基于CT的机会性脊椎体积测量骨矿物质密度测量的可复制性,来自自动化细分框架

科学领域:

• 放射学 放射学是一门学科.
• 医疗成像医学成像
• 人工智能在医学中的应用

背景情况:

• 常规的胸腔腹部计算机断层扫描 (CT) 扫描为体积骨矿物质密度 (vBMD) 评估提供了潜力.
• 使用卷积神经网络 (CNN) 和对比相位校正的自动分析可以标准化vBMD测量.
• 调查各种扫描仪和校准方法的可重复性对于临床采用至关重要.

研究的目的:

• 评估从常规CT扫描中自动化vBMD测量的可重现性.
• 评估重建内核,对比相,扫描会话和扫描仪的变化对测量精度的影响.
• 为了确定扫描仪特异性与扫描仪不可知性校准的有效性.

主要方法:

• 在121名患者的278次CT扫描中分析了679个vBMD测量结果.
• 在不同条件下的测量评估:不同的重建内核,对比相,扫描会话,扫描仪和它们的组合.
• 使用平方根平均误差 (RMSE) 和平方根平均变化系数 (RMSCV) 进行精度评估;与布兰德-阿尔特曼地块评估的一致性.

主要成果:

• 观察到高精度 (RMSCV 1.3%) 用不同的重建内核进行测量.
• 不同的对比相 (RMSCV 2.9%),扫描会 (RMSCV 4.7%) 和扫描仪 (RMSCV 4.9%) 的精度略有降低.
• 在患有水性失补偿的患者中确定了异常值;所有差异的观察结果显示精度较低 (RMSCV 5.9),而不是缺乏扫描仪特定校准 (RMSCV 3.7).

结论:

• 从常规CT进行自动化vBMD评估,在适当校准时,在各种设置中是精确的.
• 患有水性失补偿的患者的低精度表明这是定量CT的排除标准.
• 基于CT的自动化vBMD测量可实现机会性骨质疏松症查和监测,利用人工智能进行大规模诊断.