Este estudio desarrolló y evaluó una red neuronal convolucional para detectar fracturas de escafoides en radiografías de muñeca. Usó 1918 radiografías (600 pacientes) de un centro ortopédico entre 2010 y 2020. Entrenó una red YOLOv3 y MobileNetV3 para localizar escafoides y clasificar fracturas. Comparó su rendimiento con el de cuatro cirujanos de mano. La red tuvo una sensibilidad del 82 % y una especificidad del 94 %, similar al voto mayoritario de los cirujanos. La red podría identificar fracturas de escafoides de manera confiable y alcanzar el nivel experto.
Li et al. employed #ArtificialIntelligence to develop a convolutional neural network that can reliably detect scaphoid fractures on radiographs.
— JHSEur (@JHSEur) May 21, 2023
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- Este estudio tuvo como objetivo desarrollar y evaluar una red neuronal convolucional para identificar fracturas de escafoides en radiografías. Se tomó un conjunto de datos de 1918 radiografías de muñeca (600 pacientes) de un centro de referencia ortopédico entre 2010 y 2020.
- Se entrenó una red neuronal convolucional YOLOv3 y MobileNetV3 para la detección de escafoides y la clasificación de fracturas, respectivamente. El rendimiento diagnóstico de la red neuronal convolucional se comparó con la decisión mayoritaria de cuatro cirujanos de mano.
- La red neuronal convolucional logró una sensibilidad del 82 % y una especificidad del 94 %, con un área bajo la característica operativa del receptor del 92 %, mientras que los cirujanos lograron una sensibilidad del 76 % y una especificidad del 96 %.
- La comparación indicó que el desempeño de la red neuronal convolucional fue similar al voto mayoritario de los cirujanos. Además, reveló que la red neuronal convolucional podría usarse para identificar fracturas de escafoides en radiografías de manera confiable y tiene potencial para lograr el rendimiento de nivel experto.
Li T, Yin Y, Yi Z, Guo Z, Guo Z, Chen S. Evaluation of a convolutional neural network to identify scaphoid fractures on radiographs. J Hand Surg Eur Vol. 2023 May;48(5):445-450. doi: 10.1177/17531934221127092. Epub 2022 Oct 7. PMID: 36205038.
© The Author(s) 2022.
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