基于深度学习的AI模型在膝关节MRI中检测ACL撕裂

(HealthDay) -根据5月8日在线发表的一项研究，一种基于深度学习的人工智能系统在磁共振(MR)图像上检测膝关节内全层前交叉韧带(ACL)撕裂是可行的放射学:人工智能．

来自麦迪逊威斯康辛大学医学和公共卫生学院的刘芳博士和同事们开发了一种全自动的深度学习该系统使用两个深度卷积神经网络分离MR图像上的ACL。采用深度学习方法回顾性分析了175例全层前交叉韧带撕裂患者和175例完整前交叉韧带患者的矢状面质子密度加权和脂肪抑制t2加权快速自旋回波膝关节磁共振图像。以关节镜检查结果为参考标准，确定前交叉韧带撕裂检测系统和5名临床放射科医生的敏感性和特异性。

研究人员发现，在最佳阈值下，ACL撕裂检测系统的灵敏度和特异性分别为0.96和0.96。相比之下，对于临床放射科医生，敏感性在0.96至0.98之间，而特异性在0.90至0.98之间。P < 0.05，无统计学意义显著性差异前交叉韧带撕裂检测系统和临床放射科医生之间的诊断性能。对于ACL撕裂检测系统，受试者工作特征曲线下面积为0.98。

作者写道:“在临床实践中实施前交叉韧带撕裂检测系统之前，还需要进一步的技术开发和验证。”

两名作者披露了与制药和医疗器械行业的财务联系。

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