May, 2024
一种使用机器学习和不确定性量化的分阶段方法预测髋骨折风险
A Staged Approach using Machine Learning and Uncertainty Quantification to Predict the Risk of Hip Fracture
Anjum Shaik, Kristoffer Larsen, Nancy E. Lane, Chen Zhao, Kuan-Jui Su...
TL;DR通过使用卷积神经网络（CNN）从髋部 DXA 图像中提取特征，并结合临床变量、形态测量和纹理特征，我们提出了一种新颖的分段模型，用于评估老年人和中年人髋部骨折风险。该分段模型通过将集合模型 1（仅临床变量）的不确定性加入决策流程，以确定是否需要进一步预测 DXA 特征，而集合模型 2（临床变量和 DXA 成像特征）的表现最佳，实现了 AUC 为 0.9541，准确率为 0.9195，敏感性为 0.8078，特异性为 0.9427。此外，该分段模型建议 54.49% 的患者不需要进行 DXA 扫描，既提高了准确性又降低了费用与辐射。