論文の概要: Deep Learning-Based Automatic Diagnosis System for Developmental Dysplasia of the Hip

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03440v2
• Date: Sun, 13 Apr 2025 14:33:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-26 11:11:32.966221
• Title: Deep Learning-Based Automatic Diagnosis System for Developmental Dysplasia of the Hip
• Title（参考訳）: 深層学習による股関節変性症の自動診断システム
• Authors: Yang Li, Leo Yan Li-Han, Hua Tian,
• Abstract要約: 股関節の発達性異形成の臨床的診断は、通常は手動で重要な放射線学的角度を計測する。 本研究の目的は,DDH診断の精度と整合性を高めるために,これらの測定値を統合する自動システムを開発することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.216812203515066
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Objective: The clinical diagnosis of developmental dysplasia of the hip (DDH) typically involves manually measuring key radiological angles -- Center-Edge (CE), Tonnis, and Sharp angles -- from pelvic radiographs, a process that is time-consuming and susceptible to variability. This study aims to develop an automated system that integrates these measurements to enhance the accuracy and consistency of DDH diagnosis. Methods and procedures: We developed an end-to-end deep learning model for keypoint detection that accurately identifies eight anatomical keypoints from pelvic radiographs, enabling the automated calculation of CE, Tonnis, and Sharp angles. To support the diagnostic decision, we introduced a novel data-driven scoring system that combines the information from all three angles into a comprehensive and explainable diagnostic output. Results: The system demonstrated superior consistency in angle measurements compared to a cohort of eight moderately experienced orthopedists. The intraclass correlation coefficients for the CE, Tonnis, and Sharp angles were 0.957 (95% CI: 0.952--0.962), 0.942 (95% CI: 0.937--0.947), and 0.966 (95% CI: 0.964--0.968), respectively. The system achieved a diagnostic F1 score of 0.863 (95% CI: 0.851--0.876), significantly outperforming the orthopedist group (0.777, 95% CI: 0.737--0.817, p = 0.005), as well as using clinical diagnostic criteria for each angle individually (p<0.001). Conclusion: The proposed system provides reliable and consistent automated measurements of radiological angles and an explainable diagnostic output for DDH, outperforming moderately experienced clinicians. Clinical impact: This AI-powered solution reduces the variability and potential errors of manual measurements, offering clinicians a more consistent and interpretable tool for DDH diagnosis.
• Abstract（参考訳）: 目的: 変形性股関節症(DDH)の臨床的診断は、典型的には、骨盤X線写真からCentral-Edge(CE)、Tonnis(Tonnis)、Sharp(シャープ)といった重要な放射線学的角度を手動で測定する。 本研究の目的は,DDH診断の精度と整合性を高めるために,これらの測定値を統合する自動システムを開発することである。 方法と手順: 骨盤X線写真から8つの解剖学的キーポイントを正確に同定し,CE, Tonnis, Sharp角の自動計算を可能にするキーポイント検出のためのエンドツーエンドディープラーニングモデルを開発した。 診断決定を支援するために,3つの角度の情報を包括的かつ説明可能な診断出力に組み合わせた,新しいデータ駆動スコアリングシステムを導入した。 結果: 健常者8名のコホートと比較すると, 角度測定の整合性は良好であった。 CE, Tonnis, Sharp角のクラス内相関係数は, 0.957 (95% CI: 0.952--0.962), 0.942 (95% CI: 0.937--0.947), 0.966 (95% CI: 0.964--0.968), それぞれ0.863 (95% CI: 0.851-0.876), 整形外科群 (0.777, 95% CI: 0.737-0.817, p = 0.005), および各角度の臨床診断基準 (p<0.001) で有意に優れていた。 結論: 本システムは, 放射線学的角度の信頼性と一貫した自動測定, DDHの診断出力を提供し, 適度に経験した臨床医より優れていた。 臨床効果:このAIを利用したソリューションは、手動測定の多様性と潜在的なエラーを低減し、臨床医にDDH診断のためのより一貫性と解釈可能なツールを提供する。

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