【摘 要】
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目的:基于智能测量深度学习模型对髋关节相关参数进行分析,并建立可区分成人髋关节发育不良的个体化参考区间。方法:在我们先前研究中,基于骨盆正位X线片,构建了髋关节深度学习模型,智能测量髋关节的中心边缘（CE）角、Sharp角、T（?）nnis角和股骨头挤出指数（Femoral head extrusion index,FHEI）四个参数。本研究选取了我院（机构1）和外院（机构2）20 18年1月至2
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目的:基于智能测量深度学习模型对髋关节相关参数进行分析,并建立可区分成人髋关节发育不良的个体化参考区间。方法:在我们先前研究中,基于骨盆正位X线片,构建了髋关节深度学习模型,智能测量髋关节的中心边缘（CE）角、Sharp角、T（?）nnis角和股骨头挤出指数（Femoral head extrusion index,FHEI）四个参数。本研究选取了我院（机构1）和外院（机构2）20 18年1月至2 020年1 2月骨盆正位X线片,且患者年龄≥17岁,最终共6191例纳入本研究。其中抽取来自两家医院机构的397例X线片验证测量模型的准确及泛化性能。三位医师分别对数据手工标注,将其标注获得各参数的平均值作为参考标准。使用关键点百分比（PC K）、组内相关系数（IC C）、Pearso n相关系数（r）来对深度学习模型所测值与参考标准进行比较。其次来自机构1的5734例分析髋关节参数角度的流行病学趋势,并建立健康成人个体化参考区间（pr RIs）。通过计算线性回归系数（β）,分析两侧髋关节的参数在年龄、性别中的趋势,利用模型所测出参数的平均值±两倍标准差的值作为pr RIs。最后选取30例已诊断为成人髋关节发育不良和30例已匹配（性别,年龄及侧别）的健康X线平片,用来比较基于pr RIs和通用人群参考区间（pop RIs）对疾病做出正确诊断的准确性、敏感性和特异性。结果:（1）在医院机构1和2中,模型预测的关键点落在参考标准阈值范围为3mm距离的PCK分别为83%～96%和87%～99%。与参考标准相比,四个参数的测量具有良好的相关性和一致性（机构1:ICC=0.79-0.88,r=0.81-0.91;机构2:ICC=0.7 1-0.9 7,r=0.8 3-0.96）。（2）CE角度随着年龄的增长呈上升趋势（β,0.16至0.32;P＜0.001）,Sharp角和FHEI则随着年龄的增长而下降（β,-0.14至-0.33;P＜0.001）。在男性的髋关节中,T（?）nnis角与年龄之间无显著相关性（L-β,0.013;R-β,0.009;P均＞0.05）。（3）和pop RIs区间相比,基于特定化分组所建立的pr RIs评估鉴别成人髋关节发育不良疾病较可靠（准确率,85.0%vs 75.0%;敏感性,92.0%vs82.6%;特异性,80.0%vs 70.3%）。结论:智能测量深度学习模型在地标识别和参数测量方面具有良好的性能;该模型能准确得出髋关节测量参数并建立pr RIs;pop RIs相比,pr RIs对鉴别区分成人髋关节发育不良具有良好的应用价值。
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