Phát Hiện Loãng Xương Dựa Trên Ảnh X-ray Cột Sống Sử Dụng Học Sâu Kết Hợp Thông Tin Lâm Sàng
Year: 2026
Type: article
Abstract: Loãng xương làm tăng nguy cơ gãy xương và thường được chẩn đoán bằng DXA (Dual-energy X-ray Absorptiometry), tuy nhiên thiết bị này có chi phí cao và chưa phổ biến tại nhiều cơ sở y tế tuyến dưới. Nghiên cứu này đề xuất quy trình sàng lọc loãng xương hai bước, không sử dụng các biến DXA ở đầu vào, dựa trên ảnh X-ray cột sống thắt lưng kết hợp thông tin lâm sàng. Quy trình được đánh giá trên tập X-ray của bộ dữ liệu LUMOS gồm 803 bệnh nhân và 1.620 ảnh. Ở bước đầu, OsteoNet và FCoTNet được dùng để trích xuất vector đặc trưng 128 chiều từ ảnh X-ray. Bước tiếp theo, vector này được kết hợp với các nhóm đặc trưng lâm sàng và đưa vào XGBoost để phân loại ba nhóm: Bình thường, Giảm mật độ xương và Loãng xương. Kết quả cho thấy các tổ hợp chứa biến DXA như mật độ loãng xương (Bone Mineral Density – BMD) hoặc T-score đều đạt AUC = 1,000 do nhãn được định nghĩa trực tiếp từ T-score, phản ánh rò rỉ nhãn và không có ý nghĩa lâm sàng. Sau khi loại bỏ biến DXA, baseline chỉ dùng thông tin lâm sàng đạt AUC = 0,709; trong khi OsteoNet + Demo+Morph đạt AUC = 0,761. Kiểm định DeLong cho thấy cải thiện có ý nghĩa so với chỉ dùng embedding ảnh (p = 0,0002) và ở mức cận biên so với baseline lâm sàng thuần (p = 0,050).
Language: Vietnamese
Topic: Medical Imaging and Analysis
Subfield: Biomedical Engineering
Field: Engineering
Domain: Physical Sciences
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W7203896885