【摘 要】
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目的:基于深度学习（deep learning,DL）算法,构建一种腰椎数字X线摄影（digital radiography,DR）影像自动测量模型,以测量腰椎稳定性相关的影像参数,并评估其性能。方法:回顾性收集2018年10月至2020年4月于甘肃省中医院放射影像科行站立位腰椎DR检查的患者的影像共2594例（1562例常规侧位和1032例前屈/后伸位）,用于构建基于DL算法的腰椎自动测量模型。
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目的:基于深度学习（deep learning,DL）算法,构建一种腰椎数字X线摄影（digital radiography,DR）影像自动测量模型,以测量腰椎稳定性相关的影像参数,并评估其性能。方法:回顾性收集2018年10月至2020年4月于甘肃省中医院放射影像科行站立位腰椎DR检查的患者的影像共2594例（1562例常规侧位和1032例前屈/后伸位）,用于构建基于DL算法的腰椎自动测量模型。将纳入的影像数据按约3:1:1的比例随机抽样分为训练集（1000/650）、验证集（299/201）和测试集（263/181）。测试集用于评估模型的最终预测性能;训练集和验证集,分别用于训练模型和调优模型超参数。由三位放射科医师对每张影像中T12-S1椎体的35个关键点进行标注,用于模型机器学习（machine learning,ML）和对后续腰椎影像参数的计算和分析。本研究在腰椎常规侧位测量的影像参数包括腰椎前凸角（lumbar lordosis,LL）、腰椎曲线指数（lumbar curve index,LCI）、骶骨倾斜角（sacral slope,SS）、骶骨水平角（sacral horizontal angle,SHA）、腰骶滑脱角（lumbosacral slip angle,LSSA）、腰骶角（lumbosacral angle,LSA）、L4-5和L5-S1节段的椎间矢状移位（sagittal displacement,SD）、L4-5和L5-S1节段的椎间角度（intervertebral space angle,ISA）。在腰椎前屈/后伸位测量上述参数在患者后伸-前屈位状态下的差值d,即LLd、LCId、SSd、SHAd、LSSAd、LSAd、SD（L4-5）d、SD（L5-S1）d、ISA（L4-5）d和ISA（L5-S1）d。以三位放射科医师标注的关键点的平均结果作为参考标准,通过计算关键点正确估计的比例（percentage of correct key points,PCK）、组内相关系数（intra-class correlation coefficient,ICC）、Pearson相关系数（Pearson correlation coefficient,r）、平均绝对误差（the mean absolute error,MAE）均方根误差（root mean square error,RMSE）和绘制Bland-Altman图比较参考标准与模型预测结果,评估模型预测性能。结果:该模型能够自动识别椎体关键点,在参考标准3mm阈值范围内,模型预测椎体关键点的PCK分别为90%-99%（腰椎侧位）和84%-99%（腰椎前屈/后伸位）。该模型在腰椎常规侧位能够自动测量参数LL、LCI、SS、SHA、LSSA、LSA、SD（L4-5）、SD（L5-S1）、ISA（L4-5）和ISA（L5-S1）;在腰椎前屈/后伸位,测量参数LLd、LCId、SSd、SHAd、LSSAd、LSAd、SD（L4-5）d、SD（L5-S1）d、ISA（L4-5）d和ISA（L5-S1）d。与参考标准相比,模型测量具有良好的相关性和一致性。（腰椎常规侧位,ICC为0.91-0.99,r为0.91-0.99,Mean Difference为0.01-1.41;腰椎前屈/后伸位,ICC为0.80-0.99,r为0.81-0.99,Mean Difference为0.07-1.10）。与其他模型Efficient Det+U-net、HRNet、CPN、Hourglass和U-Net相比,本研究提出的方法对椎体关键点预测更准确。结论:本研究基于DL算法构建和评估了腰椎自动测量模型,该模型能够准确识别腰椎DR影像椎体关键点并自动测量腰椎稳定性相关的影像参数。与人工测量具有较好的一致性,通过进一步训练,有望成为临床有效测量工具。
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