EP55 A fully automated approach to adult hip radiographs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Plain radiographs are an essential, and often first line, tool employed in orthopedic practice for the evaluation of a wide range of hip pathologies and anatomic features. Their use ranges from the traumatic conditions such as fractures and dislocations to more chronic conditions such as hip dysplasia, and femoroacetabular impingement. Given this ubiquity, we propose a fully automated approach, or model, to studying these radiographs, employing convolutional neural networks (CNNs). We put forth that such an approach can produce measurements comparable with a trained individual and at a much faster rate. This can be useful in the clinical setting and in research where it enables the study of large datasets. Methods Our dataset includes hip radiographs from 82 patients. Anteroposterior (AP) and modified Dunn views are included and labelled by an orthopedic surgery resident highlighting anatomy of interest. A subset of this data is then used to train convolutional neural networks to perform the same task in a fully automated fashion. Custom developed code is then used to highlight landmarks of interest (such as the centre of the femoral head) and use these landmarks to calculate measurements used in evaluating adult hip anatomy. We tested the performance of this method against orthopedic surgery residents with respect to accuracy and speed. Results We compared the LCEA measurements performed by the automated model above to those of an orthopedic surgery resident as a first step. We show a mean difference of 5.75 degrees with a median of 3 degrees. Run time is approximately 800 milliseconds per radiograph on a consumer grade laptop. Conclusion Initial testing of the model developed suggests such an approach is feasible and can produce reliable results. Next steps are to include more data in model training to improve performance and then include more measurements on more views to achieve a complete evaluation of the adult hip. We then plan to use this model for studying large data sets and extract radiographic parameters with higher accuracy and reliability, and much higher speed than is done by human experts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».