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利用两家医院的全景x线片构建的深度学习模型用于诊断下颌骨髁突骨折的性能( Performance of deep learning models constructed using panoramic radiographs from two hospitals to diagnose fractures of the mandibular condyle )
M Nishiyama K Ishibashi Y Ariji M Fukuda E Ariji
目的:利用两家医院的数据集,验证深度学习(DL)模型在下颌骨髁突骨折全景影像诊断中的分类性能,并比较其内部和外部的有效性。方法收集两所医院100例髁突伴骨折和不伴骨折的全景片,采用五重交叉验证法建立和评价DL模型。分类性能的内部和外部有效性被评估为准确性、敏感性、特异性和接收器操作特征曲线下面积(AUC)。结果在内部效度方面,获得了较高的分类性能,AUC值>0.85。相反,来自两家医院的数据集的外部有效性表现出较低的绩效。使用两家医院的合并数据集,DL模型表现出较高的性能,略优于或等于内部效度,但没有统计学差异。结论所建立的DL模型可用于下颌骨髁突骨折的全景影像诊断。然而,在推广DL系统时应考虑域移位现象。
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