换一批基于深度学习的计算机辅助诊断系统在诊断肋骨骨折方面的应用价值
Application value of deep learning-based computer-aided diagnosis system in diagnosing rib fractures
摘要目的 探索基于深度学习的计算机辅助诊断系统(DL-CAD)在协助放射科医师进行肋骨骨折诊断方面的应用价值.方法 选择 2022 年 1-12 月首都医科大学大兴教学医院因急性胸部外伤行胸部CT检查的患者 330 例共 7920 根肋骨,由低年资和高年资医师分别进行两轮(传统人工模式和DL-CAD辅助模式)阅片,并对诊断的敏感度、特异度、曲线下面积(AUC)值、阅片时间以及诊断信心等方面的差异进行统计分析.结果 共确认 975 处骨折,其中 450 处非错位骨折,525 处错位骨折.两种阅片模式的敏感度、阅片时间、诊断信心及AUC值存在统计学差异(P<0.05),而特异度无统计学差异(P>0.05).低年资及高年资医师两种模式阅片诊断错位性骨折及非错位性骨折的敏感度、AUC均存在统计学差异(P<0.05),特异度无统计学差异(P>0.05),其中诊断非错位性骨折的敏感度及 AUC 值显著提升(39.33%vs.76.22%,41.67%vs.77.33%;0.658 vs.0.844,0.671 vs.0.861).结论 DL CAD能够协助放射科医师提高诊断肋骨骨折的效能,缩短阅片时间,增强诊断信心,有利于临床工作的开展.DL CAD辅助后低年资和高年资医师的诊断效能趋同.
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分类号
R445.3（诊断学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1004-3594.2023.08.004
发布时间
2023-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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