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Displasia del desarrollo de la cadera (DDC)

Cribado asistido por IA con ecografía (Graf) o radiografía. La modalidad se detecta automáticamente — no hay selección manual. Mejores resultados para lactantes de 0–6 meses; aplicable hasta 12 meses.

Herramienta de investigación — no es un producto sanitario regulado. Sus resultados no son un diagnóstico y pueden ser erróneos. Cada resultado debe ser revisado por un profesional clínico cualificado, que sigue siendo responsable de la decisión clínica.

The same tool runs both Graf ultrasound and pelvic X-ray pipelines. When you run it from the PACS worklist, we automatically choose the correct pipeline (DICOM Modality when available; otherwise image layout). The detected modality is shown next to the results.

What it does

Assesses developmental dysplasia of the hip — Graf alpha/beta angles on infant hip ultrasound, or the acetabular index on a pelvis X-ray — and flags dysplastic hips.

Live example Pelvis X-ray
Example pelvis X-ray
Example: paediatric pelvis X-ray
Live example Ultrasound (Graf)
Example infant hip ultrasound
Example: infant hip ultrasound (Graf)
Sign in — it’s free — to try it Open a infant hip ultrasound or pelvis X-ray in the PACS worklist and choose “Hip Dysplasia”.

¿Qué es la DDC?

Displasia del desarrollo de la cadera (DDC) es una afección en la que la articulación de la cadera no se desarrolla adecuadamente — la cabeza femoral se encuentra parcial o completamente desplazada del acetábulo (cavidad de la cadera). Sin tratamiento, la DDC conduce a una marcha anormal, dolor y artritis de aparición temprana.

La detección precoz es fundamental. El cribado ecográfico universal a las 4–6 semanas de edad se recomienda en muchos países. La radiografía se vuelve informativa tras la aparición de los centros de osificación (~4 meses).

  • Ecografía (método de Graf) — estándar de referencia para lactantes de 0–6 meses. Mide el ángulo Alpha y la cobertura de la cabeza femoral.
  • Radiografía — utilizado después de los 4–12 meses. Mide el ángulo ACE, el índice de Wiberg, la clasificación de Tönnis y el IHDI.
Modelo de IA: retuve por Adam McArthur (RadOSS) — Apache 2.0 — documentación; pesos del modelo: retuve-yolo-plugin — CC BY-NC-SA 3.0 y AGPL-3.0 (uso en investigación). Conjunto de datos radiográficos: Fraiwan et al., Mendeley Data (2022).

El proyecto es gratuito. Si desea ayudar con el alojamiento y el desarrollo con stablecoins, abra la página Donate.

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