【摘 要】
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目的:由于早期的股骨头坏死（Osteonecrosis of the femoral head,ONFH）缺乏症状,临床上常常难以发现,而磁共振成像（Magnetic resonance imaging,MRI）对于识别早期无症状的股骨头坏死非常敏感。另一方面,ONFH的诊断往往需要临床医生多年的经验,而且在诊断上需要花费一定时间。基于此,本团队开发了一个全自动的深度学习模型,用于检测MRI影像上
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目的:由于早期的股骨头坏死（Osteonecrosis of the femoral head,ONFH）缺乏症状,临床上常常难以发现,而磁共振成像（Magnetic resonance imaging,MRI）对于识别早期无症状的股骨头坏死非常敏感。另一方面,ONFH的诊断往往需要临床医生多年的经验,而且在诊断上需要花费一定时间。基于此,本团队开发了一个全自动的深度学习模型,用于检测MRI影像上的早期ONFH病变。方法:本研究为单中心的回顾性研究。在2016年1月至2019年12月期间,298名患者接受了 MRI检查并被诊断为ONFH。在这些患者中,有110名早期ONFH患者被纳入。采用7:3的比例,将其随机分为训练和测试数据集。所有3640个层面都被专家标注进行真值定义。使用受试者操作特征曲线（Receiver operating characteristic,ROC）下的面积（Area under curve,AUC）和 Hausdorff 距离（Hausdorff distance,HD）来分析该模型的诊断性能。使用Pearson相关和Bland-Altman图评估了预测值和真值定义（ground truth definition）之间的面积差异。结果:该模型的AUC为0.97,平均灵敏度为0.95（0.95,0.96）,平均特异性为0.97（0.96,0.97）。模型预测结果与真值定义相似,平均HD为1.491,Pearson相关系数（r）为 0.84。Bland-Altman 分析的偏差为 1.4 px（-117.7-120.5 px）。结论:此人工智能预测模型可以在比专家更短的时间内识别出MRI上的早期ONFH病变,且识别准确。然而,未来需要有更多数据的多中心研究来进一步验证和改进这一模型。
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