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许多人的骨密度随着年龄的增长而下降。这个被称为骨质疏松症的过程经常被忽视，即使椎体骨折也是如此。这些骨折可以通过 X 射线或计算机断层扫描 (CT) 检测到，但这并不总是发生。例如，因为CT是出于不同的原因而进行的，所以在临床上日常生活的压力下可能会忽略椎骨骨折。

由石勒苏益格-荷尔斯泰因大学医院 (UKSH)、基尔校园和分子成像北方能力中心 (MOIN CC) 诊断放射学系生物医学成像科 Claus-Christian Glüer 教授领导的研究人员开发了软件，以改进骨质疏松症诊断。

该程序使用人工智能(AI) 方法自动检测因各种原因拍摄的计算机断层扫描中骨质疏松症和预后不良的椎骨骨折的迹象。最新发现最近由工作组的博士候选人 Eren Yilmaz 在加利福尼亚州圣地亚哥的“SPIE 医学影像”会议上提出，并发表在Medical Imaging 2023: Computer-Aided Diagnosis的会议记录中。

AI 在 CT 图像中检测出十分之九的椎骨骨折

例如，经常拍摄胸部 CT 图像以查看肺部。图片上可以看到脊椎，但没有检查，可能是因为注意力放在了另一个问题上。“我们的程序可以在像这样的检查期间在后台运行。它会自动检查脊柱并给出任何可能无法检测到的椎骨骨折的指示，”主要作者 Yilmaz 解释说。这很重要，因为椎骨骨折的存在会显着增加进一步骨折的风险。

该软件使用所谓的神经网络工作。这些算法以人脑的工作方式为模型，通常用于识别模式。人工智能在来自德国七家医院的 159 幅脊柱 CT 图像上进行了测试。经验丰富的放射科医生事先检查了图像并发现了 170 处骨折。“90% 的骨折病例被神经网络正确分类，87% 的椎骨没有骨折，”Yilmaz 报告说。

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