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World File Search System骨密度
骨密度改善：肌腱和...
Terahertz波和脉冲电磁频率的多方面益处范围超出了身体健康，包括疼痛管理，免疫系统支持，平衡增强，改善睡眠，皮肤恢复活力和情绪调节。随着这些技术继续进行探索和完善，它们具有全面改善老年人生活的潜力变得越来越明显，为优雅地衰老并保持高质量的生活质量。
用于计算机辅助骨质疏松疾病检测的骨密度测定数据集
最近，基于医学图像的自动疾病诊断已成为数字病理包的组成部分。要创建，开发，评估和比较这些系统，我们需要各种数据集。诊断骨疾病的关键特征之一是测量骨矿物质密度（BMD）。该领域的大多数研究都使用手动方法直接提取骨骼图像特征，尽管患病和健康骨骼之间存在潜在的相关性，这解释了有限的结果。检测骨矿物质密度（BMD）的显着变化取决于微创双能X射线吸收仪（DXA）扫描仪。本文介绍了骨密度测试结果的集合以及称为ARAK骨密度测定中心数据的患者剖面。患者的轮廓包括有关患者的身高和体重以及成像区域的照片。这些患者的数量为3,643，旁边存储了约4,020张照片。可用于开发自动疾病诊断方法和软件。
糖尿病女性的骨折风险，骨密度和维生素D
背景。衰老与2型糖尿病和骨质疏松症的患病率有关，尤其是在老年人和女性人群中。主题和方法。我们进行了一项研究，以评估一组40至75岁的意大利妇女，比较生物化学 - 临床参数，人体测量参数和器乐研究结果，例如MOCOC-DEXA，在40至75岁的意大利妇女中，对40至75岁的意大利妇女进行了研究。结果。结果表明，骨矿物质密度较低，因此，2型糖尿病患者（DMT2）患者的骨骨折风险增加。负责任的机制特别复杂，尚未完全澄清。此外，维生素D（25（OH）D）的血浆水平与胰岛素抵抗的增加之间存在负相关性，血液糖化血红蛋白（HBA1C）的增加也存在负相关性。换句话说，非糖尿病患者的平均维生素D值高于糖尿病女性人群。结论。维生素D缺乏症在胰岛素抵抗以及骨质疏松症的发展中起着关键作用，并且在2型糖尿病患者的患者中，骨基质完整性的丧失较大，因此，骨骼分裂风险的增加会增加。此图对于未来的预防和治疗性临床选择非常重要。
关于小儿种群骨密度，微体系结构和强度的高分辨率外周定量计算机断层扫描评估的建议
2D数字乳房摄影中微钙化（MC）的抽象准确表征是降低与不确定MC的回调相关的诊断不确定性的必要步骤。MC的定量分析可以更好地识别导管癌或浸润性癌的可能性较高的MC。 但是，MC的自动识别和分割，具有高误报率仍然具有挑战性。 我们提出了2D全场数字乳房X线照片（FFDMS）和诊断放大视图的两阶段多尺度方法。 候选对象首先是使用斑点检测和黑森州分析来划定的。 回归卷积网络，经过训练，可以在MC附近输出具有较高响应的功能，选择构成实际MC的对象。 该方法经过培训并在两个单独的数据集中对435个筛选和诊断FFDM进行了验证。 然后，我们使用我们的方法对248例无定形MC的射击视图进行细分MC。 我们使用梯度树的提升对提取的特征进行建模，以将每种情况分类为良性或恶性肿瘤。 与最新的比较方法相比，我们的方法比联合的均值相交（每图像为0.670±0.121，而每图像0.524±0.034），每个MC对象的交点比每个MC对象（0.607±0.250）（0.607±0.250 ves 0.363±0.278）和0.581 persection persect persect persect persion persion versions 0.581 vers versutions 0.581 vers versus vers versus versus versus versus。 使用我们的方法生成的特征优于比较方法（0.763对0.710 AUC），将无定形钙化为良性或恶性肿瘤。可以更好地识别导管癌或浸润性癌的可能性较高的MC。但是，MC的自动识别和分割，具有高误报率仍然具有挑战性。我们提出了2D全场数字乳房X线照片（FFDMS）和诊断放大视图的两阶段多尺度方法。候选对象首先是使用斑点检测和黑森州分析来划定的。回归卷积网络，经过训练，可以在MC附近输出具有较高响应的功能，选择构成实际MC的对象。该方法经过培训并在两个单独的数据集中对435个筛选和诊断FFDM进行了验证。然后，我们使用我们的方法对248例无定形MC的射击视图进行细分MC。我们使用梯度树的提升对提取的特征进行建模，以将每种情况分类为良性或恶性肿瘤。与最新的比较方法相比，我们的方法比联合的均值相交（每图像为0.670±0.121，而每图像0.524±0.034），每个MC对象的交点比每个MC对象（0.607±0.250）（0.607±0.250 ves 0.363±0.278）和0.581 persection persect persect persect persion persion versions 0.581 vers versutions 0.581 vers versus vers versus versus versus versus。使用我们的方法生成的特征优于比较方法（0.763对0.710 AUC），将无定形钙化为良性或恶性肿瘤。
比较颅骨密度比与其他颅骨指标对磁共振引导聚焦超声丘脑切开术治疗震颤的影响
目的 用于预测 MRgFUS 丘脑切开术成功可能性的关键指标之一是整体颅骨密度比 (SDR)。然而，这一指标并不能完全预测所需的超声处理参数或技术成功率。作者旨在评估其他可能有助于技术成功的颅骨特征。方法作者回顾性研究了 2017 年至 2021 年期间在其中心接受 MRgFUS 治疗的连续特发性震颤患者。他们评估了不同治疗参数（特别是最大功率和输送能量）与一系列患者颅骨指标和人口统计数据之间的相关性。机器学习算法被用于研究是否可以仅从颅骨密度指标预测超声处理参数，以及将局部换能器 SDR 与整体颅骨 SDR 相结合是否会提高模型准确性。结果 共纳入 62 名患者。平均年龄为 77.1（SD 9.2）岁，78% 的治疗（49/63）发生在男性身上。平均 SDR 为 0.51（SD 0.10）。在评估的指标中，SDR 与治疗中使用的最大功率（ρ = −0.626，p < 0.001；局部 SDR 值 ≤ 0.8 组的比例也有 ρ = +0.626，p < 0.001）和最大能量传输（ρ = −0.680，p < 0.001）的相关性最高。机器学习算法对预测局部和整体 SDR 所需的最大功率和能量具有中等能力（最大功率的准确度约为 80%，最大能量的准确度约为 55%），对预测局部和整体 SDR 达到的平均最高温度具有很高的能力（准确度约为 95%）。结论 作者将一系列颅骨指标与 SDR 进行了比较，结果表明，SDR 单独使用时是治疗参数的最佳指标之一。此外，还提出了许多其他机器学习算法，可在获得更多数据时进行探索以提高其准确性。还应确定和探索与最终超声处理参数相关的其他指标。
通过胸部 X 光片测量骨密度
通过胸部 X 光片进行预测：一项多中心研究 主要研究员：佐藤洋一 名古屋大学医学院 共同研究员：山本则夫 宫本整形外科医院 稻垣直哉 慈惠大学柏医院 家崎雄介 国立医院组织 名古屋医疗中心 高原俊介 兵库县立加古川医疗中心 尽管全世界患有骨质疏松症的患者数量正在增加，但目前的诊断和治疗还不够充分。在这项研究中，我们开发了一个深度学习模型来通过胸部 X 光片预测骨矿物质密度 (BMD) 和 T 值，胸部 X 光片是最常见、最容易获得且成本最低的医学影像检查方法之一。本研究中使用的数据集包含 17,899 张图像，这些图像对应于 2010 年至 2021 年期间在六家医院接受双能 X 射线吸收仪 (DXA) 和胸部 X 光检查的 10,102 名患者。对于学习标签，我们使用 (1) 髋部和腰椎的 BMD (g/cm2) 和 (2) 基于髋部或腰椎 T 分数的诊断（正常、骨质减少和骨质疏松症）。然后，我们通过胸部 X 光片、年龄和性别的集成学习来训练深度学习模型，以使用回归和 T 分数进行多类分类来预测 BMD。我们评估了以下两个指标来评估深度学习模型的性能：(1) 预测和真实 BMD 之间的相关性和 (2) 预测类别和真实类别之间 T 分数的一致性。BMD 预测的相关系数为髋部 = 0.75，腰椎 = 0.63。正常、骨质减少和骨质疏松诊断的 T 分数预测曲线下面积分别为 0.89、0.70 和 0.84。这些结果表明，所提出的深度学习模型可能适用于通过预测胸部 X 光片的 BMD 和 T 分数来筛查骨质疏松症患者。
一种使用人工智能模型优化规划具有最高骨密度和最强拔出力的椎弓根螺钉轨迹的新型手术规划系统
目的 本研究旨在评估一种新型人工智能 (AI) 模型在骨质疏松患者中识别具有更高骨矿物质密度 (BMD) 和更高拉出力 (POF) 的优化椎弓根螺钉轨迹的能力。方法 使用 3D 图形搜索和基于 AI 的有限元分析模型开发了一种创新的椎弓根螺钉轨迹规划系统，称为骨轨迹。回顾性分析了 21 名老年骨质疏松患者的术前 CT 扫描。AI 模型自动计算替代椎弓根轨迹的数量、轨迹 BMD 和 L3-5 的估计 POF。记录优化轨迹的最高 BMD 和最高 POF，并与 AO 标准轨迹进行比较。结果 患者平均年龄为 69.6 ± 7.8 岁，椎体平均 BMD 为 55.9 ± 17.1 mg/ml。在 L3–5 两侧，优化轨迹的 BMD 和 POF 均显著高于 AO 标准轨迹（p < 0.05）。平均而言，优化轨迹螺钉的 POF 与 AO 轨迹螺钉相比至少增加了 2.0 倍。结论 新型 AI 模型在选择比 AO 标准轨迹具有更高 BMD 和 POF 的优化椎弓根轨迹方面表现良好。
航天技术-骨密度仪（bd）
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