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开发时序图卷积神经网络模型以利用电子健康记录预测髋关节置换
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种新的分段模型，通过卷积神经网络从髋部DXA图像中提取特征，结合临床变量、形态测量和纹理特征评估髋部骨折风险。该模型提高了准确性和费用效益。
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关键要点
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研究提出了一种新的分段模型，用于评估髋部骨折风险。
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模型通过卷积神经网络从髋部DXA图像中提取特征。
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结合临床变量、形态测量和纹理特征进行评估。
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集合模型1仅使用临床变量，集合模型2结合临床变量和DXA成像特征。
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集合模型2的表现最佳，AUC为0.9541，准确率为0.9195，敏感性为0.8078，特异性为0.9427。
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该模型建议54.49%的患者不需要进行DXA扫描，降低了费用与辐射。
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