European Radiology:深度学习在诊断青少年特发性脊柱侧弯中的应用

2022-08-07 影像放射新前沿 MedSci原创

现阶段,深度学习在医学影像辅助诊断工作中的应用越来越多。在定义人工智能诊断方法时,脊柱有其独特的形态特征需要考虑。

青少年特发性脊柱侧弯(AIS)是指脊柱侧弯角度>10°椎体因未知原因而旋转的三维脊柱畸形发病率约为0.5-3%,是青少年中最常见的脊柱畸形类型。其诊断依赖于脊柱X线图像,并需要反复测量,这对放射科医生来说是十分耗时的一项工作。因此,研究人员一直致力于开发计算机技术,对大型图像数据集进行后处理和分析以促进快速诊断,并尽量减少医生的工作量。

现阶段深度学习在医学影像辅助诊断工作中的应用越来越多。在定义人工智能诊断方法时,脊柱有其独特的形态特征需要考虑。近日,发表在European Radiology杂志的一项研究提出了一个新的算法模型--多阶段集合网络(MSE-Net),该模型可以为使用多中心X线图像的Cobb角测量诊断脊柱侧弯提供一个完全自动化和可靠的解决方案,为增加放射科医生的诊断信心及减少工作量提供了技术支持。

项回顾性研究从四个医院的数据库中收集了2018年1月1日至2021年3月31日的全脊柱X线图像(前后位)。数据被分为训练集和验证集。2021年4月1日至2021年6月30日,在一家医院独立收集了用于外部验证的全脊柱X线图像。使用公共数据集验证了模型的有效性。统计软件R被用来分析模型曲率和解剖学平衡参数的准确性和敏感性,并评估测量者之间的一致性。 

项研究分别包括788和185个训练和测试数据集。算法模型对Cobb角、AV、上椎体和下椎体的准确性和召回率分别为89.36%、85.71%、77.2%和80.24%以及97.35%、93.38%、84.11%和87.42%。Cobb角的对称平均绝对百分比误差为5.99%,自动测量时间为1.7秒。Cobb角和骶骨中心垂直线与AV和C7垂线之间的距离的平均绝对误差值分别为1.07°和1.12及1.38毫米。统计分析证实,Cobb角的结果与金标准有很好的一致性(类间系数为0.996、0.978和0.825;P < 0.001)。 


 关键的脊柱维度要素测量示例图a 脊柱关键点(黄色)。b 注明具体椎体(UV、AV、LV)和测量的Cobb角。c C7和S1的关键点和CVA测量。d AV中心点到CSVL的距离(AVT测量图)

本研究成功建立了一项 基于X线图像的深度学习算法模型,该模型对脊柱侧弯的识别达到了较高的灵敏度和准确度,可以有效地帮助放射科医生对AIS进行诊断及并测量评估。

原文出处:

Chao Wu,Gedong Meng,Jie Lian,et al.A multi-stage ensemble network system to diagnose adolescent idiopathic scoliosis.DOI:10.1007/s00330-022-08692-9

作者:shaosai

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