Deep Learning-Based Automatic Diagnosis System for Developmental Dysplasia of the Hip
Notice bibliographique
Résumé
The clinical diagnosis of developmental dysplasia of the hip (DDH) typically involves manually measuring key radiological angles-Center-Edge (CE), Tönnis, 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. 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, Tönnis, 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. The system demonstrated superior consistency in angle measurements compared to a cohort of eight moderately experienced orthopedists. The intraclass correlation coefficients for the CE, Tönnis, 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, [Formula: see text]), as well as using clinical diagnostic criteria for each angle individually ([Formula: see text]). 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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».