CareLit Fachartikel

KI zur automatisierten vBMD- und Fragilitätsanalyse des proximalen Femurs an CT-Scans

Nicolai Raphael Krekiehn, Stefan Bartenschlager, Ronald Seidel, Oliver Chaudry, Sigurdur Sigurdsson, Vilmundur Gudnason, Jan-B Hövener, Klaus Engelke, Claus-C Glüer · Osteologie · 2025 · Heft 04 · S. 256-264

Dokument
959012
CareLit-ID
Jahr
2025
Publikation
PDF
nein
Metadaten
DOI
ja
zitierfähig

Bibliografische Angaben

Zeitschrift
Osteologie
Autor:innen
Nicolai Raphael Krekiehn, Stefan Bartenschlager, Ronald Seidel, Oliver Chaudry, Sigurdur Sigurdsson, Vilmundur Gudnason, Jan-B Hövener, Klaus Engelke, Claus-C Glüer
Ausgabe
Heft 04 / 2025
Jahrgang 34
Seiten
256-264
Erschienen: 2025-11-01 00:00:00
ISSN
1019-1291
DOI
10.1055/a-2717-5826

Zusammenfassung

Zusammenfassung Hintergrund Osteoporotische Hüftfrakturen sind mit hoher Morbidität und Mortalität verbunden. Die nebenbefundliche Routineanalyse klinischer CT-Scans im Hinblick auf Frakturrisiko (opportunistisches Screening) könnte Präventionsbedarf frühzeitig aufdecken, bislang fehlt jedoch ein frei verfügbares vollautomatisches Verfahren zur Bestimmung der volumetrischen Knochendichte (vBMD) des proximalen Femurs. Methoden Es wurde die open source KI TotalSegmentator mit zwei eigenen KI-Modellen kombiniert, um sowohl das proximale Femur als auch ein Kalibrierphantom zu segmentieren und daraus einen vBMD volla…

Schlagworte

künstliche Intelligenz Computertomographie Knochenmineraldichte inzidentes osteoporotisches Frakturrisiko Opportunistisches Screening computer tomography bone mineral density incident fracture risk opportunistic screening artificial intelligence Osteologie