基于深度学习人工智能模型膝关节MRI检测前交叉韧带撕裂
(每日健康)——基于深度学习的人工智能系统是可行的,检测全层前交叉韧带(ACL)眼泪在膝关节磁共振(MR)图片,5月8日在网上发表的一项研究显示放射学:人工智能。
方刘博士,从威斯康辛大学医学与公共卫生学院的麦迪逊,和他的同事开发了一个完全自动化深度学习的系统使用两个深卷积神经网络隔离ACL先生图像。深度学习的方法被用于回顾性分析矢状质子density-weighted和脂肪抑制t2加权快速旋转回声图像先生175年的膝盖全层ACL的眼泪的人,175个人使用一个完整的ACL。使用关节镜结果作为参考标准,ACL撕裂的敏感性和特异性检测系统和五个临床放射学家确定。
研究人员发现,在最优阈值,ACL撕裂检测系统的敏感性和特异性分别为0.96和0.96,分别。相比之下,对于临床放射学家,灵敏度介于0.96和0.98之间,而特异性变化从0.90到0.98。在P < 0.05,没有统计显著性差异在诊断性能之间的ACL撕裂检测系统和临床放射学家。ACL撕裂检测系统,接受者操作特征曲线下的面积是0.98。
“未来工作需要进一步的技术开发和验证的ACL撕裂检测系统可以在临床实践中实现之前,”作者写道。
两位作者披露金融关系制药和医疗设备行业。
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引用:人工智能模型基于深度学习检测前交叉韧带撕裂膝关节MRI(2019年6月4日)检索2021年6月11日从//www.puressens.com/news/2019-06-ai-based-deep-acl-knee.html
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