目的:研发基于人工智能深度学习技术的髋关节翻修术前CT影像分割算法，并进行验证及初步应用。方法:回顾性分析2019年4月至2022年10月于中国人民解放军总医院收治的有清晰CT数据资料的翻修病例706例，其中男520例，年龄（58.45±18.13）岁；女186例，年龄（52.23±16.23）岁。均为单侧，左侧402髋、右侧304髋。搭建transformer_unet卷积神经网络并使用Tensorflow 1.15进行网络模型训练，实现对翻修髋关节CT影像的智能分割。基于已研发的全髋关节置换术三维规划系统，初步构建髋关节翻修手术智能规划系统。分别采用dice overlap coefficient（DOC）、average surface distance（ASD）、Hausdorff distance（HD）参数对transformer_unet、全卷积网络（fully convolutional networks，FCN）、2D U-Net、和Deeplab v3+的分割精度进行评估，统计分割耗时对上述网络的分割效率进行评估。结果:与FCN、2D U-Net和Deeplab v3+学习曲线相比，transformer_unet网络可通过较少的训练量实现更优的训练效果。Transformer_unet的DOC为95
作者：吴东；孔祥朋；杨敏之；刘星宇；张逸凌；柴伟
来源：中华骨科杂志 2023 年 43卷 1期
