条件GAN辅助脊柱侧弯筛查模型

无辐射快速评估

一种能从单张智能手机照片生成虚拟X光片并自动测量Cobb角的深度学习模型，诊断准确率超过脊柱外科专家，可用于大规模无辐射筛查。

He, Zhong · Neng, Lu · Yi, Chen · Elvis, Chun-Sing Chui · 刘震 · 秦晓东 · Li, Jie · Wang, Shensgru · Junlin, Yang · 王志玮 · Wang, Yimu · 邱勇 · Wayne, Yuk-Wai Lee · Jack, Chun-Yiu Cheng · Kenneth Guangpu, Yang · Adam, Yiu-Chung Lau · Xiaoli, Liu · Xipu, Chen · 李武军 · 朱泽章

EClinicalMedicine 2024

参数信息

主弯Cobb角平均绝对误差

3.2 °

主弯严重程度分级准确率

0.93

胸弯位置分类准确率

0.93

弯型分类准确率

0.97

技术优势

不用拍X光

只需一张手机或相机拍摄的背部2D-RGB照片，模型就能生成虚拟X光片，避免辐射暴露。

分级比专家还准

在前瞻性测试集上，主弯严重程度分级准确率0.93，超过两名脊柱外科专家。

胸弯位置也认得准

胸弯位置分类准确率0.93，优于基线cGAN模型，有助于判断侧弯类型。

应用场景

• 脊柱侧弯筛查：用手机拍照就能初筛，适合校园或基层大规模体检，代替部分X光检查。
• 医学影像生成：从普通RGB照片生成虚拟X光片，为缺乏影像设备的场景提供替代方案。
• 骨科手术规划：自动给出Cobb角和弯型分类，辅助医生快速判断严重程度和手术指征。