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基于智能计算的自动骨龄评估及其与TW3法比较 被引量:6
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作者 刘坚 戚静 +2 位作者 刘钊 宁琴 罗小平 《中国医学影像技术》 CSCD 北大核心 2008年第10期1661-1664,共4页
目的寻找新的算法以提高自动化骨龄评估(ABAA)的准确性和实用性。方法建立基于目标的兴趣区(ROD。按照Tanner-Whitehouse(TW3)法将ROI分为RUS(包括尺桡骨及掌指骨)ROI及腕骨ROI。按离子群优化(PSO)法,每个兴趣区提取5项特征(包括大小、... 目的寻找新的算法以提高自动化骨龄评估(ABAA)的准确性和实用性。方法建立基于目标的兴趣区(ROD。按照Tanner-Whitehouse(TW3)法将ROI分为RUS(包括尺桡骨及掌指骨)ROI及腕骨ROI。按离子群优化(PSO)法,每个兴趣区提取5项特征(包括大小、形态及融合或比邻状态)输入人工神经网络(ANN)分类器,ANN建立在前馈的多层网络基础上,并以反向传播算法规则训练ANN以分别处理RUS及腕骨特征。约1046份左手及腕的数字X线片被随机分成两部分,一半用以训练ANN,另一半用以ABAA,而之前全部采用TW3法有两名小儿内分泌专家人工判读骨龄。结果不同专家判读的骨龄间比较提示:RUS骨龄的标准差大于腕骨骨龄(4.40和2.42),但二者的变异系数(CV)均为4.0,且均有很高的一致率(95.5%及94.2%),不同判读者间RUS及腕骨骨龄均无显著性差异(P>0.05)。通过比较ABAA与人工判读骨龄的比较发现,RUS骨龄的标准差大于腕骨骨龄。但腕骨骨龄<9岁及RUS骨龄≥9岁者CV很接近,分别为3.0和3.1,而对RUS骨龄<9岁者CV较大,为3.5。本研究中不管是RUS骨龄还是腕骨骨龄,ABAA与人工判读相比均有很高的一致率(97.0%、93.8%与96.5%)并且无显著性差异(P>0.05)。结论PSO对图像分割与特征的提取更为有效和准确。该ANN经训练后能更全面地处理影像特征信息,准确判断骨龄。基于智能算法的ABAA系统成功地应用于骨龄0~18岁所有病例。 展开更多
关键词 计算机辅助诊断 骨龄评估 颗粒群优化 Tanner-Whitehouse(tw3)法 神经网络模型
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TW_2、TW_3法腕骨骨龄评价方法的诊断性试验 被引量:5
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作者 宁刚 曲海波 +3 位作者 刘关键 吴康敏 谢蜀祥 陈锡建 《法医学杂志》 CAS CSCD 2007年第2期97-100,共4页
目的比较TW2法英国人标准、TW2法中国人南方标准和TW3法测定腕骨骨龄对特发性性早熟(IPP)女孩的诊断价值。方法女性IPP患儿55例;对照组83例。回顾性分析初诊左腕X线片,用TW2法、TW2CHC中国人南方标准和TW3法盲法分期,分别测得其腕骨骨... 目的比较TW2法英国人标准、TW2法中国人南方标准和TW3法测定腕骨骨龄对特发性性早熟(IPP)女孩的诊断价值。方法女性IPP患儿55例;对照组83例。回顾性分析初诊左腕X线片,用TW2法、TW2CHC中国人南方标准和TW3法盲法分期,分别测得其腕骨骨龄及其百分位,并分为5个连续性的工作点,即:>P97、>P90、>P75、>P50和、≤P50。结果敏感度(Sen)和特异度(Spe)都比较高的有以下3个工作点:TW2CH“>P90”点,TW3“>P90”点,TW2“>P90”点。结论TW系统3种腕骨骨龄对于IPP女孩都有诊断价值,TW3法和TW2法中国人南方标准诊断价值比较高,TW2法英国人标准的诊断价值为中等。 展开更多
关键词 骨龄测定 TW2法 tw3 特发性性早熟 诊断性试验
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贵州省960例儿童及青少年手腕部X线骨龄测评 被引量:7
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作者 杜霞 王瑞芝 +1 位作者 焦俊 李晶 《贵州医科大学学报》 CAS 2017年第8期933-936,共4页
目的:对贵州省健康儿童青少年手腕部X线片进行骨龄测评,为制定正常儿童青少年手腕部骨发育评分标准、观察骨发育的变化趋势提供依据。方法:收集贵州省960例3~18岁正常儿童青少年的左侧手腕部正位X光片,采用TW3法测定各年龄段男女性儿童... 目的:对贵州省健康儿童青少年手腕部X线片进行骨龄测评,为制定正常儿童青少年手腕部骨发育评分标准、观察骨发育的变化趋势提供依据。方法:收集贵州省960例3~18岁正常儿童青少年的左侧手腕部正位X光片,采用TW3法测定各年龄段男女性儿童及青少年骨发育分(SMS),绘制SMS趋势图,统计各年龄段男女性儿童及青少年手腕部骨骺闭合率。结果:儿童青少年手腕部骨发育分随年龄增长而增加,相同年龄段女性骨发育分大于男性骨发育分,第1掌骨的骨骺闭合年龄男女性均为14岁,第2至4掌骨及指骨骨骺闭合年龄男性为15岁,女性为14岁,各年龄组指骨闭合率按照远排、近排、中排顺序依次逐渐减低;尺桡骨干骺端闭合年龄男性为17岁,女性为16岁。结论:初步了解贵州省儿童青少年手腕部骨骺闭合年龄,女性骨发育较男性提前,为制定TW3计分法骨龄标准提供参考依据。 展开更多
关键词 儿童 青少年 骨龄 腕骨 X线 tw3骨龄评分法
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基于卷积神经网络的X图像骨龄评估方法 被引量:3
4
作者 谷静 马瑞齐 朱恒安 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2022年第3期305-310,共6页
针对传统方法中骨骺评估区域多、评估结果对医生的依赖性强、评估准确率低等问题,在TW3-C法基础上提出一种改进的骨龄评估方法。根据中国儿童骨骼发育特点,利用卷积神经网络对评估区域进行精减和分类,将传统的13个骨骼评估区域精减至10... 针对传统方法中骨骺评估区域多、评估结果对医生的依赖性强、评估准确率低等问题,在TW3-C法基础上提出一种改进的骨龄评估方法。根据中国儿童骨骼发育特点,利用卷积神经网络对评估区域进行精减和分类,将传统的13个骨骼评估区域精减至10个,并改进等级计分法。试验结果显示,在1岁误差范围内,该方法将骨龄的预测值准确率提升至男性94.42%、女性93.64%,平均绝对误差为男性0.414 3岁、女性0.428 6岁,与典型的骨龄评估方法相比,准确率得到显著提高。 展开更多
关键词 骨龄评估 卷积神经网络 精减评估区域 等级计分法 tw3-C
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TW法在女性患儿特发性性早熟尺桡骨和手短骨骨龄评价的诊断性试验研究 被引量:3
5
作者 宁刚 曲海波 +3 位作者 刘关键 吴康敏 谢蜀祥 陈锡建 《中华妇幼临床医学杂志(电子版)》 CAS 2008年第5期16-20,共5页
目的比较TW_2法英国人标准(TW_2)、TW_2法中国人南方标准(TW_2CH)和TW_3法尺桡骨和手短骨(radius ulna and short bones,RUS)骨龄评价方法对特发性性早熟(idiopathic precocious puberty,IPP)女性患儿的诊断价值。方法以1995年1月到2002... 目的比较TW_2法英国人标准(TW_2)、TW_2法中国人南方标准(TW_2CH)和TW_3法尺桡骨和手短骨(radius ulna and short bones,RUS)骨龄评价方法对特发性性早熟(idiopathic precocious puberty,IPP)女性患儿的诊断价值。方法以1995年1月到2002年8月约8年间在四川大学华西第二医院儿科门诊和妇科生殖内分泌门诊就诊并确诊为特发性性早熟女性患儿55例为病例组;对照组(n=83)为同期在本院因10岁以后月经初潮,8~10岁体重偏轻、正常、偏重而行骨龄检查的女性儿童。本研究采用WHO推荐使用的美国国家卫生统计中心(NCHS)身高、体重发育参考标准,回顾性分析初诊时左手腕X射线摄片,用TW骨龄评分法盲法分期,用TW_2法、TW_2CH法和TW_3法分别评价尺桡骨和手短骨骨龄及其相应百分位,每个系统分5个工作点,骨龄以百分位(P)表示:①>P97;②>P90;③>P75;④>P50;⑤≤P50。结果敏感度(Sen)和特异度(Spe)都比较高的有以下4个工作点:①TW_2CH">P90";②TW_3">P90";⑧TW_2CH">P75";④TW_3">P75"。三条受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC曲线)下相对面积最大的是TW_2CH(0.942±0.019),其次是TW_3法(0.886±0.028),最小的是TW_2法(0.766±0.040)。结论用TW系列三种尺桡骨和手短骨骨龄评价特发性性早熟女性患儿骨龄都有诊断价值,TW_2CH法的诊断价值最高,TW_3和TW_2的诊断价值为中等,其中TW_2法的诊断价值最低。 展开更多
关键词 骨骼测定年龄 TW2法 tw3 特发性性早熟 诊断性试验 受试者工作特征曲线
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基于深度学习的骨龄评估系统对生长发育异常儿童骨龄评测的准确性 被引量:4
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作者 常沙 闫东 +6 位作者 杜霞 张玉巧 程晓光 杨洁 宋玲玲 高波 罗贤 《中华放射学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期364-369,共6页
目的探讨基于深度学习的人工智能(AI)系统评估生长发育异常儿童骨龄的准确性。方法回顾性连续收集2020年1月至2021年12月于贵州医科大学附属医院就诊的生长发育异常儿童的左手腕部X线正位片,共入组717例儿童,男266例、女451例,年龄2~18(... 目的探讨基于深度学习的人工智能(AI)系统评估生长发育异常儿童骨龄的准确性。方法回顾性连续收集2020年1月至2021年12月于贵州医科大学附属医院就诊的生长发育异常儿童的左手腕部X线正位片,共入组717例儿童,男266例、女451例,年龄2~18(11±3)岁。基于Tanner Whitehouse 3(TW3)-RUS(尺骨、桡骨、短骨)和TW3-Carpal(腕骨)法,由3名高年资医师评测骨龄,并取3者的均值作为参考标准。由AI系统(深睿医疗Dr.Wise骨龄预测软件)和2名低年资放射科医师(医师1、医师2)独立评测骨龄,并分别计算骨龄结果与参考标准骨龄之间误差在0.5年内的准确度、1年内的准确度、平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)。以配对样本t检验比较AI系统和低年资医师间的MAE。采用组内相关系数(ICC)评价AI系统、低年资医师评测骨龄与参考标准骨龄之间的一致性。绘制Bland-Altman图,计算AI评测骨龄与参考标准骨龄之间95%一致性界限。结果对TW3-RUS骨龄,与参考标准相比,AI系统、医师1、医师2误差在0.5年内的准确度分别为75.3%(540/717)、62.1%(445/717)、66.2%(475/717),误差在1年内的准确度分别为96.9%(695/717)、86.3%(619/717)、89.1%(639/717),MAE分别为0.360、0.565、0.496年,RMSE分别为0.469、0.634、0.572年。对TW3-Carpal骨龄,与参考标准相比,AI系统、医师1、医师2误差在0.5年内的准确度分别为80.9%(580/717)、65.1%(467/717)、71.7%(514/717),误差在1年内的准确度分别为96.0%(688/717)、87.3%(626/717)、90.4%(648/717),MAE分别为0.330、0.527、0.455年,RMSE分别为0.458、0.612、0.538年。AI系统TW3-RUS和TW3-Carpal骨龄评测的MAE均小于医师1、医师2,差异均有统计学意义(P均<0.001)。AI、医师1、医师2评测骨龄结果与参考标准之间均具有较好的一致性(ICC均>0.950)。Bland-Altman图显示AI系统对TW3-RUS和TW3-Carpal骨龄评测的95%一致性界限分别为-0.75~1.02岁、-0.86~0.91岁。结论AI系统对生长发育异常患儿骨龄评测的准确度接近高年资医师,优于低年资医师,且与高年资医师的一致性良好。 展开更多
关键词 年龄测定 骨骼 人工智能 tw3 生长发育异常
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