CareLit Fachartikel

Accuracy of Trained Physicians is Inferior to Deep Learning-Based Algorithm for Determining Angles in Ultrasound of the Newborn Hip

David Oelen, Pascal Kaiser, Thomas Baumann, Raoul Schmid, Christof Bühler, Bayalag Munkhuu, Stefan Essig · Ultraschall in der Medizin - European Journal of Ultrasound · 2022 · Heft 05 · S. e49-e55

Dokument
847051
CareLit-ID
Jahr
2022
Publikation
PDF
nein
Metadaten
DOI
ja
zitierfähig

Bibliografische Angaben

Zeitschrift
Ultraschall in der Medizin - European Journal of Ultrasound
Autor:innen
David Oelen, Pascal Kaiser, Thomas Baumann, Raoul Schmid, Christof Bühler, Bayalag Munkhuu, Stefan Essig
Ausgabe
Heft 05 / 2022
Jahrgang 43
Seiten
e49-e55
Erschienen: 2022-10-01 00:00:00
ISSN
0172-4614

Zusammenfassung

Zusammenfassung Ziel Die Diagnose von Hüftdysplasie mittels Sonografie erlaubt das Behandeln mit Flexionsorthese, um einer Hüftluxation vorzubeugen. Genaue Bestimmungen der Winkel Alpha und Beta nach Graf sind essenziell für eine korrekte Diagnose. Es ist unklar, ob ein Algorithmus die Winkel vorhersagen könnte. Diese Arbeit vergleicht die Genauigkeit für Anwender und Automation mittels mittlerer quadratischer Fehler (MQF). Material und Methode Wir verwendeten 303 306 Ultraschallbilder von Neugeborenenhüften, die zwischen 2009 und 2016 in Screening-Untersuchungen akquiriert wurden. Ausgebildete Ärzte bestimmten…

Schlagworte

accuracy automation deep learning feedback developmental dysplasia of the hip Ultraschall in der Medizin - European Journal of Ultrasound