=0.897、0.888、0.826、0.996)。结论所构建的自动测量下肢全长正位X线片关键角度模型有助于识别骨科关键点和测量关键角度。

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