深度学习骨龄智能评估系统在重庆三峡库区的初步验证

曾晨; 孔俊沣; 钟雯; 刘嵩; 曾文兵; 乔虹; 杜文威; 赵勇

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目的探讨适用于重庆三峡库区临床应用的深度学习骨龄智能评估系统。方法纳入来自重庆三峡库区并于2020年6月-2021年7月检查的2500例儿童手腕骨骨龄片为研究数据集,其中2100例为训练集、200例为验证集,另200例为测试集,采用中华05 RUS-CHN法评估骨龄。3名放射学专家及1名儿童内分泌专家评估骨龄的均值为参考金标准。AI模型(深度学习骨龄智能评估系统)和对照组医师(医师A、医师B)独立阅片,分别记录骨龄评估的平均绝对误差(MAE)、耗时、绝对误差小于0.5岁及1.0岁样本所占比例。结果AI模型MAE为0.46岁[95%CI(0.36,0.56)],完成1份骨龄评估用时(1.31±0.82)s;2名对照组医师分别与AI模型评估的MAE比较,差异均无统计学意义(P>0.05),评估用时长于AI模型,差异有统计学意义(P0.05)。结论基于深度学习的儿童骨龄智能评估系统准确性高、耗时短,可用于重庆三峡库区儿童青少年骨龄的辅助评估。

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来源
《医学信息》 |2022年第7期|69-72|共4页
作者
曾晨; 孔俊沣; 钟雯; 刘嵩; 曾文兵; 乔虹; 杜文威; 赵勇;
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作者单位

哈尔滨医科大学附属第二医院内分泌科;

重庆大学附属三峡医院放射科;

重庆大学附属三峡医院儿童保健科;

重庆市开州区人民医院放射科;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
骨龄测评; 深度学习; 儿童; 中华05RUS-CHN法; 三峡库区;

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