Application of radiomics model based on lumbar computed tomography in diagnosis of elderly osteoporosis

骨质疏松症 随机森林 医学 接收机工作特性 腰椎 人工智能 放射科 诊断模型 支持向量机 机器学习 计算机科学 数据挖掘 病理 内科学
作者
Baisen Chen,Jiaming Cui,Chaochen Li,Pengjun Xu,Guanhua Xu,Jiawei Jiang,Pengfei Xue,Yuyu Sun,Zhiming Cui
出处
期刊:Journal of Orthopaedic Research [Wiley]
卷期号:42 (6): 1356-1368 被引量:1
标识
DOI:10.1002/jor.25789
摘要

Abstract A metabolic bone disease characterized by decreased bone formation and increased bone resorption is osteoporosis. It can cause pain and fracture of patients. The elderly are prone to osteoporosis and are more vulnerable to osteoporosis. In this study, radiomics are extracted from computed tomography (CT) images to screen osteoporosis in the elderly. Collect the plain scan CT images of lumbar spine, cut the region of interest of the image and extract radiomics features, use Lasso regression to screen variables and adjust complexity, use python language to model random forests, support vector machines, K nearest neighbor, and finally use receiver operating characteristic curve to evaluate the performance of the model, including precision, recall, accuracy and area under the curve (AUC). For the model, 14 radiolomics features were selected. The diagnosis performance of random forest model and support vector machine is good, all around 0.9. The AUC of K nearest neighbor model in training set and test set is 0.828 and 0.796, respectively. We selected the plain scan CT images of the elderly lumbar spine to build radiomics features model, which has good diagnostic performance and can be used as a tool to assist the diagnosis of osteoporosis in the elderly.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
归尘发布了新的文献求助10
刚刚
Fay完成签到,获得积分20
刚刚
tramp应助稳重向南采纳,获得20
刚刚
鄢懋卿应助稳重向南采纳,获得20
1秒前
hi应助稳重向南采纳,获得20
1秒前
FashionBoy应助2425采纳,获得10
1秒前
Tina发布了新的文献求助10
2秒前
深情安青应助TOBET采纳,获得10
2秒前
英俊的铭应助飘零枫叶采纳,获得10
3秒前
迷路向松发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
领导范儿应助北栀采纳,获得10
3秒前
3秒前
小蘑菇应助激昂的南烟采纳,获得10
3秒前
DiJia完成签到 ,获得积分10
3秒前
xzleee完成签到 ,获得积分10
3秒前
ATM完成签到,获得积分20
4秒前
求助123完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
4秒前
4秒前
4秒前
CodeCraft应助tdtk采纳,获得10
4秒前
风中的电脑完成签到,获得积分10
5秒前
王丽芳发布了新的文献求助10
5秒前
你66发布了新的文献求助10
5秒前
ATM发布了新的文献求助10
6秒前
小小怪完成签到,获得积分20
6秒前
科目三应助小汤采纳,获得10
6秒前
德爱完成签到,获得积分10
6秒前
可爱的函函应助mmRadio采纳,获得10
6秒前
科研通AI2S应助张小哥12采纳,获得10
7秒前
7秒前
7秒前
snitch完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
8秒前
tong完成签到,获得积分10
8秒前
黯然发布了新的文献求助10
8秒前
WWJ发布了新的文献求助10
8秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3970632
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3515261
关于积分的说明 11177794
捐赠科研通 3250448
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1795314
邀请新用户注册赠送积分活动 875781
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 805073