CT三维重建技术结合深度学习算法推断成人坐骨年龄

目的探索适用于中国西部汉族人群的CT三维重建图像年龄自动推断深度学习模型,评估其可行性与可靠性。方法收集20.0~80.0岁中国西部汉族人群骨盆CT回顾性影像学数据1200例(男性600例,女性600例),重建为三维虚拟骨骼模型,区分性别、左右截取坐骨结节特征区域图像建立样本库。使用ResNet34模型,随机抽取不同性别各500例样本作为训练及验证集,剩余样本作为测试集,使用初始学习及迁移学习对区分性别、左右的图像进行训练,以平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、均方根误差(root mean square error,RMSE)作为主要指标评价模型。结果不同性别组成中预测结果存在差异,双侧模型预测结果优于左、右单侧模型,迁移模型预测结果优于初始模型。不同性别组成的双侧迁移模型预测结果中,男性MAE为7.74岁、RMSE为9.73岁,女性MAE为6.27岁、RMSE为7.82岁,混合性别MAE为6.64岁,RMSE为8.43岁。结论基于中国西部汉族人群坐骨结节图像应用ResNet34结合迁移学习算法构建的骨龄推断模型可以有效推断成人坐骨骨龄。