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European Radiology:基于深度学习算法的胸部CT肋骨骨折自动检测评估

2023-01-28 shaosai MedSci原创 发表于陕西省

肋骨骨折的数量,尤其是不稳定肋骨骨折代表了创伤严重程度的一个重要指标,并有报道称其与胸部创伤后的死亡率相关。

肋骨骨折是钝性或穿透性胸部创伤患者中最常见的胸腔损伤,通常与血胸和气胸等并发症有关,需要立即治疗。肋骨骨折的数量,尤其是不稳定肋骨骨折代表了创伤严重程度的一个重要指标,并有报道称其与胸部创伤后的死亡率相关。造影剂增强或平扫CT是检测由主要钝器创伤引起的胸部损伤的常规成像方式,在检测肋骨骨折方面比射线摄影更敏感。然而,要在数百张薄层CT图像上识别所有的肋骨骨折仍然是一项繁琐而具有挑战性的任务。

为了解决这个问题,临床上最近发表了一些利用深度学习(DL)技术对肋骨骨折进行计算机辅助诊断的工作,检测灵敏度在65.7-92.9%之间,平均每次扫描有0.16-5.62个假阳性。这些模型大多是在单中心数据集上评估的,因此结果的偏差较大

近日,发表在European Radiology杂志的一项研究开发了一项可以从胸部CT扫描中自动检测肋骨骨折的DL模型,并在一个大规模的多中心数据集上进行验证,通过对不同的骨折亚组、肋骨和病人的综合分析,将该模型的性能与放射科主治医师的诊断性能进行了比较。

项回顾性研究招募了12208名急诊室(ER)收入的创伤患者内部数据集和1613名接受胸部CT扫描的ER创伤患者的外部数据集。开发了两个基于扩展U-Net架构的级联深度神经网络,分别用于分割肋骨和检测肋骨骨折。在内部和外部数据集上用95%的置信区间(CI)评估了模型的性能,并使用t检验与主治医师的评估进行了比较。

在内部数据集上,检测每个肋骨水平骨折的模型的AUC为0.970(95% CI:0.968,0.972),敏感性为93.3%(95% CI:92.0%,94.4%),特异性为98.4%(95% CI:98.3%,98.5%)。在外部数据集上,该模型获得的AUC为0.943(95% CI:0.941,0.945),敏感性为86.2%(95% CI:85.0%,87.3%),特异性为98.8%(95% CI:98.7%,98.9%),而放射主治医师的敏感性为70.5%(95% CI:69.3%,71.8%)(P < .0001),特异性为98.8%(95% CI:98.7%,98.9%)(P = 0.175)。


 
  模型报告的假阳性示例,围绕着软骨关节、椎骨关节和椎骨关节

本项研究所提出的DL模型是一项识别胸部CT扫描中肋骨骨折的可行方法,可以达到与主治医师相当的诊断水平。因此,在深度学习模型的辅助下,可放射科医生的阅读效率和诊断准确性,并显著减轻工作负担。

原文出处:

Shuhao Wang,Dijia Wu,Lifang Ye,et al.Assessment of automatic rib fracture detection on chest CT using a deep learning algorithm.DOI:10.1007/s00330-022-09156-w



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    2023-01-28 yangchou 来自浙江省

    好文章,谢谢分享。

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    2023-01-28 医鸣惊人 来自山西省

    认真学习了

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