期刊简介
中国科学技术协会主管，中华医学会主办、天津医院承办。本刊创刊至今已有30年，始终是我国骨科领域最权威的学术期刊。30年来，我们始终以学术质量为根本，以促进骨科事业发展为己任，以造福人民为最终目标。目前，我刊已被国内外多家数据库收录，影响因子、被引频次、学术地位等持续领先。作为骨科学术交流平台，我们欢迎各种类型的稿件，请关注我们、信赖我们、支持我们、与我们一同进步。
往期目录
-
2001
-
2002
-
2003
-
2004
-
2005
-
2006
-
2007
-
2008
-
2009
-
2010
-
2011
-
2012
-
2013
-
2014
-
2015
-
2016
-
2017
-
2018
-
2019
首页>中华骨科杂志
- 杂志名称：中华骨科杂志
- 主管单位：中国科学技术协会
- 主办单位：中华医学会
- 国际刊号：0253-2352
- 国内刊号：12-1113/R
- 出版周期：半月刊
期刊荣誉：期刊收录：哥白尼索引(波兰), 万方收录(中), JST 日本科学技术振兴机构数据库(日), 剑桥科学文摘, 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 维普收录(中), 文摘杂志, 知网收录(中), CA 化学文摘(美), 国家图书馆馆藏, 上海图书馆馆藏, 北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版)
基于卷积神经网络的计算机自动学习系统判断全膝关节置换手术指征的初步研究
丛锐军；郑龙坡；张瓅韫；陶坤；刘伟；莫向荣；郝有恒；王苗；楼列名；蔡新宇；朱裕昌
关键词：神经网络(计算机), 关节成形术, 置换, 膝, 预后
摘要：目的 探讨基于卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)的计算机自动学习系统判断全膝关节置换手术指征和预后的可能性.方法 构建基于CIFAR-10的DCNN模型,从数据库中经筛选复核得到400例膝关节骨关节炎病例用于分析,包括手术治疗病例300例、非手术治疗病例100例.选取200例术前X线片及其扩增50倍后的10000例图像对DCNN进行训练,再采用经过训练的DCNN对另外200例术前X线片扩增图像的手术指征加以判断.临床标准经过三次复核一致并经过临床疗效验证,作为金标准.采用Pearson相关分析评估DCNN判断结果与临床标准的相关性,DCNN内建精度分析用作参考.结果 用于DCNN机器学习的200例与用于判断的200例患者一般情况和治疗方法的差异无统计学意义.经200例学习后,DCNN机器判断结果与临床标准没有相关性(r=0.000,F=0.001,P=0.970).判断的假阳性率为16.8％(1 681/10 000),假阴性率为33.0％(3 296/10 000);扩增10000例后,DCNN机器判断结果与临床标准之间有相关性(r=0.727,F=11 228.735,P=0.000,R2=0.529).软件内建评估的高精度为0.860.结论 基于卷积神经网络的计算机自动学习系统有望用于判断全膝关节置换手术指征,大样本数据学习后判断准确率将显著提升.
友情链接