利用低剂量胸部计算机断层扫描进行肺癌筛查的机会性骨质疏松症自动筛查

日期：2020-04-30 13:04:00浏览次数：

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  摘要目的骨质疏松症是一种常见的、可治疗的疾病，但仍未被充分诊断。 本研究开发了一种基于深度学习的骨矿物自动测量系统 密度(BMD)用于机会性骨质疏松症筛查，使用低剂量胸部计算机断层扫描(LDCT)获得肺癌筛查。 方法：首先对一个深度学习模型进行训练和测试 特德与200个注释的LDCT扫描，以分割和标签所有椎体(V B)。 然后，通过g分割面罩得到目标VB小梁面积的平均CT数电子测量操作。 最后，建立了一个线性函数，将靶VB的小梁CT数映射到从用于骨质疏松症诊断的批准软件中收集的BMDs。 诊断结果 使用374个LDCT扫描的独立数据集评估了所开发系统的性能，并进行了标准的骨密度和骨质疏松症诊断。

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