深度学习评估椎体骨折影像学研究进展  

Research progress of deep learning in imaging evaluation of vertebral fractures

作　　者：郑喻文 陈晓飞[2] 王平[3] 毛泽庆(综述)[3] 周晟(审校) 

机构地区：[1]甘肃中医药大学第一临床医学院,甘肃兰州730000 [2]甘肃省中医院放射科,甘肃兰州730050 [3]甘肃省人民医院放射科,甘肃兰州730000

出　　处：《实用放射学杂志》2024年第4期666-669,共4页Journal of Practical Radiology

基　　金：甘肃省科技厅自然科学基金项目(22JR5RA659);甘肃省科技厅自然科学基金项目(21JR11RA204);兰州市城关区人才创新创业项目(2020RCCX0012);甘肃省人民医院院内科研基金项目(21GSSYB-20)。

摘　　要：椎体骨折(vertebral fractures,VFs)的发生率逐年增高,常见的病因是骨质疏松、外伤、代谢性疾病、椎体肿瘤等[1]。VFs常引起下腰痛、脊柱后凸、运动障碍临床症状,易合并褥疮、肺炎、神经功能障碍等并发症,严重时可导致功能丧失和死亡[2]。因此,早诊断、早治疗对VFs康复及预后至关重要。目前影像学人工诊断耗时且不易精准定量。深度学习(deep learning,DL)技术发展日新月异,其对VFs精准定量、早期诊断及预后评估已成为研究热点.

关 键 词：椎体骨折 脊柱后凸 神经功能障碍 影像学研究 下腰痛 骨质疏松 代谢性疾病 运动障碍 

分 类 号：R857.3[医药卫生—航空、航天与航海医学] R683.2[医药卫生—临床医学] R445