基于深度学习的人工智能在肋骨骨折检测中的应用价值

• 作者: 吴润泽 张彬 李晓东 李琛玮 贾春雪
• 来源期刊: 实用放射学杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 肋骨骨折 计算机体层成像 深度学习 人工智能
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 计算机应用
• 页码范围: 1861-1864
• 页数: 4页
• 分类号: R683.1|R814.42|TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-1671.2020.11.039

摘要

目的 研究基于深度学习的人工智能(AI)技术在肋骨骨折自动检测的应用价值.方法 筛选204例钝性胸部外伤患者CT图像数据,将其打乱顺序后导入AI软件工作站.由2位影像科医师以盲法分3轮进行诊断并记录骨折点位置及用时:第1轮由2位医师分别独立进行诊断;第2轮由AI与医师作为共同阅片者诊断;第3轮由AI作为第2阅片者.最后将医师结果与"金标准"对比,对骨折检出敏感度、准确度及每次读片的假阳性(FPS)进行统计学分析.结果 2位医师在AI辅助下进行诊断,敏感度显著提高了4.5％～5.8％(P<0.01),且第2轮与第3轮之间均无统计学差异(P=0.94).医师甲借助AI诊断后准确度、FPS变化无明显统计学意义(P=0.26),医师乙借助AI诊断后准确度升高、FPS明显降低(P=0.03).AI与医师作为共同阅片者时诊断平均用时显著减少(P<0.01).结论 基于深度学习的AI肋骨骨折自动检测软件作为医师共同阅片者时,可以在不增加FPS的基础上辅助提高肋骨骨折的诊断敏感度及工作效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李琛玮		7	18	2.0	4.0
2	贾春雪		1	0	0.0	0.0
3	张彬		1	0	0.0	0.0
4	吴润泽		1	0	0.0	0.0
5	李晓东		1	0	0.0	0.0