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人工智慧在兒童骨齡影像檢測中的應用

來源 : 中國醫療設備雜誌2021年第3期
update : 2021/06/16
引言
近年來,兒童超重肥胖問題日漸突出,兒童性早熟患病率逐年上升,發育遲緩患病率仍需進一步降低。中國居民營養與慢性病狀況報告(2020 年)顯示,6~17 歲及6 歲以下青少年兒童超重肥胖率分別達到19% 和10.4%[1]。這些小兒內分泌問題的發生與遺傳、環境因素以及生活方式有密切關係,若不及時治療,會給患兒體格發育、心理發育、就業、婚姻等帶來許多不良影響。而診斷該類疾病的關鍵指標之一就是骨齡,但是現有骨齡評估方法在效率、準確上還存在不足,制約了骨齡檢測在臨床的廣泛應用。

隨著人工智慧技術的快速發展,圖像識別相關的人工智慧技術在醫學影像領域內得到了深度應用,例如糖尿病眼底視網膜病變,乳腺癌淋巴結轉移的早期預警和皮膚癌的分類等[2-3]。在骨齡檢測領域,2018 年RSNA 骨齡機器學習挑戰賽中,數十名挑戰者上傳了模型,證明AI 在做出準確而省時的預測上具有巨大潛力[4]。斯坦福醫學院的一項研究也表明,深度學習卷積神經網路模型對兒童骨齡成熟度評估的準確性與放射科專家相似[5]。

1 兒童骨齡定義及測量方法
1.1 骨齡定義
骨齡是通過評估骨骼在不同階段的不同發育形態,以年齡的形式、以歲為單位進行表達的生物學年齡。兒科醫生和內分泌學家認為骨齡可以反映孩子的生物學年齡,並且是從出生到成年常規使用的唯一獨立生物學成熟度指標[6]。檢查骨齡僅需拍攝左手(包含全掌和腕部)X 光正位片,有效輻射劑量小於0.00012 mSv,對兒童非常安全[6-7]。

許多因素影響骨骼發育的進程,包括營養、遺傳、激素和疾病狀態等[6]。與日曆年齡相比,骨齡與身體發育的許多指標(例如生長速度、初潮、肌肉品質、骨礦物質品質)具備更強的相關性,更能準確反應兒童及青少年生長發育實際情況[8]。患有發育遲緩、生長激素缺乏、甲狀腺功能減退、營養不良等疾病的兒童,骨齡通常落後於年齡;患有性早熟、先天性腎上腺增生、超重肥胖等疾病的兒童,骨齡通常提前於年齡[9-10]。因此通過檢測骨齡可以及早瞭解兒童的生長發育潛力以及性成熟趨勢,對於一些內分泌疾病的診療具有很大的指導意義。接受治療的內分泌疾病患兒,需要每半年或一年到院監測骨齡以評估療效。除臨床診斷外,在體育科研領域,骨齡是預測運動員發育的關鍵指標[11-12];在法醫學領域,骨齡作為鑒定年齡的重要手段,有助於精準量刑...完整