为量化基于X射线计算机断层扫描的生物标志物的细分方法,以评估关节骨折风险:一个系统的文献审查
Cristina Falcinelli1, Vee San Cheong2,3, Lotta Maria Ellingsen4
1Department of Engineering and Geology, University "G. D'Annunzio" of Chieti-Pescara, Pescara, Italy.
Frontiers in bioengineering and biotechnology
|November 7, 2024
概括
完全自动化的CT扫描细分显示了预测骨折风险的前景. 然而,准确性报告的标准化以及对强度,可重复性和可重复性的进一步调查对于临床采用至关重要.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 生物机械工程 生物机械工程
- 放射学 放射学是一门学科.
背景情况:
- 目前用于预测骨质疏松性骨折风险的方法,如骨矿物密度和FRAX,取得了适度的成功.
- 基于计算机断层扫描 (CT) 的生物标志物通过包括机械决定因素提供了更全面的评估.
- 手动或半自动对CT数据进行细分是耗时的,阻碍了这些先进生物标志物的临床应用.
研究的目的:
- 审查和评估用于骨分析的完全自动化的CT细分方法.
- 评估这些自动化细分工具的准确性,稳定性,可重复性和可重复性.
- 确定基于CT的骨生物标志物的报告和评估指标的标准化需求.
主要方法:
- 在PubMed上进行了全面的文献搜索,截至2024年7月.
- 包括使用临床和非临床CT数据对人类大腿骨/骨盆进行定量验证的细分方法的研究.
- 评估研究的准确性,稳定性,可重复性,可重复性和偏差风险.
主要成果:
- 54项研究符合纳入标准,表明对自动化细分越来越感兴趣.
- 自动化方法通常会产生准确的结果,但报告准确性的标准化是必要的.
- 对强度,可重复性和可重复性的有限调查表明,许多研究中的偏差风险很高.
结论:
- 自动CT细分具有改善骨折风险预测的潜力.
- 标准化的协议和指标对于评估细分方法和促进临床翻译至关重要.
- 未来的研究应该专注于提高可靠性,可重复性和可重复性评估.
