Infant hip screening using multi-class ultrasound scan segmentation

要約

股関節の発達異形成（DDH）は、乳児において大腿骨頭が股関節に正しく配置されていない状態である。我々は、超音波画像内の主要な構造をセグメント化するための深層学習アルゴリズムを提案し、これを用いて大腿骨頭被覆率（FHC）を計算し、DDHのスクリーニング診断を提供する。我々の知る限り、これはDDHスクリーニングのためのFHC計算を自動化した最初の研究である。我々のアルゴリズムは、国際的な最先端技術を凌駕し、我々のテスト画像の89.8%で専門家である臨床医と一致した。

要約(オリジナル)

Developmental dysplasia of the hip (DDH) is a condition in infants where the femoral head is incorrectly located in the hip joint. We propose a deep learning algorithm for segmenting key structures within ultrasound images, employing this to calculate Femoral Head Coverage (FHC) and provide a screening diagnosis for DDH. To our knowledge, this is the first study to automate FHC calculation for DDH screening. Our algorithm outperforms the international state of the art, agreeing with expert clinicians on 89.8% of our test images.

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