基于深度学习技术的发育性髋关节发育不良超声图像分析研究

为解决新生儿发育性髋关节发育不良(DDH)早期诊断难题，研究人员采用EfficientNet深度学习模型结合支持向量机(SVM)和K近邻(KNN)分类器，对947例髋关节超声图像进行智能分析。研究首次实现四分类最高准确率达97%，二分类达100%，为DDH超声筛查提供了高效AI解决方案。

　　

这项开创性研究探索了深度学习技术在发育性髋关节发育不良(Developmental Dysplasia of the Hip, DDH)诊断中的应用价值。研究团队创新性地采用三种不同版本的EfficientNet模型(EfficientNetB0/B1/B2)，对2018-2021年间947例(女450/男497)婴幼儿髋关节超声图像进行智能分析。

研究采用经典的Graf分型法，设计了两阶段实验方案：第一阶段将病例分为成熟髋关节(Type 1)和发育不良髋关节(其他类型)两类；第二阶段则基于α角细分为四组(Type 1:451例，Type 2a/2b:326例，Type 2c/D:137例，Type 3/4:33例)。为提高模型性能，特别引入了支持向量机(Support Vector Machine)和K近邻(K-nearest neighbors)两种机器学习分类器。

实验结果令人振奋：在基础模型测试中，EfficientNetB1对二分类任务取得0.9577的最高准确率，EfficientNetB0对四分类任务达0.8571；加入分类器后性能显著提升，EfficientNetB1+B2组合实现二分类100%准确率，EfficientNetB0在四分类中达到0.97。这些突破性数据证实，深度学习结合传统分类器能显著提高DDH超声诊断的自动化水平和准确度。

该研究为婴幼儿髋关节发育异常的早期筛查提供了创新性AI解决方案，其采用的模型融合策略和分级诊断思路，为其他肌肉骨骼系统疾病的智能诊断提供了重要参考。特别值得注意的是，研究首次实现了基于纯超声图像的DDH精细分型(四分类)，这对临床诊疗决策具有重要指导价值。