【摘 要】
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目的 研究基于深度学习的人工智能(AI)技术在肋骨骨折自动检测的应用价值.方法 筛选204例钝性胸部外伤患者CT图像数据,将其打乱顺序后导入AI软件工作站.由2位影像科医师以盲
【机 构】
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山东第一医科大学(山东省医学科学院),山东 泰安 271000上海联影医疗科技有限公司,上海 201807;临沂市人民医院放射科,山东 临沂 276000;
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目的 研究基于深度学习的人工智能(AI)技术在肋骨骨折自动检测的应用价值.方法 筛选204例钝性胸部外伤患者CT图像数据,将其打乱顺序后导入AI软件工作站.由2位影像科医师以盲法分3轮进行诊断并记录骨折点位置及用时:第1轮由2位医师分别独立进行诊断;第2轮由AI与医师作为共同阅片者诊断;第3轮由AI作为第2阅片者.最后将医师结果与“金标准”对比,对骨折检出敏感度、准确度及每次读片的假阳性(FPS)进行统计学分析.结果 2位医师在AI辅助下进行诊断,敏感度显著提高了4.5％～5.8％(P<0.01),且第2轮与第3轮之间均无统计学差异(P=0.94).医师甲借助AI诊断后准确度、FPS变化无明显统计学意义(P=0.26),医师乙借助AI诊断后准确度升高、FPS明显降低(P=0.03).AI与医师作为共同阅片者时诊断平均用时显著减少(P<0.01).结论 基于深度学习的AI肋骨骨折自动检测软件作为医师共同阅片者时,可以在不增加FPS的基础上辅助提高肋骨骨折的诊断敏感度及工作效率.
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