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基于深度学习的骨质疏松影像学辅助诊断研究进展
文献摘要：
骨质疏松症是由于多种原因导致的骨密度和骨质量下降,骨微结构破坏,造成骨脆性增加,从而容易发生骨折的常见全身性骨病.以双能X线吸收测定法为代表的影像学诊断方法无法确切定量评估骨质量,同时受限于成像特点容易出现误差.深度学习技术在计算机辅助诊断中的应用,为精准骨质疏松状态评估提供了可能.本研究对深度学习技术在骨质疏松影像学辅助诊断的研究进展进行综述并展望.
文献关键词：
骨质疏松;深度学习;辅助诊断;定量计算机断层扫描
中图分类号：
作者姓名：
何猛;唐雄风;郭德明;沈先月;陈博;秦彦国
作者机构：
吉林大学第二医院关节外科,吉林长春,130041
文献出处：
引用格式：
[1]何猛;唐雄风;郭德明;沈先月;陈博;秦彦国-.基于深度学习的骨质疏松影像学辅助诊断研究进展)[J].生物骨科材料与临床研究,2022(02):39-42,50
A类：
B类：
诊断研究,骨质疏松症,骨密度,骨质量,骨微结构,结构破坏,成骨,脆性,全身性,骨病,双能,测定法,影像学诊断,定量评估,受限于,成像特点,深度学习技术,计算机辅助诊断,状态评估,定量计算机断层扫描
AB值：
0.338793
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