Jul, 2023
SCOL：腹主动脉钙化评分的监督对比序数损失计算在椎体骨折评估扫描中的应用
SCOL: Supervised Contrastive Ordinal Loss for Abdominal Aortic
Calcification Scoring on Vertebral Fracture Assessment Scans
TL;DR通过使用Dual-Energy X-ray Absorptiometry(DXA)扫描获取的脊椎骨折评估(VFA)图像，将腹主动脉钙化(AAC)量化为有序回归问题。研究提出了一种新颖的有监督对比有序损失(SCOL)，通过将标签相关的距离度量结合现有的有监督对比损失，利用离散AAC回归标签中固有的有序信息。我们开发了一个双编码器对比有序学习(DCOL)框架，在全局和局部层面学习对比有序表示，从而改善特征可分离性和类别多样性，提高AAC-24属中的潜在空间中的特征分离性和类别多样性。我们使用两个临床VFA DXA扫描数据集评估了所提出框架的性能，并将其与现有方法进行了比较。此外，针对预测的AAC得分，我们进行临床分析以预测发生严重心血管事件(MACE)的未来风险。我们的结果表明，该方法增强了类间可分离性并增强了类内一致性，从而以高灵敏度和高准确性预测高风险的AAC类别。