人工智能骨龄评测系统评估儿童腕骨骨龄

作者：康敏; 王齐艳^*; 蒲杨梅; 丁立; 邹雪瑾

来源：中国医学影像技术, 2019, 35(12): 1804-1807.

DOI：10.13929/j.1003-3289.201907065

• 年龄测定,骨骼
• 腕骨
• 深度学习
• 儿童
• 体层摄影术,X线计算机

目的探讨人工智能(AI)系统评测儿童腕骨骨龄的可行性。方法回顾性分析130幅1～13岁儿童左手骨龄X线片。以3名中高年资放射科医师腕骨骨龄评测结果为参考标准,计算并对比AI系统(简称模型)及3名低年资放射科医师(医师1、2、3,简称医师)与参考标准之间腕骨骨龄和腕骨成熟度分值的均方根误差(RMSE)及平均绝对误差(MAE);采用组内相关系数(ICC)评价模型、医师与参考标准之间评测骨龄结果的一致性;比较模型与医师间骨龄测评时间。结果模型与参考标准之间腕骨骨龄的MAE、RMSE与医师1、2与参考标准之间MAE、RMSE差异均有统计学意义(P均<0.05),与医师3的MAE、RMSE差异无统计学意义(P均>0.05)。模型与参考标准之间腕骨成熟度分值的MAE、RMSE与医师1、参考标准之间MAE、RMSE差异均有统计学意义(P均<0.05),与医师2、3的MAE、RMSE差异均无统计学意义(P均>0.05)。模型与参考标准之间腕骨骨龄评测结果的ICC=0.997,医师1、2、3与参考标准之间ICC分别为0.994、0.996、0.997。模型对骨龄的测评时间均小于医师(P均<0.001)。结论 AI骨龄评测系统能够准确、快速评估儿童腕骨骨龄。

• 单位
  四川省妇幼保健院