Los estudios de edad ósea ayudan a estimar la madurez del sistema esquelético de un niño, generalmente mediante una radiografía de la muñeca izquierda, mano y dedos. Los huesos en la imagen de rayos X se comparan con imágenes de rayos X en un atlas estándar de desarrollo óseo, basado en datos de gran cantidad de otros niños del mismo género y edad. Una diferencia entre la edad ósea de un niño y su edad cronológica podría indicar un problema de crecimiento.
El algoritmo de IA de RAD Sherpa analiza escaneos de imágenes de varias modalidades y los diagnostica predictivamente para una serie de hallazgos clínicos diferentes. Esto puede ayudar a los radiólogos a proporcionar un diagnóstico preciso y oportuno de condiciones que retrasan o aceleran el crecimiento físico y desarrollo, como deficiencia de hormona de crecimiento, hipotiroidismo, pubertad precoz, y trastornos de las glándulas suprarrenales, trastornos genéticos del crecimiento como el síndrome de Turner (ST), y problemas ortopédicos u ortodónticos en los que el momento y tipo de tratamiento (cirugía, aparatos, etc.) debe guiarse por el crecimiento previsto del niño.
Flujo de Trabajo Técnico
El flujo de trabajo de nuestro modelo incluye preprocesamiento, inferencia y evaluación del modelo. El procedimiento de preprocesamiento del modelo incluye extracción, normalización y reescalado. El modelo de inferencia utiliza una red neuronal convolucional para aprender relaciones complejas entre las características extraídas de las imágenes de rayos X y la edad ósea. El proceso de evaluación del modelo muestra que nuestro modelo tiene alta precisión en el conjunto de datos de prueba.
Características Principales
- Evaluación automatizada de madurez esquelética
- Métodos GP Atlas y TW3 compatibles
- Cálculo instantáneo de edad ósea
- Predicciones detalladas de crecimiento
- Integración con sistemas PACS
Calculadora de Edad Ósea
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