Определение костного возраста с использованием искусственного интеллекта

Abstract

Определение костного возраста — обязательный этап, входящий в клинический протокол диагностики детей с эндокринными заболеваниями, характеризующимися нарушением роста. Сопоставление хронологического и костного возраста пациента определяет необходимость проведения дополнительных диагностических исследований, позволяющих уточнить этиологию данной патологии, и в последующем объективно оценить эффективность проводимого лечения. В статье описывается альтернативный автоматический метод определения костного возраста, исключающий погрешности из-за субъективности визуального восприятия исходных данных, используемых для определения показателя традиционными методиками. Предлагаемый авторами метод основан на применении искусственных нейронных сетей и реализован в составе программного приложения BoneAgeAnalyzer.

Determination of bone age is a mandatory step in the clinical protocol for the diagnosis of children suffering from endocrine diseases, which are characterized by impaired growth. The result of comparing the chronological and bone age of the patient depends on the need for additional diagnostic studies, which make it possible to clarify the etiology of this pathology, and subsequently to objectively assess the effectiveness of the treatment. This article describes an alternative automatic method for determining bone age. The method proposed by the authors is based on the use of artificial neural networks and is implemented as part of the «Bone Age Analyzer» software application. This method allows to eliminate the errors in the result that arise due to the subjectivity of traditional visual methods for determining the indicator.