人工智能检测骨质疏松骨折的CT图像诊断

很多人的骨骼密度减少随着年龄的增长。这个过程被称为骨质疏松症,通常没有人会注意到,即使有椎体骨折。这些骨折可以发现通过x射线或计算机断层扫描(CT),但这并不总是发生。例如,因为CT是出于不同的原因,脊椎骨折可以忽略在诊所日常生活的压力。

Claus-Christian教授领导的研究人员从部分涂胶器的生物医学成像诊断放射学大学医院石勒苏益格-荷尔斯泰因州(UKSH),校园基尔,北能力和分子成像中心(MOIN CC),已经开发出软件改善骨质疏松症的诊断。

程序使用人工智能(AI)的方法来自动检测骨质疏松和影响预后不利的脊椎骨折的迹象在计算机断层扫描出于各种各样的原因。近日发表的最新研究结果Eren Yilmaz,博士生工作小组,“学报医学成像”会议在圣迭戈,加利福尼亚,并发表在会议记录2023年医学成像:计算机辅助诊断。

人工智能检测10椎骨折的CT图像

胸部CT的图像往往采取看看肺部,例如。脊柱照片上可以看到但不是检查,也许是因为注意力是另一个问题。“我们的程序可以在后台运行在这样的考试。它会自动检查脊柱,让任何的椎骨骨折的迹象可能没有被探测到,”第一作者Yilmaz解释道。这是很重要的,因为的存在椎体骨折显著增加的风险进一步减免。

软件使用所谓的工作神经网络。这些算法模仿人类大脑的工作方式,和通常用于识别模式。AI测试159 CT图像的脊椎,来自七医院在德国。有经验的放射科医生事先检查图像,发现170年骨折。“90%的例骨折正确分类的神经网络,以及87%的脊椎没有骨折,”Yilmaz报告。

此外,该项目不仅能够发现骨折,也区分轻度骨折(1级)和更严重的(2级或更高)。“这估计未来骨折的诊断是至关重要的风险,”Yilmaz说。特别适用于髋部骨折,降低高的生活质量和增加死亡率,尤其是老年人。“我们因此开发一个早期预警系统,以防止骨质疏松症的严重后果。”

一般可用的技术还没有在医院使用。然而,它应该可以使用它为研究目的,至少在可预见的未来。