【摘 要】
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随着老龄化进程加剧,骨质疏松已成为一种常见疾病,及时的骨质评价对预防骨质疏松十分重要.基于超声背散射法进行骨质评价,首先根据真实骨样本的CT图片重建了不同孔隙结构的松质骨模型,然后模拟超声在骨模型中的传播过程,获得了大量背散射信号,最后将背散射信号输入至改进的CNN模型中训练.实验结果显示改进的CNN算法对骨样本预测分类的准确率达到了97.3%,对超声背散射的在体应用具有一定帮助.
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(62073206),陕西省技术创新引导专项项目(2020CGHJ-007),陕西省西安市科技计划项目(2020KJRC0146)。
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随着老龄化进程加剧,骨质疏松已成为一种常见疾病,及时的骨质评价对预防骨质疏松十分重要.基于超声背散射法进行骨质评价,首先根据真实骨样本的CT图片重建了不同孔隙结构的松质骨模型,然后模拟超声在骨模型中的传播过程,获得了大量背散射信号,最后将背散射信号输入至改进的CNN模型中训练.实验结果显示改进的CNN算法对骨样本预测分类的准确率达到了97.3%,对超声背散射的在体应用具有一定帮助.
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