Ứng dụng mô hình học sâu để phát hiện và phân loại gãy cổ xương đùi và gãy liên mấu chuyển trên X-quang
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Gãy cổ xương đùi và gãy liên mấu chuyển là các tổn thương thường gặp trong chấn thương vùng háng. Việc phát hiện và phân loại chính xác có vai trò quan trọng trong lựa chọn phương pháp điều trị nhưng phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm bác sĩ. Nghiên cứu này sử dụng mô hình RF-DETR làm cơ sở để xây dựng mô hình phát hiện và phân loại gãy cổ xương đùi và gãy liên mấu chuyển trên phim X-quang. Mô hình RF-DETR được huấn luyện và kiểm định nội bộ trên 1.483 hình ảnh X-quang công khai. Đánh giá ngoài được thực hiện trên 93 phim X-quang tại bệnh viện, với tiêu chuẩn vàng là sự đồng thuận của hai bác sĩ chuyên khoa chấn thương chỉnh hình. Trên tập kiểm định nội bộ, mô hình đạt mAP@50 93,9%, precision 91,8%, recall 90,6%. Trên dữ liệu bệnh viện, mô hình đạt accuracy 95,7% (KTC 95%: 89,5 - 98,3%), cao hơn bác sĩ đa khoa 78,5% (KTC 95%: 69,1 - 85,6%), p < 0,001 (McNemar test), với hệ số kappa 0,936. Mô hình học sâu RF-DETR cho hiệu năng cao và có tiềm năng hỗ trợ chẩn đoán lâm sàng.
Chi tiết bài viết
Từ khóa
Trí tuệ nhân tạo, gãy cổ xương đùi, gãy liên mấu chuyển, X-quang, RF-DETR
Tài liệu tham khảo
2. Cannon J, Silvestri S, Munro M. Imaging choices in occult hip fracture. The Journal of emergency medicine. Aug 2009; 37(2): 144-52. doi:10.1016/j.jemermed.2007.12.039.
3. Dominguez S, Liu P, Roberts C, Mandell M, Richman PB. Prevalence of traumatic hip and pelvic fractures in patients with suspected hip fracture and negative initial standard radiographs-a study of emergency department patients. Academic emergency medicine : official journal of the Society for Academic Emergency Medicine. Apr 2005; 12(4): 366-9. doi:10.1197/j.aem.2004.10.024.
4. Kazley JM, Banerjee S, Abousayed MM, Rosenbaum AJ. Classifications in Brief: Garden Classification of Femoral Neck Fractures. Clinical orthopaedics and related research. Feb 2018; 476(2): 441-445. doi:10.1007/s11999.0000000000000066.
5. Krogue JD, Cheng KV, Hwang KM, et al. Automatic Hip Fracture Identification and Functional Subclassification with Deep Learning. Radiology Artificial intelligence. Mar 2020; 2(2): e190023. doi:10.1148/ryai.2020190023.
6. Sato Y, Takegami Y, Asamoto T, et al. Artificial intelligence improves the accuracy of residents in the diagnosis of hip fractures: a multicenter study. BMC musculoskeletal disorders. May 3 2021; 22(1): 407. doi:10.1186/s12891-021-04260-2.
7. Robinson I, Robicheaux P, Popov M, Ramanan D, Peri NJapa. RF-DETR: neural architecture search for real-time detection transformers. 2025; doi:10.48550/arXiv.2511.09554.
8. González G, Galant J, Salinas JM, et al. Classification and segmentation of hip fractures in x-rays: highlighting fracture regions for interpretable diagnosis. Insights into imaging. Apr 15 2025; 16(1): 86. doi:10.1186/s13244-025-01958-y.
9. Beyaz S, Açıcı K, Sümer E. Femoral neck fracture detection in X-ray images using deep learning and genetic algorithm approaches. Joint diseases and related surgery. 2020; 31(2): 175-183. doi:10.5606/ehc.2020.72163.
10. Sapkota R, Cheppally RH, Sharda A, Karkee MJapa. Rf-detr object detection vs yolov12: A study of transformer-based and cnn-based architectures for single-class and multi-class greenfruit detection in complex orchard environments under label ambiguity. 2025; doi:10.48550/arXiv.2504.13099.
11. Hsieh SL, Chiang JL, Chuang CH, Chen YY, Hsu CJ. A Computer-Assisted Diagnostic Method for Accurate Detection of Early Nondisplaced Fractures of the Femoral Neck. Biomedicines. 2023; 11(11): 3100. doi:10.3390/biomedicines11113100.
12. Yang J, Park J, Park K, et al. Garden classification of femoral neck fracture using deep-learning algorithm. Scientific Reports. 2025/12/16 2025; 15(1): 43926. doi:10.1038/s41598-025-27766-4.
13. Chang SM, Hou ZY, Hu SJ, Du SC. Intertrochanteric Femur Fracture Treatment in Asia: What We Know and What the World Can Learn. The Orthopedic clinics of North America. Apr 2020; 51(2): 189-205. doi:10.1016/j.ocl.2019.11.011.