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申请/专利权人：大连大学
摘要：本发明公开了基于患者常规CT检查数据的可解释骨质疏松预测方法及系统，涉及骨密度预测技术领域；其通过整合患者的年龄、性别等基本信息，以及从L1‑L4椎骨CT影像中提取的关键区域CT值，构建一个多维度特征集。这些特征不仅能够反映患者的骨骼健康状况，还能够揭示潜在的骨质疏松风险。通过本发明患者无需接受额外的、具有辐射风险的检查，即可获得一个准确且可解释的骨质疏松风险评估。基于传统CT检查数据的骨质疏松预测框架不仅能够提供高效的预测结果，还能够帮助医生更好地理解和解释患者的疾病情况，为临床诊断和治疗提供了重要参考。
主权项：1.基于患者常规CT检查数据的可解释骨质疏松预测方法，其特征在于，包括以下步骤：对现有患者L1-L4椎骨CT影像进行划分并提取感兴趣区域ROI的CT值，将患者的年龄和性别作为附加临床特征，与CT值共同构成多维度特征集；基于LightGBM算法构建骨质疏松预测模型，利用多维度特征集对骨质疏松预测模型进行训练；所述LightGBM算法通过构建多个决策树，逐步优化方式提升模型的预测性能，在此过程中，LightGBM算法自动调整决策树的结构和参数，以最小化预测误差；依据经验提供预测骨密度的不同特征选择方案，输入至骨质疏松预测模型中，通过该模型的预测结果，得到最佳特征选择方案；基于SHAP分析工具量化特征选择方案中每个特征对预测结果的贡献，从而揭示哪些特征对预测结果起到了关键作用；获取新的患者CT值和临床特征，通过骨质疏松预测模型与SHAP分析工具，得到骨质疏松风险的预测结果，并提供详细的特征贡献解释。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连大学 基于患者常规CT检查数据的可解释骨质疏松预测方法及系统
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