Predição de idade óssea a partir de imagens radiográficas do carpo usando aprendizado profundo

Autores

  • Rafael Guimarães Malanga UFCSPA
  • Viviane Rodrigues Botelho UFCSPA
  • Thatiane Alves Pianoschi UFCSPA
  • Jose Rodrigo Mendes Andrade HCPA
  • Guilherme Ribeiro Garcia HCPA
  • Rochelle Lykawka HCPA
  • Alexandre Bacelar HCPA
  • Carla Diniz Lopes Becker UFCSPA

DOI:

https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1361

Palavras-chave:

Radiodiagnóstico, Deep Learning, Idade óssea

Resumo

A idade biológica, indicador crucial do desenvolvimento humano, reflete as mudanças físicas e mentais associadas ao envelhecimento. A estimativa da idade óssea, um método comum na prática clínica que busca informações sobre idade biológica, pode ser subjetiva e imprecisa. Objetivo: Este estudo propõe métodos baseados em técnicas de aprendizado profundo para estimar a idade esquelética a partir de imagens de raios-X da mão. Método: Utilizamos conjuntos de dados divididos por gênero e idade para treinar e testar os modelos. Resultados: Os resultados demonstram promissoras estimativas, com erros médios de 10,808 meses em um conjunto de dados público e 15,548 meses em um conjunto privado. A ferramenta desenvolvida, com sua interface gráfica intuitiva, oferece uma utilização prática para profissionais médicos e pesquisadores. Conclusão: Este estudo aplica aprendizado profundo para prever a idade óssea, o que pode auxiliar na avaliação do desenvolvimento esquelético em áreas como pediatria e ortopedia.

Biografias Autor

Rafael Guimarães Malanga, UFCSPA

Master’s Student, Federal University of Health Sciences of Porto Alegre – UFCSPA, Porto Alegre (RS), Brazil.

Viviane Rodrigues Botelho, UFCSPA

Ph.D., Federal University of Health Sciences of Porto Alegre – UFCSPA, DECESA, Porto Alegre (RS), Brazil.

Thatiane Alves Pianoschi, UFCSPA

Ph.D., Federal University of Health Sciences of Porto Alegre – UFCSPA, DECESA, Porto Alegre (RS), Brazil.

Jose Rodrigo Mendes Andrade, HCPA

M.Sc, , Hospital of Clinics of Porto Alegre – HCPA, Porto Alegre (RS), Brazil.

Guilherme Ribeiro Garcia, HCPA

Bachelor of Physics, Hospital of Clinics of Porto Alegre – HCPA, Porto Alegre (RS), Brazil.

Rochelle Lykawka, HCPA

M.Sc, , Hospital of Clinics of Porto Alegre – HCPA, Porto Alegre (RS), Brazil.

Alexandre Bacelar, HCPA

M.Sc, , Hospital of Clinics of Porto Alegre – HCPA, Porto Alegre (RS), Brazil.

Carla Diniz Lopes Becker, UFCSPA

Ph.D., Federal University of Health Sciences of Porto Alegre – UFCSPA, DECESA, Porto Alegre (RS), Brazil.

Referências

Prokop-Piotrkowska M, Marszałek-Dziuba K, Moszczyńska E, Szalecki M, Jurkiewicz E. Traditional and new methods of bone age assessment-an overview. J Clin Res Pediatric Endocrinology. 2021;13:251. DOI: https://doi.org/10.4274/jcrpe.galenos.2020.2020.0091

Dallora AL, Anderberg P, Kvist O, Mendes E, Diaz Ruiz S, Sanmartin Berglund J. Bone age assessment with various machine learning techniques: A systematic literature review and meta-analysis. PLoS One. 2019;14 DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0220242

Delorme AL. Automatic methodology for bone age estimation using shape analysis in carpal radiographs [dissertação de mestrado]. São Carlos: School of Engineering of São Carlos, University of São Paulo; 2010. [citado em 13 fev 2023].

Vrbaški S, Ito M, Moyano LG, de Santana VF. Characterization of breast tissues in density and effective atomic number basis via spectral X-ray computed tomography. Physics in Medicine & Biology. 2023;68(14):145019. DOI: https://doi.org/10.1088/1361-6560/acdbb6

Todd TW. Atlas of Skeletal Maturation. The C.V. Mosby Company; 1937. p. 37.

Olivete Júnior C, Rodrigues ELL. Bone maturity: estimation by simplifications of the Eklof and Ringertz method. Radiol Bras. 2010;43. DOI: https://doi.org/10.1590/S0100-39842010000100006

Halabi SS, et al. The RSNA pediatric bone age machine learning challenge. Radiology. 2019;290:498-503. DOI: https://doi.org/10.1148/radiol.2018180736

Zulkifley MA, Mohamed NA, Abdani SR, Kamari NAM, Moubark AM, Ibrahim AA. Intelligent bone age assessment: an automated system to detect a bone growth problem using convolutional neural networks with attention mechanism. Diagnostics. 2021;11(5):765. DOI: https://doi.org/10.3390/diagnostics11050765

An DY. Bone age estimation using mosaics of ossification centers from carpal radiographs as input images for Deep Learning [dissertação de mestrado]. Espírito Santo: Federal Institute of Espírito Santo; 2017.

Lee H, et al. Fully Automated Deep Learning System for Bone Age Assessment. Boston: Springer; 2017. p. 30, 427-441. DOI: https://doi.org/10.1007/s10278-017-9955-8

Tuma CESN, et al. Assessment of bone age in children aged 9 to 12 years in the city of Manaus-AM. Dental Press J Orthod. 2011;16(3):63-69. DOI: https://doi.org/10.1590/S2176-94512011000300008

Pinto VCM, et al. Relationship of bone age and hormonal markers with the physical capacity of adolescents. J Hum Growth Dev. 2017;27(1):77-83. DOI: https://doi.org/10.7322/jhgd.127658

Publicado

2024-11-19

Como Citar

Malanga, R. G., Botelho, V. R., Pianoschi, T. A., Andrade, J. R. M., Garcia, G. R., Lykawka, R., … Becker, C. D. L. (2024). Predição de idade óssea a partir de imagens radiográficas do carpo usando aprendizado profundo. Journal of Health Informatics, 16(Especial). https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1361

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