CT骨折风险评估：数据处理、评估方法及未来发展方向

# CT骨折风险评估
## 数据采集与预处理
### 机遇性CT扫描数据
- 腹部CT
  - 适应症
    - 腹部肿瘤
    - 创伤评估
- 胸部CT
  - 适应症
    - 肺部疾病
    - 心血管疾病
- 其他适应症CT
  - 颈部CT
  - 骨盆CT
### 图像预处理
#### 灰度值校准
- 无模型校准
  - 方法介绍
  - 优势与劣势
- 传统校准
  - 方法介绍
  - 优势与劣势
#### 图像分割
- 深度学习方法
  - U-Net
  - FCN（全卷积网络）
- 准确性验证
  - 交叉验证
  - 实验结果对比
## 评估方法
### 有限元分析
- 模型构建
  - 几何建模
  - 材料属性定义
- 负载模拟
  - 力学载荷类型
  - 施加方式
- 骨强度预测
  - 方法论
  - 实验验证
- 骨折机制分析
  - 不同类型骨折
  - 骨折位置分析
### 机器学习方法
- 骨折自动检测
  - 方法与算法
  - 数据集来源
- 骨密度评估
  - 预测模型
  - 骨密度与骨折关系
- 风险预测
  - 风险因素
  - 预测模型构建
## 效能评估
### 临床验证
- FOCUS队列
  - 研究设计
  - 结果分析
- AGES_RS队列
  - 研究重点
  - 结果对比
### 评估指标
- AUC
  - 计算方法
  - 临床意义
- 灵敏度
  - 定义
  - 陈述影响
- 特异度
  - 定义
  - 实际应用
### 对比研究
- 与DXA比较
  - 方法介绍
  - 结果优劣
- 与FRAX比较
  - 方法介绍
  - 适用场景
## 未来方向
### 技术改进
- 自动化程度
  - 当前进展
  - 未来目标
- 预测准确性
  - 影响因素
  - 提高策略
### 临床应用
- 标准化流程
  - 流程设计
  - 实施步骤
- 广泛推广
  - 宣传策略
  - 医疗机构合作