KCI등재
SCOPUS
SCIE
Automatically Diagnosing Skull Fractures Using an Object Detection Method and Deep Learning Algorithm in Plain Radiography Images
저자
Tae Seok Jeong (Department of Traumatology, Gil Medical Center, Gachon University College of Medicine) ; Gi Taek Yee (Department of Neurosurgery, Gil Medical Center, Gachon University College of Medicine) ; Kwang Gi Kim (Department of Biomedical Engineering, Gil Medical Center, Gachon University College of Medicine) ; Young Jae Kim (Department of Biomedical Engineering, Gil Medical Center, Gachon University College of Medicine) ; Sang Gu Lee (Department of Neurosurgery, Gil Medical Center, Gachon University College of Medicine) ; Woo Kyung Kim (Department of Traumatology, Gil Medical Center, Gachon University College of Medicine)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCOPUS,SCIE
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
53-62(10쪽)
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Objective : Deep learning is a machine learning approach based on artificial neural network training, and object detection algorithm using deep learning is used as the most powerful tool in image analysis. We analyzed and evaluated the diagnostic performance of a deep learning algorithm to identify skull fractures in plain radiographic images and investigated its clinical applicability.
Methods : A total of 2026 plain radiographic images of the skull (fracture, 991; normal, 1035) were obtained from 741 patients. The RetinaNet architecture was used as a deep learning model. Precision, recall, and average precision were measured to evaluate the deep learning algorithm’s diagnostic performance.
Results : In ResNet-152, the average precision for intersection over union (IOU) 0.1, 0.3, and 0.5, were 0.7240, 0.6698, and 0.3687, respectively. When the intersection over union (IOU) and confidence threshold were 0.1, the precision was 0.7292, and the recall was 0.7650. When the IOU threshold was 0.1, and the confidence threshold was 0.6, the true and false rates were 82.9% and 17.1%, respectively. There were significant differences in the true/false and false-positive/false-negative ratios between the anteriorposterior, towne, and both lateral views (p=0.032 and p=0.003). Objects detected in false positives had vascular grooves and suture lines. In false negatives, the detection performance of the diastatic fractures, fractures crossing the suture line, and fractures around the vascular grooves and orbit was poor.
Conclusion : The object detection algorithm applied with deep learning is expected to be a valuable tool in diagnosing skull fractures.
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