Abstract Skeletal mognad fortskrider genom diskreta faser, ett faktum som används rutinmässigt i pediatrik där benåldersbedömningar (BAA) jämförs med kronologisk ålder i utvärderingen av endokrina och metaboliska störningar. Även om det är centralt för många sjukdomsutvärderingar har mycket lite förändrats för att förbättra den tråkiga processen sedan den infördes 1950. I denna studie föreslår vi en helt automatiserad djupinlärning pipeline för att segmentera en region av intresse, standardisera och förbehandla indata röntgenbilder, och utföra BAA. Våra modeller använder en ImageNet pretrained, finjusterad convolutional neural network (CNN) för att uppnå 57.32 och 61.40% noggrannhet för de kvinnliga och manliga kohorterna på våra hållna testbilder. Kvinnliga röntgenbilder tilldelades ett BAA inom 1 år 90,39 % och inom 2 år 98,11 % av tiden. Manliga teströntgen tilldelades 94,18 % inom 1 år och 99,00 % inom 2 år. Med hjälp av inmatningsocklusionsmetoden skapades uppmärksamhetskartor som avslöjar vilka egenskaper den utbildade modellen använder för att utföra BAA. Dessa motsvarar vad mänskliga experter tittar på när manuellt utföra BAA. Slutligen användes det helautomatiska BAA-systemet i den kliniska miljön som ett beslutsstödsystem för mer exakta och effektiva BAAs vid mycket snabbare tolkningstid (<2 s) än den konventionella metoden.
I REF föreslogs en GP-baserad helautomatisk djupinlärningsplattform för BAA.
Fully Automated Deep Learning System for Bone Age Assessment
{'venue': 'Journal of Digital Imaging', 'journal': 'Journal of Digital Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}