骨质疏松症是一种常见疾病，可增加骨折风险。髋部骨折，尤其是在老年人中，导致发病率增加，生活质量降低和死亡率增加。骨质疏松症在骨折前是一种沉默的疾病，通常仍未被诊断和治疗。通过双能X射线吸收法（DXA）评估的面骨矿物质密度（ABMD）是骨质疏松诊断的金标准方法，因此也用于未来的骨折预测（Pregnosticic）。但是，所需的特殊设备在任何地方都没有广泛可用，特别是对于发展中国家的患者而言。我们提出了一个深度学习分类模型（形式），该模型可以直接预测计算机断层扫描（CT）数据的普通X光片（X射线）或2D投影图像。我们的方法是完全自动化的，因此非常适合机会性筛查设置，确定了更广泛的人群中的高风险患者而没有额外的筛查。对男性骨质疏松症（MROS）研究的X射线和CT投影进行了训练和评估。使用了3108张X射线（89个事件髋部骨折）或2150 CTS（80个入射髋部骨折），并使用了80/20分。我们显示，表格可以正确预测10年的髋部骨折风险，而验证AUC为81.44 +-3.11％ / 81.04 +-5.54％（平均 +-STD），包括其他信息，例如年龄，BMI，秋季历史和健康背景， X射线和CT队列的5倍交叉验证。我们的方法显着（p <0.01）在X射线队列上分别优于以70.19 +-6.58和74.72 +-7.21为70.19 +-6.58和74.72 +-7.21的\ frax等先前的方法。我们的模型在两个基于髋关节ABMD的预测上都跑赢了。我们有信心形式可以在早期阶段改善骨质疏松症的诊断。
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