1 骨质疏松症
1.1 流行病学
1.2 常见影像学诊断
1.2.1 双能X线吸收测定法
1.2.2 定量计算机断层扫描
1.2.3 磁共振成像
1.2.4 定量超声技术
1.2.5 放射性核素骨显像
2 人工智能技术
2.1 人工智能技术在骨科领域的应用
2.2 人工智能技术在骨质疏松/骨折预测领域的应用
2.3 深度学习技术辅助骨质疏松影像学诊断
2.3.1 深度学习技术结合双能X线吸收测定法
2.3.2 深度学习技术结合X线平片
2.3.3 深度学习技术结合计算机断层扫描检查（CT)
2.3.4 深度学习技术结合磁共振检查（MRI)
3 小结与展望
文章摘要:骨质疏松症是由于多种原因导致的骨密度和骨质量下降，骨微结构破坏，造成骨脆性增加，从而容易发生骨折的常见全身性骨病。以双能X线吸收测定法为代表的影像学诊断方法无法确切定量评估骨质量，同时受限于成像特点容易出现误差。深度学习技术在计算机辅助诊断中的应用，为精准骨质疏松状态评估提供了可能。本研究对深度学习技术在骨质疏松影像学辅助诊断的研究进展进行综述并展望。
文章关键词:
论文分类号:TP18;R580;TP391.41