换一批
换一批基于3D-Densenet神经网络技术助力低剂量CT测量骨密度:与定量CT一致性研究
Assisting low dose CT measurement of bone mineral density with 3D-Densenet neural network technology:a study on consistency with quantitative CT
摘要目的 评估基于3D-Densenet神经网络技术的人工智能(AI)骨密度(BMD)测量系统与定量CT(QCT)测定BMD的相关性和一致性,并评估其诊断骨质疏松症(OP)的有效性.方法 回顾性选取1 201例接受低剂量CT(LDCT)检查的健康体检者,分别使用AI BMD测量系统和QCT测量T12、L1、L2椎体BMD及平均BMD.采用Bland-Altman、Pearson及Kappa分析2种方法测量BMD的一致性与相关性.以QCT结果为参考标准,绘制受试者工作特征(ROC)曲线评估AI BMD测量系统诊断OP的准确性.结果 2种方法测量的平均BMD的相关系数(r)=0.997,决定系数(r2)=0.993.AI BMD测量系统对BMD正常、低骨量、OP诊断的Kappa值为0.905.AI BMD测量系统用于诊断OP的曲线下面积(AUC)为0.998,敏感度为0.888,特异度为0.997.结论 基于3D-Densenet神经网络技术的AI BMD测量系统与QCT测量结果具有高度相关性及一致性,可准确地诊断BMD正常、低骨量与OP.
更多相关知识
关键词
骨质疏松症骨密度定量CT人工智能osteoporosisbone mineral densityquantitative computed tomographyartificial intelligence
栏目名称
影像技术学
DOI
10.3969/j.issn.1002-1671.2024.09.028
发布时间
2024-10-09
基金项目
河南省引进高端外国专家计划项目
河南省科技攻关项目
- 浏览3
- 被引0
- 下载5
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
