ChiCTR2400093219
尚未开始
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2024-11-29
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骨质疏松、压缩性骨折
基于人工智能骨小梁评分（TBS）的骨质疏松评估相关临床研究
基于人工智能骨小梁评分（TBS）的骨质疏松评估相关临床研究
（一）主要目的 以腰椎DXA的骨小梁评分（TBS）为参考标准，建立基于常规腰椎CT图像或平片预测腰椎椎体骨小梁评分（TBS）值的深度学习模型，进一步提示骨折风险。 1.以腰椎DXA和骨小梁评分（TBS）为参考标准（gold standard），利用深度学习模型，利用常规X光片平片（或CT检查）以腰1-4椎体为研究靶点预测腰椎TBS 和/或腰椎BMD。 2.基于不同的输入特征，例如体成分、BMD、骨小梁评分（TBS）等，结合不同的（创新性）卷积神经网络（CNN）模型（或预训练模型）、一般资料、实验室检查等，预测和判断骨质疏松和骨折风险。 （二）次要目的 1.DXA测得的腰椎骨密度及QCT所测得的腰椎骨密度与骨小梁评分（TBS）之间的相关性。 2.特殊骨质疏松患者（如糖尿病、肾衰、绝经患者、激素药物治疗等）经过规律抗骨质疏松治疗后骨小梁评分（TBS）的疗效监测。 备注：本研究项目以实现主要研究目的为主，其它研究目的可根据实际情况推进。基于不同的研究目的后续可设计不同的研究方法及过程。
诊断试验诊断准确性
上市后药物
无
无
自选课题（自筹）
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2024-12-01
2029-03-31
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1.我院临床怀疑骨质疏松男性患者（年龄大于50岁）； 2.女性绝经患者； 3.肾衰竭规律血液透析患者； 4.符合糖尿病诊断标准； 5.长期激素药物治疗患者； 6.DXA、腰椎平片、QCT图像质量符合标准及规范。；
请登录查看1.腰椎压缩骨折； 2.严重血液系统疾病如多发性骨髓瘤、白血病、淋巴瘤； 3.因其他原因不接受CT或X线检查者； 4.重度营养不良； 5.研究部位（腰椎或髋部）有植入物。；
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