Radiology：深度学习连骨龄都能测？！
2017-12-19 shaosai MedSci原创
本研究旨在比较基于手X线片进行骨龄深度学习评价模型与专业放射科医生、现存的自动模型评价骨成熟的价值，并将结果发表在Radiology上。
本研究旨在比较基于手X线片进行骨龄深度学习评价模型与专业放射科医生、现存的自动模型评价骨成熟的价值，并将结果发表在Radiology上。
本研究共纳入了14036例临床手部X线片及相关报告来训练和验证模型。在测试组，包含了200例检查，平均骨龄评价来自于临床报告和3名阅片者的诊断结果，并作为参考标准。通过比较模型评估结果和参考标准结果的均方根（RMS）和平均绝对差（MAD）来评估整体模型效能。95%一致性范围由阅片者和模型中进行计算。再次测试组包含了来自公共数字手部图谱中1377次检查的RMS与现存自动模型报告结果相比较。
结果为，模型和阅片者对骨龄评估的平均差异为0年，平均RMS和MAD分别为0.63、0.50年。模型、临床报告和三位阅片者的评估在95%一致性范围之内。数字手部图谱组的RMS为0.73年，而先前报告模型的RMS为0.63年。
本研究结果为，脑网络深度学习模型能够评估骨成熟，并与专业放射科医生及当前自动处理模型具有相似的准确率。
原始出处：
Larson DB， Chen MC， Lungren MP. et al.Performance of a Deep-Learning Neural Network Model in Assessing Skeletal Maturity on Pediatric Hand Radiographs.Radiology.DOI： 10.1148/radiol.2017170236
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作者：shaosai
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