摘要:目的探討適用于貴州省兒童及青少年臨床應用的深度學習骨齡評測系統。方法依據RUS-CHN法,由3名經中華05 RUS-CHN法培訓的主任、副主任醫師雙盲評價148例2~17歲兒童及青少年骨齡片,并取3者均值為金標準。深度學習模型(模型組)和對照組醫師(醫師A、醫師B)獨立閱片,并分別記錄骨齡評測的平均絕對誤差(MAE)、絕對誤差≤1.0歲樣本所占比例。結果與金標準對比,模型組MAE為0.295歲[95%CI(0.238,0.352)],絕對誤差≤1.0歲占93.92%(139/148);對照組醫師A MAE為0.438歲[95%CI(0.369,0.508)];醫師B MAE為0.360歲[95%CI(0.295,0.425)],絕對誤差≤1.0歲分別占89.19%(132/148;醫師A)和89.86%(133/148;醫師B)。模型組的MAE顯著優于醫師A的MAE(t=-3.071,P=0.002),但與醫師B的MAE差異無統計學意義(t=-1.563,P=0.120)。結論采用中華05 RUS-CHN法評測貴州兒童及青少年骨齡,深度學習模型可取得接近甚至優于對照組的骨齡評測結果。
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