人工智能辅助髋关节超声标准切面实时检测：一种深度学习新方法在发育性髋关节发育不良诊断中的应用

为解决发育性髋关节发育不良(DDH)超声筛查中标准切面识别依赖操作者经验的问题，研究人员开发了AI-SPS实时检测软件。通过训练YOLOv11n和SSD-MobileNet V2模型（数据集含2,737帧图像），YOLOv11n以86.3%准确率、0.83 F1值显著提升诊断一致性，为DDH自动化筛查提供新工具。

　　

髋关节发育不良(Developmental Dysplasia of the Hip, DDH)作为一组髋关节发育异常疾病，早期精准诊断对预后至关重要。当前Graf超声检查法虽广泛应用，但标准切面识别存在显著操作者间差异——菜鸟医师误诊率居高不下，全因那关键一帧超声图像的捕捉功力不足。

科研团队祭出AI-SPS智能武器，从45段临床超声视频中提炼出2,737张标注图像（含1,737标准切面与1,000干扰项），让SSD-MobileNet V2和YOLOv11ⁿ两大目标检测模型展开较量。独立测试集934帧图像揭晓战果：YOLOv11ⁿ以86.3%准确率碾压对手（75.2%），0.88召回率证明其火眼金睛，0.78精准度则显示极少误伤良民。

这套系统最炫酷之处在于实时分析能力——超声探头滑过婴儿髋关节的瞬间，算法就能像老司机般精准锁定标准切面。未来整合Graf分型系统后，从扫描到诊断的全自动DDH筛查流水线或将颠覆传统诊疗模式。

（注：本研究证据等级为III级诊断性研究，作者声明无利益冲突）