基于MRI单张图像的深度卷积神经网络对膝关节前交叉韧带撕裂的诊断价值

作     者：崔东明 张镡月 董浩 赵金柱 谭长龙 陶春生 CUI Dongming;ZHANG Xinyue;DONG Hao;ZHAO Jinzhu;TAN Changlong;TAO Chunsheng

作者机构：青岛大学医学部山东青岛266071 青岛大学计算机科学与技术学院 中国人民解放军海军第971医院骨科一病区 

基　　金：海军后勤科研自主项目[北海保计(2023)22号] 

出 版 物：《精准医学杂志》 (Journal of Precision Medicine)

年 卷 期：2023年第38卷第5期

页      码：447-450页

摘      要：目的建立基于膝关节MRI单张图像的深度卷积神经网络(DCNN)模型,并分析其诊断前交叉韧带(ACL)撕裂的价值。方法收集2017年1月1日—2022年6月30日海军第971医院GreatPACS影像存档与通信系统中1663例受检者的膝关节MRI图像,经一名骨科专科医生在每例患者MRI图像中手动选取1张图像并进行ACL正常或撕裂(正常1111张,撕裂552张)标注。将所有图像按照83%和17%的比例随机分配到训练集(1383张)和测试集(280张)中,用以训练并测试搭建的ACL智能诊断DCNN模型。通过阳性预测值(PPV)、阴性预测值(NPV)、准确率、灵敏度、特异度、受试者工作特征曲线下面积(AUC)等指标评估模型性能。结果本研究成功设计并搭建了ACL智能诊断DCNN模型。该模型诊断ACL撕裂的PPV、NPV、准确率、灵敏度和特异度分别为52.99%、88.96%、73.93%、77.50%和72.50%,AUC值为0.602。结论基于MRI单张图像DCNN模型对于临床医生诊断ACL撕裂具有一定的辅助作用。

主 题 词：前交叉韧带 撕裂伤 卷积神经网络 人工智能 深度学习 智能诊断 

学科分类：1002[医学-临床医学类] 100210[100210] 10[医学] 

D　O　I：10.13362/j.jpmed.202305017

馆 藏 号：203122678...