Aprendizaje profundo para la clasificación ecográfica de la lesión del ligamento talofibular anterior

La ecografía (EE.UU.) es una técnica de imagen más rentable, accesible y disponible para evaluar las lesiones del ligamento talofibular anterior (ATFL) en comparación con la resonancia magnética (MRI). Sin embargo, los desafíos en el uso de esta técnica y la creciente demanda de radiólogos musculoesqueléticos (MSK) calificados retrasan el diagnóstico. Utilizando conjuntos de datos de múltiples centros clínicos, nuestro objetivo fue desarrollar y validar un modelo de red convolucional profunda (DCNN) que automatiza la clasificación de lesiones ATFL utilizando imágenes de EE. UU. con el objetivo de brindar asistencia interpretable a los radiólogos y facilitar un diagnóstico más preciso de las lesiones ATFL.

Los investigadores recopilaron imágenes estadounidenses de lesiones ATFL que tenían resultados de cirugía artroscópica como estándar de referencia de 13 hospitales de China; luego, los investigadores dividieron las imágenes en un conjunto de datos de entrenamiento, un conjunto de datos de validación interna y un conjunto de datos de validación externa en una proporción de 8:1:1; Los investigadores eligieron un modelo DCNN óptimo para probar el rendimiento diagnóstico del modelo, incluida la precisión diagnóstica, la sensibilidad, la especificidad y la puntuación F1. Finalmente, los investigadores compararon el rendimiento diagnóstico del modelo con 12 radiólogos de diferentes niveles de experiencia.