导读 根据 5 月 25 日在线发表在《放射学：人工智能》上的一项研究，深度放射组学方法可用于通过髋部 X 光片诊断骨质疏松症。来自韩国首尔
根据 5 月 25 日在线发表在《放射学：人工智能》上的一项研究，深度放射组学方法可用于通过髋部 X 光片诊断骨质疏松症。
来自韩国首尔国立大学医院的 Sangwook Kim 医学博士及其同事使用 4,308 名患者的 4,924 张髋部 X 光片开发并验证了用于诊断骨质疏松症的深度放射学模型。该模型使用 10 个深度特征、16 个纹理特征和三个临床特征进行训练。通过结合不同类型的特征开发了七种深度放射组学模型：临床(Model-C)、纹理(Model-T)、深层(Model-D)、纹理和临床(Model-TC)、深层和临床(Model- DC)、深度和纹理 (Model-DT)，以及深度、纹理和临床特征 (Model-DTC)。来自不同机构的 444 张髋部 X 光片被用作外部测试集。六位放射科医师进行了观察者表现测试。
研究人员发现，对于外部测试集，Model-D 表现出比 Model-T 更高的诊断性能(受试者工作特征曲线下面积 [AUC]，0.92 对 0.77)。与 Model-D 相比，Model-DC 和 Model-DTC 显示出更好的诊断性能(AUC 分别为 0.95 和 0.95)。在比较观察者的表现时，预测从 0.77 的平均 AUC 提高到 0.87，而没有和借助 Model-DTC 预测。
“我们的研究表明，使用这些 X 射线图像对骨质疏松症进行机会性检测是有利的，我们的模型可以作为一种分类工具，推荐高度怀疑骨质疏松症患者的双能 X 射线吸收测定法，”一位合著者在一份声明中说。
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