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Jun 01, 2023

깊은

루 Y, 외. 논문 44. 발표 장소: 미국 스포츠의학 정형외과 학회 연례 회의; 2023년 7월 12~16일; 워싱턴 DC Lu Y, 외. 논문 44. 발표 장소: American Orthopedic

루 Y, 외. 논문 44. 발표 장소: 미국 스포츠의학 정형외과 학회 연례 회의; 2023년 7월 12~16일; 워싱턴 DC

루 Y, 외. 논문 44. 발표 장소: 미국 스포츠의학 정형외과 학회 연례 회의; 2023년 7월 12~16일; 워싱턴 DC

워싱턴 - 제시된 결과에 따르면, 딥러닝 컴퓨터 비전 알고리즘은 측면 무릎 방사선 사진에서 후방 경골 경사를 정확하게 측정할 수 있습니다.

"후경골 경사면은 생체 역학 및 운동학, 특히 전방으로 이동하는 경골에 어떤 영향을 미치는지에 중요한 영향을 미칩니다."루 이닝, MD, 미국 정형외과 학회 연례 회의에서 발표한 내용입니다. “일차 또는 개정 ACL 재구성 후 실패의 위험 요소로서의 중요성은 문헌에서 잘 검토되었습니다.”라고 그는 덧붙였습니다.

Lu와 동료들은 딥러닝 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용하여 ACL 재건술을 받은 300명의 환자의 짧은 다리 측면 방사선 사진에서 후방 경골 경사를 자동으로 측정했습니다. 알고리즘은 경골 간부, 경골 관절 표면 및 경골 결절 부분을 고려합니다. 연구원들은 딥 러닝 알고리즘의 성능을 인간의 수동 측정과 비교했습니다.

초록에 따르면 딥러닝 알고리즘은 검증 코호트에서 0.885의 평균 주사위 유사성 계수를 달성했습니다. 딥러닝 알고리즘과 수동 측정 간의 평균 차이는 1.92°였습니다. Lu에 따르면 연구원들은 이 알고리즘을 디지털 애플리케이션에 통합하여 5초 이내에 후방 경골 경사면의 정확한 측정을 제공했습니다.

“[인공지능]은 '완벽한 것'이 아닙니다. 만병통치약은 아닙니다. 따라서 최고의 데이터만큼 좋은 것입니다. 긴 다리 방사선 사진인 금본위제 측정치와 비교하여 이를 검증해야 할 것입니다.”라고 Yu는 말했습니다. "이러한 측정이 이식 실패나 재수술과 같은 결과 측면에서 임상적 예측을 가능하게 하는지 여부는 아직 밝혀지지 않았습니다."라고 그는 결론을 내렸습니다.