探索基于大数据和人工智能的方法,建立面向儿科罕见遗传病诊断、儿童精准用药的精准医学知识库与临床决策支持系统,并将研发成果通过共享平台辐射儿童医院的合作医疗机构。
上海市儿童医院与卫宁健康合作研发的 “CHBoneAI– 人工智能骨龄检测系统”于2018年4月正式上线,开始临床应用。截至目前,AI骨龄评估临床应用已达5000余例,平均绝对误差仅0.43年,诊断准确率达98%。
骨龄检测背景
人类骨骼的发育是阶段性的,不同阶段的骨骼具有不同的形态特点,因此我们可以通过对骨骼年龄的评估较为准确的看出个体生长发育的情况。
骨龄检测不仅可以确定儿童的生物学年龄,还可以及时了解儿童生长发育和性成熟的趋势,其中包括预测儿童的成年身高。因此目前骨龄检测被大量的应用于确认运动员的实际年龄以确定参赛资格或进行运动员选拔。此外,骨龄测定还有助于一些儿科疾病的诊断,例如内分泌科的医生可以通过骨龄来判断儿童的生长发育是否处于一个正常水平。
随着社会经济的发展、生活水平的提高、政府对二胎的开放,对骨龄检测的需求量将会不断增加。
传统的骨龄检测通常是对儿童的左手手部和腕部进行X光摄片,然后由医生根据图谱对拍得的X光片进行解读。然而,利用医生人工读取X光片并对照图谱的骨龄检测方式耗时过长。此外,医生的主观因素影响较大、各家医生参照标准不统一都会导致精准度难以把控、效率降低。因此,利用人工智能的优势,智能读取影片检测骨龄的智能系统将大大节省医生的诊断时间、提高诊断的精准度。
自动化骨龄判读系统介绍
该系统通过自动获取儿童的左手骨龄X光片影像,对X光片影像进行旋转缩放等图像预处理,以确保影像的正规性和统一性。运用卷积神经网络(CNN)对影像进行分块,使用滑动窗口寻找匹配的区块或关节,并用小窗口框出X光片影像中匹配的区块,其中包括掌骨、尺骨、桡骨、远节指骨、近节指骨等17处。根据对17处,共17*2048 个深度特征的分析,回归分类得到骨龄估计的结果。
骨龄估计为智能检测的骨龄
实际骨龄为医生所判断的骨龄
绝对误差为骨龄估计与实际骨龄之间误差的绝对值。
“CHBoneAI– 人工智能骨龄检测系统”对X光片影像中骨关节定位的精准率达到99%,平均每张X光片影像的处理时间仅为0.3 秒。另外,对于骨龄的平均绝对误差,也就是骨龄估计的检测结果与实际骨龄误差的绝对值为0.45岁。医生的骨龄检测是以1岁为单位,因此该系统较好的控制了误差范围、精准度非常高(该系统目前仅限医院内网使用)。
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