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申请/专利权人：复旦大学附属华山医院

摘要：本发明提供了一种构建腰椎骨量减少和骨质疏松筛查模型的方法和系统，包括：步骤1：从双平面成像设备中采集影像数据，获取冠、矢状面影像数据及体检信息并进行预处理；步骤2：对冠、矢状面影像进行椎体分割，得到分割结果；步骤3：根据分割结果和体检信息，构成特征集合；步骤4：基于特征集合进行腰椎骨量减少和骨质疏松筛查模型构建。本发明利用常规体检指标及冠、矢状面影像信息，进行腰椎骨量减少和骨质疏松疾病的筛查，在降低辐射量的同时，为今后快速准确地筛查具有高OP疾病风险的人群提供了理论和实践依据，具有很大的实际应用价值。

主权项：1.一种构建腰椎骨量减少和骨质疏松筛查模型的方法，其特征在于，包括：步骤1：从双平面成像设备中采集影像数据，获取冠、矢状面影像数据及体检信息并进行预处理；步骤2：对冠、矢状面影像进行椎体分割，得到分割结果；步骤3：根据分割结果和体检信息，构成特征集合；步骤4：基于特征集合进行腰椎骨量减少和骨质疏松筛查模型构建；所述步骤1包括：步骤1.1：对冠、矢状面影像进行人工椎体分割并提取覆盖人工标注的所有椎体的最小边界框；步骤1.2：对体检信息中的分类变量用独热编码的方式进行处理，对于连续变量仍采用原始数值；步骤1.3：对存在缺失的数据进行删除，最终整理出具有完整信息的数据集；所述步骤2包括：步骤2.1：将采集的影像数据按预设比例分为训练集、验证集和测试集，并采用预设指标评估分割效果；步骤2.2：采用定位网络，包括RCNN、fastRCNN、fasterRCNN，完成冠、矢状面影像中腰椎区域的定位，得到定位结果图a1和a2，在训练的过程中，a1和a2的定位结果在Z轴上互相校正，将a1和a2输入分割网络进行处理，包括Unet、Unet+、Vnet、Ynet，输出椎体分割后的图像b1和b2，利用双平面X线同步成像的优势，b1和b2的分割结果在Z轴上互相校正以避免偏差；使用深度学习框架在冠、矢状面影像中分别分割腰椎部分，并进行互相校正；冠状面影像中的椎体分割和矢状面影像中的椎体分割使用两个深度学习框架同时进行训练，提出的深度学习框架包含两个模块：定位模块用于从平面影像中定位出椎体区域的位置，并用boundingbox标出；分割模块用于从已经定位出的腰椎区域中将腰椎椎体分割出来；所述步骤4包括：以定量计算机断层扫描成像技术QCT测量得到的腰椎体积骨密度vBMD为监督学习目标，在特征集合的基础上使用机器学习方法，完成腰椎骨量减少和骨质疏松筛查模型的构建。

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