基于卷积神经网络的青少年脊柱侧凸筛查技术

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目的:利用Mask R-CNN人工智能算法识别背部轮廓,计算Cobb角的范围,建立青少年脊柱侧凸患者的诊断和监测模型。方法:脊柱侧凸的诊断与治疗方法基于Cobb角。卷积神经网络是一种具有强大特征提取和模式识别能力的数学模型,擅长处理图像识别、图像检测和图像分割等任务。我们使用Mask R-CNN技术,通过无创获取患者背部图像来评估脊柱侧凸的严重程度。病人背部轮廓的提取,取颈肩移行处最凹点作一条垂直线,将背部分成3部分,通过比较两侧面积的大小和重叠程度,进一步估计Cobb角大小。利用470例不同程度脊柱侧凸患者的数据对所建立系统进行训练和验证。将模型识别结果与人类专家的识别结果进行比较。结果:模型在脊柱侧凸的检出、Cobb角≥20°的识别、脊柱侧凸严重程度分级等方面,与X线测量结果相比,均有较好的一致性。在疾病的检出方面,模型AUC为0.907(敏感度为93.3%,特异度为88.0%,阳性预测值为95.9%)。在Cobb角≥20°识别方面,模型AUC为0.920(敏感度为90.0%,特异度为94.0%,阳性预测值为93.8%)。在疾病的检出,模型准确度分别为92.0%;与Cobb角≥20°的识别方面,模型准确度分别为93.1%;在疾病分类方面,模型准确度为80.0%。模型检测水平均高于3位人类专家平均水平(79.3%,82.3%,62.0%)。结论:本研究提出的方法,利用人工智能计算机视觉技术,通过识别背部图像,可以估算Cobb角,确定侧凸严重程度,其准确度优于人类专家平均水平。该技术无辐射暴露,对患者是安全的。
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