苏明
- 作品数：3 被引量：1H指数：1
- 供职机构：石家庄市第三医院更多>>
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- 人工智能CT定量参数预测骨质疏松性椎体骨折预后的价值被引量：1
- 2023年
- 目的 探究人工智能CT定量参数预测骨质疏松性椎体骨折预后的价值。方法 选取2021年9月—2022年6月怀疑骨质疏松性椎体骨折需行CT检查患者220例为研究对象,将经术后病理证实的骨质疏松性椎体骨折158例纳入病例组,剩余62例纳入对照组。比较2组人工智能CT定量参数[骨体积分数(BV/TV)、骨小梁厚度(Tb.Th)、骨小梁间隙(Tb.Sp)、结构模型指数(SMI)],评价上述参数对骨质疏松性椎体骨折的诊断价值。病例组均行球囊扩张椎体后凸成形术,统计术后6个月复发情况,比较不同预后患者临床资料及人工智能CT定量参数,分析人工智能CT定量参数与骨密度(BMD)、骨矿含量(BMC)的相关性及与预后的关系。结果 病例组BV/TV、Tb.Th低于对照组,Tb.Sp及SMI高于对照组(P<0.01)。BV/TV、Tb.Sp、Tb.Th及SMI联合诊断骨质疏松性椎体骨折的曲线下面积为0.933,高于各指标单独诊断。骨质疏松性椎体骨折复发患者BMD、BMC、BV/TV、Tb.Th低于未复发患者,Tb.Sp及SMI高于未复发患者(P<0.01);BV/TV、Tb.Sp、Tb.Th及SMI均与骨质疏松性椎体骨折患者预后显著相关(P<0.01);骨质疏松性椎体骨折复发患者BV/TV、Tb.Th与BMD、BMC分别呈正相关,Tb.Sp、SMI与BMD、BMC分别呈负相关(P<0.01)。结论 人工智能CT定量参数在骨质疏松性椎体骨折患者中异常改变,可用于诊断该疾病,并预测术后复发风险。
- 郑飞赵博高姣静任聪慧苏明
- 关键词：骨质疏松性椎体骨折人工智能体层摄影术螺旋计算机预后
- 多排螺旋CT对外伤性膝关节韧带损伤诊断价值的探讨
- 袁亚琴刘慧霞吕增禄苏明王书行
- 该研究通过收集单侧有明确外伤史或运动性损伤的双侧膝关节MSCT资料、患侧膝关节MSCT与MRI资料，在MSCT的MPR图像上测量健侧与患侧交叉韧带的相关数据，对比分析膝关节交叉韧带损伤的MSCT与MRI诊断准确率。研究结...
- 关键词：
- 关键词：膝关节韧带损伤多排螺旋CT诊断
- 人工智能CT在骨质疏松性椎体压缩性骨折诊断及骨折程度评估中的应用
- 2024年
- 目的探讨人工智能电子计算机断层扫描(CT)在骨质疏松性椎体压缩性骨折(OVCF)诊断及骨折程度评估中的应用价值。方法纳入石家庄市第三医院2021年9月-2022年10月因怀疑OVCF需CT扫描的骨质疏松患者220例作为研究对象,患者CT扫描后进行磁共振成像(MRI)检查。以MRI检查结果作为金标准,明确患者OVCF阴阳性及压缩性骨折Denis分型情况,分析人工智能CT在OVCF诊断及骨折程度评估中的应用价值。结果MRI检查结果显示,220例疑似OVCF患者中确诊为阳性179例,占81.36%;阴性41例,占比18.64%。以MRI检查结果为金标准,经Kappa一致性度量,常规CT检查诊断OVCF阴阳性结果与MRI诊断结果的一致性一般(Kappa=0.612,P<0.001);人工智能CT检查诊断OVCF阴阳性结果与MRI诊断结果的一致性较好(Kappa=0.793,P<0.001)。人工智能CT检查诊断OVCF阴阳性的准确度、灵敏度均高于常规CT检查(P<0.05)。以MRI检查结果为金标准,常规CT对OVCF患者Denis分型评估的准确率为77.85%(123/158),经Kappa一致性度量,常规CT评估OVCF Denis分型与MRI检查结果的一致性一般(Kappa=0.711,P<0.001);人工智能CT对OVCF患者Denis分型评估的准确率为88.82%(151/170),经Kappa一致性度量,常规CT评估OVCF Denis分型与MRI检查结果的一致性较好(Kappa=0.852,P<0.001)。结论人工智能CT检查诊断OVCF结果与MRI诊断结果的一致性较好,较常规CT检查,人工智能CT检查诊断OVCF有更高的灵敏度、准确度;同时,人工智能CT对OVCF骨折程度也有较好的鉴别价值。
- 高姣静郑飞任聪慧赵博苏明
- 关键词：骨质疏松性椎体压缩性骨折电子计算机断层扫描人工智能
