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人工智能在胸部创伤肋骨骨折CT诊断中应用的初步研究

2021-08-21谢辉辉许玉峰陶晓峰吴迪嘉王霄英

上海交通大学学报(医学版) 2021年7期

刘 想,谢辉辉,许玉峰,陶晓峰,柳 林,吴迪嘉,王霄英#

1.北京大学第一医院医学影像科,北京 100032;2.上海交通大学医学院附属第九人民医院影像科,上海 200011;3.吉林大学中日联谊医院影像科,长春 130031;4.上海联影智能医疗科技有限公司,上海 201800

肋骨骨折在胸部钝性损伤中常见,可合并肺、纵隔和其他重要胸腹器官的损伤。研究表明,81%的外伤性肋骨骨折患者有血胸、气胸[1]以及其他器官损伤,通常与特定肋骨骨折有关[2]。检出肋骨骨折的类型和数量可为治疗方案的制定提供依据[3-4]。许多影像学检查可以用来确定肋骨骨折的存在,检查方式在很大程度上取决于损伤机制和病史。根据美国放射医师学会所制定的成像方式选择标准[5],仰卧位的X线胸片通常是创伤患者的初始影像学检查,但有研究证实超过50%的肋骨骨折会在X线诊断中被漏掉[6],因此电子计算机体层扫描(computed tomograph,CT)被推荐为评估怀疑胸部并发症时胸部创伤的主要影像学检查方法。CT可评估胸部创伤时肋骨骨皮质的完整性、骨折碎片的存在以及周围脏器的损伤状况等,快速检出CT图像上的肋骨骨折并准确报告肋骨骨折的数量是必要的[7]。受个体因素、拍摄设备及角度等的影响,放射科医师在进行肋骨骨折的CT诊断时也易出现漏诊误诊的情况[8]。近年来,随着深度学习技术的快速发展,人工智能(artificial intelligence,AI)作为一种计算机辅助诊断工具已成功应用于许多医学领域,并取得了很好的效果,如胸部螺旋CT图像上的肺结节检测[9]和乳腺磁共振成像图像上的肿块检测[10]。……

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