肋骨骨折人工智能辅助CT诊断技术的开发及临床应用评价

本研究评估了一种基于深度学习的人工智能算法在诊断肋骨骨折方面的临床有效性。该算法在2019年1月至2019年6月期间的56例病例中，包括46例肋骨骨折和10例对照病例，对所有病例的骨折病变进行了注释，并与基本事实进行比较，评估了每个病例的敏感性和误报结果的数量。结果显示，该算法的灵敏度为89.8%，每个案例的FP数量为2.5。在额外学习后，灵敏度提高到93.5%，FP数量为1.9/case。FP结果在骨小梁中发现，出现骨折、血管沟和伪影。本研究中使用的算法的灵敏度足以帮助在评估的CT图像验证集中快速检测肋骨骨折。