KCI등재
SCIE
SCOPUS
Automatic Detection and Classification of Rib Fractures on Thoracic CT Using Convolutional Neural Network: Accuracy and Feasibility
저자
Zhou Qing-Qing (Department of Radiology, The Affiliated Jiangning Hospital of Nanjing Medical University, Nanjing, China.) ; Wang Jiashuo (Research Center of Biostatistics and Computational Pharmacy, China Pharmaceutical University, Nanjing, China.) ; Tang Wen (FL 8, Ocean International Center E, Beijing, China.) ; Hu Zhang-Chun (Department of Radiology, The Affiliated Jiangning Hospital of Nanjing Medical University, Nanjing, China.) ; Xia Zi-Yi (Department of Radiology, The Affiliated Jiangning Hospital of Nanjing Medical University, Nanjing, China.) ; Xue-Song Li (Department of Radiology, The Affiliated Jiangning Hospital of Nanjing Medical University, Nanjing, China.) ; Zhang Rongguo (FL 8, Ocean International Center E, Beijing, China.) ; Yin Xindao (Department of Radiology, Nanjing First Hospital, Nanjing Medical University, Nanjing, China.) ; Zhang Bing (Department of Radiology, The Affiliated Nanjing Drum Tower Hospital of Nanjing University Medical School, Nanjing, China.) ; Zhang Hong (Department of Radiology, The Affiliated Jiangning Hospital of Nanjing Medical University, Nanjing, China.)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2020
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCIE,SCOPUS
자료형태
학술저널
수록면
869-879(11쪽)
KCI 피인용횟수
8
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Objective: To evaluate the performance of a convolutional neural network (CNN) model that can automatically detect and classify rib fractures, and output structured reports from computed tomography (CT) images.
Materials and Methods: This study included 1079 patients (median age, 55 years; men, 718) from three hospitals, between January 2011 and January 2019, who were divided into a monocentric training set (n = 876; median age, 55 years; men, 582), five multicenter/multiparameter validation sets (n = 173; median age, 59 years; men, 118) with different slice thicknesses and image pixels, and a normal control set (n = 30; median age, 53 years; men, 18). Three classifications (fresh, healing, and old fracture) combined with fracture location (corresponding CT layers) were detected automatically and delivered in a structured report. Precision, recall, and F1-score were selected as metrics to measure the optimum CNN model. Detection/diagnosis time, precision, and sensitivity were employed to compare the diagnostic efficiency of the structured report and that of experienced radiologists.
Results: A total of 25054 annotations (fresh fracture, 10089; healing fracture, 10922; old fracture, 4043) were labelled for training (18584) and validation (6470). The detection efficiency was higher for fresh fractures and healing fractures than for old fractures (F1-scores, 0.849, 0.856, 0.770, respectively, p = 0.023 for each), and the robustness of the model was good in the five multicenter/multiparameter validation sets (all mean F1-scores > 0.8 except validation set 5 [512 x 512 pixels; F1-score = 0.757]). The precision of the five radiologists improved from 80.3% to 91.1%, and the sensitivity increased from 62.4% to 86.3% with artificial intelligence-assisted diagnosis. On average, the diagnosis time of the radiologists was reduced by 73.9 seconds.
Conclusion: Our CNN model for automatic rib fracture detection could assist radiologists in improving diagnostic efficiency, reducing diagnosis time and radiologists’ workload.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2023 | 평가예정 | 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (해외등재 학술지 평가) | KCI등재 |
2016-11-15 | 학회명변경 | 영문명 : The Korean Radiological Society -> The Korean Society of Radiology | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.61 | 0.46 | 1.15 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.93 | 0.84 | 0.494 | 0.06 |
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