基于无损压缩的骨X光影像 osteoporosis 检测

背景：数字X光影像在诊断 osteoporosis 中至关重要，但在这些影像中区分受影响的患者与健康个体仍然具有挑战性。目标：本研究引入了一种新方法，利用深度学习提高从骨X光影像中诊断 osteoporosis 的准确性。方法：使用新提出的程序分析了一组骨X光影像数据集。该程序涉及将影像分为关注区域 (ROI) 和非关注区域，从而减少数据冗余。然后对影像进行处理，以增强空间和统计特征。为了分类，采用支持向量机 (SVM) 分类器来区分 osteoporotic 和 non-osteoporotic 病例。结果：该方法在诊断 osteoporosis 方面显示出90.8%的曲线下面积 (AUC)，与现有技术相比表现良好。这表明在区分 osteoporosis 患者与健康对照方面具有较高的准确性。结论：该方法有效地区分使用骨X光影像的 osteoporotic 和 non-osteoporotic 病例。通过增强影像特征和采用 SVM 分类，该技术为高效和准确的 osteoporosis 诊断提供了有前景的工具.