Applying Deep Learning to Establish a Total Hip Arthroplasty Radiography Registryhttps://t.co/iJdtevkG8r#Hip #Radiography #jbjs #Orthopeadic #Surgeon #Orthotwitter #Medtwitter pic.twitter.com/qnd9bzf90N
— J Bone & Joint Surg (@jbjs) July 27, 2022
- Establecer registros de imágenes para grandes cohortes de pacientes es un desafío porque el etiquetado manual es tedioso y depender únicamente de los metadatos DICOM (imágenes digitales y comunicaciones en medicina) puede generar errores. Nos esforzamos por establecer un registro automatizado de radiografías pélvicas y de cadera de pacientes con artroplastia total de cadera (ATC) mediante la utilización de canalizaciones de aprendizaje profundo. Los objetivos del estudio fueron (1) utilizar estas canalizaciones automatizadas para identificar todas las radiografías pélvicas y de cadera con la anotación adecuada de lateralidad y presencia o ausencia de implantes, y (2) medir automáticamente la inclinación y la versión del componente acetabular para las imágenes de THA.
- Desarrollamos una serie altamente precisa de algoritmos de aprendizaje profundo para curar y anotar rápidamente las radiografías de pacientes THA. Esta tubería eficiente puede ser utilizada por otras instituciones o registros para construir bases de datos de radiografías para la atención de pacientes, la vigilancia longitudinal y la investigación a gran escala. El enfoque paso a paso para establecer un registro de radiografías se puede utilizar además como una guía de flujo de trabajo para otras áreas anatómicas.
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35866648/
Rouzrokh P, Khosravi B, Johnson QJ, Faghani S, Vera Garcia DV, Erickson BJ, Kremers HM, Taunton MJ, Wyles CC. Applying Deep Learning to Establish a Total Hip Arthroplasty Radiography Registry: A Stepwise Approach. J Bone Joint Surg Am. 2022 Jul 21. doi: 10.2106/JBJS.21.01229. Epub ahead of print. PMID: 35866648.
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