Leistung des diagnostischen Werts einer Software zur Knochenaltersbestimmung basierend auf Deep Learning bei chinesischen Kindern

Eine hohe Genauigkeit und Präzision der Bestimmung des Knochenalters ist sehr wichtig für die Diagnose und Behandlungsüberwachung verschiedener pädiatrischer Erkrankungen. Zu den häufig verwendeten Methoden zur Bestimmung des Knochenalters gehören GP-Atlas, TW3-Score und Zhonghua 05. Die GP-Methode besteht darin, Handgelenk-Röntgenfilme mit Atlas-Referenz-Röntgenfilmen zu vergleichen. Seine Hauptnachteile sind eine starke Subjektivität und ein langes Atlas-Standardintervall. Anders als bei der GP-Methode besteht die TW3-Methode darin, jeden Knochen zu klassifizieren und zu bewerten, jede Epiphysenpunktzahl zu addieren, um die Gesamtpunktzahl der Knochenreife zu berechnen, und den entsprechenden endgültigen Knochenalterswert zu erhalten. Obwohl die TW3-Scoring-Methode relativ genau ist, ist sie komplex und zeitaufwändig, und es gibt große Unterschiede zwischen den Evaluatoren. Um das Knochenalter effizienter und genauer zu bestimmen, kann ein Verfahren, das auf einer automatischen Erkennungstechnologie für Computerbilder basiert, helfen, diese Probleme zu überwinden.

In dieser Studie werden 1000 Kinder im Alter von 1-18 Jahren in 5 Krankenhäusern als Untersuchungsobjekte ausgewählt. Nach dem Aufnehmen von Knochenalterfilmen mit dem Knochenalterinstrument werden die Filmableseergebnisse und die Bewertungszeit der AI-Gruppe, der künstlichen Gruppe und der Standardgruppe aufgezeichnet. Einen Monat später analysiert die künstliche Gruppe 1000 Filme mit Hilfe eines KI-Systems erneut und die Auswertungszeit wird aufgezeichnet. Schließlich werden die Genauigkeit und der Zeitunterschied der künstlichen Gruppe, der KI-Gruppe, der künstlichen kombinierten KI-Gruppe und der Standardgruppe verglichen.

Der Zweck dieser Studie ist es, die fortschrittlichste Deep-Learning-Knochenaltersbewertungssoftware mit künstlicher Intelligenz zu verwenden, um den Wert des Knochenaltersinstruments zu untersuchen, um die Genauigkeit und diagnostische Effizienz der Knochenaltersbewertung durch Kinderärzte zu verbessern.