期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于EasyDL的膝关节磁共振成像隐匿性骨折诊断模型的建立 被引量：1
1
作者 杨浩 王彬 +4 位作者 杨敏 王重阳 杨学智 曹澍 张林波 《创伤与急危重病医学》 2025年第4期296-298,320,共4页
目的利用人工智能开放平台EasyDL建立筛查膝关节磁共振成像隐匿性骨折诊断模型,并对模型进行评估。方法选取2022年10月至2024年5月联勤保障部队第九六四医院收治的98例膝关节隐匿性骨折患者,男性65例,女性33例,年龄(32.5±15.8)岁,... 目的利用人工智能开放平台EasyDL建立筛查膝关节磁共振成像隐匿性骨折诊断模型,并对模型进行评估。方法选取2022年10月至2024年5月联勤保障部队第九六四医院收治的98例膝关节隐匿性骨折患者,男性65例,女性33例,年龄(32.5±15.8)岁,年龄范围为6~87岁。筛选合格磁共振成像图像1482幅,分成四类,分别为T1加权成像矢状位、T2加权成像矢状位、T2加权成像冠状位及T2加权成像轴位。对每一类图像进行随机分配,80%做训练集,20%做测试集。评估该模型的精准度、召回率和F1值,并请主治医师和住院医师分别对测试集进行诊断,评估该模型与不同级别医师诊断结果之间的一致性。结果该模型总体精准度为84.4%,召回率为94.8%,F1值为89.3%;人工智能诊断模型与主治医师Kappa值为0.717,人工智能诊断模型与住院医师Kappa值为0.527。结论基于EasyDL平台建立的人工智能诊断模型,具有较强的检测能力及平衡性,对膝关节隐匿性骨折的诊断能力与主治医师诊断水平大致相当。 展开更多
关键词 EasyDL平台 膝关节隐匿性骨折 磁共振检查 诊断模型
暂未订购
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部