深度學(xué)習(xí)算法可制作精度較高的矯形鞋墊

2/2深度學(xué)習(xí)算法可制作精度較高的矯形鞋墊

2023-05-2609:33導(dǎo)語

足部疼痛會導(dǎo)致人們平衡和步態(tài)出現(xiàn)問題，并增加跌倒的風(fēng)險。矯形鞋墊是緩解足部疼痛的重要手段，并已廣泛應(yīng)用于臨床實踐。最近，一組韓國的研究人員使用深度學(xué)習(xí)算法成功制作了有較高精度的矯形鞋墊。

1、研究背景

足部疼痛在成年人中很常見，尤其是老年人。據(jù)報道，足部疼痛在18歲以上成人中的患病率為17%至24%。它會導(dǎo)致日常生活活動能力下降，平衡和步態(tài)出現(xiàn)問題，并增加跌倒的風(fēng)險。因此，足部疼痛的適當(dāng)治療是重要的。

目前常見的各種治療方法，如口服藥物、物理治療等等沒有長期解決足部疼痛的問題。足部疼痛的發(fā)展與足部排列的改變有關(guān)，這導(dǎo)致足部負(fù)荷分布異常。矯形鞋墊經(jīng)常被用來矯正改變的足部排列。矯形鞋墊對足部疼痛患者的有效性已在之前的研究中得到證實，并已廣泛應(yīng)用于足部疼痛治療的臨床實踐中。

但制作一雙好的矯形鞋墊需要考慮各種因素，如足部排列、骨盆運動和腿長差異等等，這需要醫(yī)師積累大量的經(jīng)驗。對于沒有經(jīng)驗的臨床醫(yī)生來說，綜合考慮與足部排列改變相關(guān)的各種因素是困難的。因此研究人員提出，使用深度學(xué)習(xí)算法，通過使用幾個測量結(jié)果作為輸入數(shù)據(jù)，自動為腳痛患者開具矯形鞋墊。

2、研究概述

用于開發(fā)機器學(xué)習(xí)算法的數(shù)據(jù)是從鞋墊制造商獲得的。鞋墊是在包括寫有體檢結(jié)果，包括靜態(tài)跟骨站立位(RCSP)等信息的鞋墊處方紙的基礎(chǔ)上制作的。處方文件是由一位超過25年的經(jīng)驗的矯形足科醫(yī)生(ISP)撰寫的。數(shù)據(jù)集的入選標(biāo)準(zhǔn)為：(1)年齡≥20歲，(2)鞋墊是為控制足部疼痛而開的，(3)無神經(jīng)障礙的患者，(4)無糖尿病足潰瘍的患者，以及(5)存在鞋墊處方紙，包含所有關(guān)于RCSP、骨盆升高、骨盆傾斜和骨盆旋轉(zhuǎn)的信息。

為了測量RCSP，腳痛患者被要求將他們的腳放在床沿上，并以俯臥姿勢躺在與地面平行的床上。研究人員手動檢查足部，并通過在腳后跟的頂部、中部和底部放置三個點來繪制平分線，而不考慮跟骨周圍的脂肪。當(dāng)患者站在拳頭寬度的距離時，測量RCSP（下圖A,B）。

骨盆抬高表示左右髂嵴之間的高度差。它是用測角儀測量的，病人站在拳頭寬的距離上。角度計的左右刀片放置在髂嵴的最高點，測量骨盆的高度(下圖C)。當(dāng)一個髂嵴相對于另一側(cè)的髂嵴升高時，該值表示為正值，較大的值表示左右骨盆的高度差異較大。為了評估骨盆傾斜的存在，研究者將拇指放在髂后上棘上(PSIS)，其余手指放在患者的髂嵴上(下圖D)。然后，研究人員要求患者將下背部向前彎曲90度，并評估研究人員拇指向前傾斜程度的差異(圖1E)。當(dāng)兩個PSIS的傾斜度對稱時，表示為“-”，當(dāng)左PSIS的傾斜度大于左PSIS的傾斜度時，表示為“+”。

為了測量骨盆旋轉(zhuǎn)，研究者將角度計連接到患者的骨盆上，要求患者原地行走，并觀察角度計的運動(圖1F)。研究者評估了角度計左右兩翼向后運動的程度是否對稱。當(dāng)附著在患者PSIS上的角度計對稱地向后移動時，被描述為“--”，當(dāng)左側(cè)向后移動多于右側(cè)時，被描述為“+-”

數(shù)據(jù)采集（圖片源自論文）

將改良的足部姿勢指數(shù)以及足跟提升、整體提升、外側(cè)楔形、內(nèi)側(cè)楔形和跗骨踵處支撐的應(yīng)用設(shè)置為目標(biāo)變量。

目標(biāo)數(shù)據(jù)（圖片源自論文）

實驗總共有838名患者(平均年齡為47.7±14.7歲；323名男性，515名女性)參加。關(guān)于改良的足部姿勢指數(shù)，對于左腳，開發(fā)模型的驗證數(shù)據(jù)集的平均絕對誤差(MAE)和均方根誤差(RMSE)分別為1.408和3.365。對于右腳，開發(fā)模型的驗證數(shù)據(jù)集的MAE和RMSE分別為1.601和3.549(下表)。

研究結(jié)果（圖片源自論文）

結(jié)果顯示，腳跟提升的準(zhǔn)確性為89.7%。整體提升的準(zhǔn)確性為94.8%。外側(cè)楔形支撐的準(zhǔn)確性為72.2%。內(nèi)側(cè)楔形支撐的準(zhǔn)確性為98.4%。跗骨踵處支撐的準(zhǔn)確性為79.8%。分別對應(yīng)下圖A~E。

研究結(jié)果（圖片源自論文）

下圖顯示了DNN模型的正確分類和錯誤分類。從驗證數(shù)據(jù)集中，足后跟提升和整體提升的應(yīng)用模型分別正確地分類了252個案例中的226個和239個。內(nèi)側(cè)和外側(cè)楔形支撐的模型從驗證數(shù)據(jù)集中分別正確分類了252例中的182例和248例。最后，跗骨踵處支撐的模型從驗證數(shù)據(jù)集中正確地分類了252例中的201例?？梢缘贸鼋Y(jié)論，五種模型的總體分類精度較好。然而，內(nèi)側(cè)楔形模型(下圖D)的準(zhǔn)確性較低，因為這些類別的驗證數(shù)據(jù)中的患者樣本量較小，導(dǎo)致學(xué)習(xí)不充分。

研究結(jié)果（圖片源自論文）

3、研究意義

這項研究的局限性在于用于開發(fā)深度學(xué)習(xí)模型的臨床數(shù)據(jù)樣本