Hip Osteoartrit (OA) är en vanlig sjukdom bland medelålders och äldre människor. Traditionellt, hip OA diagnostiseras genom att manuellt bedöma röntgenbilder. Denna studie tog höftleden som föremål för observation och utforskade det diagnostiska värdet av djup inlärning i höftleds artros. Ett djupt konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) tränades och testades på 420 hip röntgenbilder för att automatiskt diagnostisera höft OA. Denna CNN-modell uppnådde en balans med hög känslighet på 95,0% och hög specificitet på 90,7%, samt en noggrannhet på 92,8% jämfört med de främsta läkarna. CNN-modellens prestanda är jämförbar med en behandlande läkare med 10 års erfarenhet. Resultaten av denna studie visar att djupt lärande har lovande potential inom området intelligent medicinsk bilddiagnostik.
Xue m.fl. REF undersökte det diagnostiska värdet av CNN med 420 höftröntgenbilder för att upptäcka höft OA.
A preliminary examination of the diagnostic value of deep learning in hip osteoarthritis
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}