ChiCTR2600117260
尚未开始
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2026-01-21
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髋部骨折
基于肌肉影像人工智能分割的老年髋部骨折风险预测和管理策略研究
基于肌肉影像人工智能分割的老年髋部骨折风险预测和管理策略研究
本项目拟基于人工智能驱动的肌肉影像分割与空间成像测量技术，构建一套面向老年群体的髋部骨折风险预测与围手术期管理策略评估模型。通过对肌肉计算机断层扫描成像（CT）影像进行高精度自动分割，提取包括大腿肌肉体积、密度、形态学参数等多维度特征，结合深度学习算法，实现对髋部骨折发生风险的智能化评估，旨在为髋部骨折高危人群中合理预测和评价骨折风险提供新方法。同时，探索个体肌肉特征与跌倒机制、骨折模式、术后并发症及术后疗效之间的潜在关联，为风险干预与围手术期精准管理提供数据支持和理论依据。
连续入组
其它
无
无
青苗（培育）人才
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400;450;200
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2025-07-27
2027-06-30
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第一部分： ①年龄≥65岁，男女不限； ②低能量跌倒导致的髋部骨折； ③术前24小时内完成髋部肌肉CT扫描（范围：L3-L4至膝关节）； ④Koval移动能力评分1-4级（社区或家庭活动能力）。 第二部分： ①低能量跌倒（站立或坐位高度）导致的股骨转子间或股骨颈骨折; ②骨折前完全活动能力。 第三部分： ①社区居住、完全活动能力的中国成年人； ②低能量髋部骨折（站立或坐位跌倒导致）。；
请登录查看第一部分： ①CT体位非仰卧位； ②扫描范围不完整或存在金属伪影/噪声干扰。 第二部分： ①骨盆骨折史、髋部手术史； ②转移性肿瘤、脑血管疾病； ③影响髋部解剖的发育性/儿童期髋部疾病。 第三部分： ①无法独立坐站或行走； ②影响活动能力的疾病（卒中、神经疾病、类风湿、心衰、严重COPD、凝血功能障碍）。；
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