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基于胸部X线片构建骨质疏松症自动化预测模型:多中心研究

Constructing an automated prediction model for osteoporosis based on chest radiographs:A multicenter study

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摘要目的基于胸部X线片构建骨质疏松症(OP)自动化预测模型.方法回顾性纳入3家医院共4 542例患者(OP 1 700例,非OP 2 842例)胸片数据,分别构建深度学习(DL)模型、临床模型及联合模型用于预测OP.DL模型采用ResNet-18与 Transformer相结合混合架构,基于6×6网格图像块划分策略提取局部与全局特征.以受试者工作特征曲线的曲线下面积(AUC)、准确率和F1分数等指标评估模型效能,以决策曲线分析评估临床净收益,将Grad-CAM热力图用于可视化解释.结果 DL模型预测内部测试集和外部测试集1、2 OP的AUC分别为0.917、0.897及0.921,临床模型分别为0.839、0.759及0.532,联合模型分别为0.919、0.896及0.919.联合模型在各集的AUC均高于临床模型、在内部测试集高于DL模型;DL模型和联合模型的临床净收益均高于临床模型.Grad-CAM可视化显示,DL模型主要聚焦胸片中的骨性区域.结论基于胸部X线片构建的自动化预测模型能有效预测OP且泛化能力良好.

作者李志建 ^[1] 郝以秀 ^[2] 胡菂菂 ^[3] 曾凌翔 ^[4] 赵英男 ^[5] 龙晚生 ^[5] 张伟聪 ^[5] 学术成果认领

作者单位新会人民医院介入科,广东江门 529100 ^[1] 广州市第一人民医院放射科,广东广州 510000 ^[2] 江门市中心医院肾内科,广东江门 529000 ^[3] 新会人民医院骨科一区,广东江门 529100 ^[4] 江门市中心医院医学影像智能计算及应用实验室,广东江门 529000 ^[5]

关键词骨质疏松症深度学习 X线多中心研究 osteoporosis deep learning X-rays multicenter study

分类号 R589（内分泌腺疾病及代谢病）R445（诊断学）

栏目名称

骨骼肌肉影像学

DOI 10.13929/j.issn.1003-3289.2026.03.017

发布时间 2026-06-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）