Forskarar frå Korea University College of Medicine har utvikla eit banebrytande verktøy kalla DL-BMD for å revolusjonere screening av osteoporose. Dette verktøyet nyttar seg av djuplærings-teknologi for å automatisere målinga av bentetthet (BMD) på rutinemessige berekna tomografiscanningar (CT), og tilbyr ein meir tilgjengeleg og nøyaktig tilnærming til diagnosen av osteoporose.
Tradisjonelt har diagnosen av osteoporose stole på sentral bruk av dual-energy X-ray absorptiometry (DXA). Men denne metoden har avgrensingar som bidrar til underdiagnostisering og underrapportering av tilstanden. Med DL-BMD blir behovet for spesialiserte bildebehandlingsteknikkar eliminert, ettersom verktøyet nyttar eksisterande CT-scanningar for å gi moglegheiter for screening av osteoporose.
For å lage DL-BMD bruka forskarane avanserte djuplæringsalgoritmar og bygde verktøyet på eit segmenteringsnettverk kalla U-Net. Ekstrametodar som synsfeltforsterking og CT-støyreduksjon vart også tatt i bruk for å auke pålitelegheita på ulike skanneinnstillingar. Modellen vart trent opp med ei variert datasett av CT-scanningar, og ulike førehandshandteringstrinn og dataforsterking vart nytta for å forbetre dens evne til generalisering.
DL-BMD brukar ein algoritme for plassering av interesseområde (ROI) for å lage ein elliptisk ROI som utelukkar kortikal bein og unngår basivertebral vene. Lumbale virvlar blir kalkulerte med Hounsfield-enheitar (HU) verdiar innanfor ROI-en. Desse verdiene blir deretter omrekna til BMD ved hjelp av kalibrering mot European Spine Phantom, for å sikre nøyaktige og pålitelege målingar.
Dette automatiske verktøyet representerer eit stort framsteg innan screening av osteoporose, og tilbyr ein svært effektiv og presis løysing. Ved å ta tak i avgrensingane til tradisjonelle tilnærmingar, gjer DL-BMD det mogleg med meir tilgjengeleg screening ved hjelp av rutinemessige CT-scanningar. Denne nyvinninga har lovande potensial for tidleg identifisering og førebygging av osteoporotiske frakturar, og kan endeleg forbetre den generelle beinhelsa på ein større skala.
The source of the article is from the blog xn--campiahoy-p6a.es