一种用于骨质疏松智能化诊断的分析平台

本发明涉及骨质量评估验证，特别是涉及一种用于骨质疏松智能化诊断的分析平台。背景技术：1、骨质疏松症(osteoporosis，op)是我国常见的骨骼疾病，随着人口老龄化的加剧，骨质疏松患病率也呈递增趋势，但公众对骨质疏松的知晓率及诊断率低仍然很低。根据2022版《原发性骨质疏松症诊疗指南》的建议，鉴于目前严峻的现状，从现在开始就要重视骨质疏松症的防治、特别是骨强度的筛查和骨质疏松症的早期诊断。所以，骨质疏松的评估对于预防和治疗骨质疏松症和其他骨骼疾病具有重要意义。2、目前我国诊断骨质疏松症主要依赖于双能x线吸收法(dxa)检查，但存在筛查率低，dxa结果与骨强度定义不完全相符等问题。此外，基于ct扫描的hu值和定量ct(qct)，以及基于核磁共振(mri)检查的vbq评分也可用于机会性筛查op。3、但这些机会性方法需要人为选择感兴趣区域(roi)，这增加了工作时间，并存在人为选择误差等缺陷；同时qct需要专业的设备和软件进行分析，而目前国内大多数医院尚未配置此类设备。技术实现思路1、为了克服现有技术的不足，本发明的目的是提供一种用于骨质疏松智能化诊断的分析平台。2、为实现上述目的，本发明提供了如下方案：3、一种用于骨质疏松智能化诊断的分析平台，包括：4、前端交互模块，用于获取目标患者的身份信息；5、数据计算模块，用于根据所述身份信息进行提取所述目标患者的骨密度信息和骨脂肪含量信息，并基于骨强度预测模型和评分模型，根据所述骨密度信息和所述骨脂肪含量信息进行预测和评估，得到骨强度数据评估结果，并将所述骨强度数据评估结果发送至所述前端交互模块中，以进行可视化显示。6、优选地，所述骨强度预测模型的构建方法包括：7、利用r软件处理样本数据集，以将所述样本数据集随机分配为训练集和验证集；8、在训练集上应用lasso方法进行变量筛选，并通过单因素和多因素逻辑回归分析确定骨质疏松症的风险因素；9、建立列线图模型，将筛选出的风险因素作为自变量，骨质疏松症发生作为因变量，并根据所述训练集和所述验证集对所述列线图模型进行训练和验证，得到所述骨强度预测模型。10、优选地，所述评分模型是通过β系数进行构建的。11、优选地，所述β系数的获取方法包括：12、根据每一个所述自变量的roc曲线和约登指数计算最佳阈值；13、通过所述最佳阈值对所述自变量进行进一步分类，得到分类变量；14、将所述分类变量再一次放入所述骨强度预测模型中，以推导出所述β系数。15、优选地，所述前端交互模块和所述数据计算模块采用浏览器/服务器架构，设计实现上采用mvc设计模式。16、优选地，还包括：17、数据接口模块，用于整合各个医院系统中的患者信息、dxa、ct、mri和frax医疗数据，还用于提供api接口，以实现移动端的数据交互。18、优选地，还包括：19、特征数据库构建模块，用于根据各个患者的骨强度数据评估结果构建骨质疏松患者的特征数据库。20、优选地，所述移动端为手机。21、根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：22、本发明提供了一种用于骨质疏松智能化诊断的分析平台，包括：前端交互模块，用于获取目标患者的身份信息；数据计算模块，用于根据所述身份信息进行提取所述目标患者的骨密度信息和骨脂肪含量信息，并基于骨强度预测模型和评分模型，根据所述骨密度信息和所述骨脂肪含量信息进行预测和评估，得到骨强度数据评估结果，并将所述骨强度数据评估结果发送至所述前端交互模块中，以进行可视化显示。本发明能够自动进行分析并展示针对患者骨质疏松的多方面评估结果，真正实现骨质疏松诊疗的智能化、数字化及普及化。技术特征：1.一种用于骨质疏松智能化诊断的分析平台，其特征在于，包括：2.根据权利要求1所述的用于骨质疏松智能化诊断的分析平台，其特征在于，所述骨强度预测模型的构建方法包括：3.根据权利要求2所述的用于骨质疏松智能化诊断的分析平台，其特征在于，所述评分模型是通过β系数进行构建的。4.根据权利要求3所述的用于骨质疏松智能化诊断的分析平台，其特征在于，所述β系数的获取方法包括：5.根据权利要求1所述的用于骨质疏松智能化诊断的分析平台，其特征在于，所述前端交互模块和所述数据计算模块采用浏览器/服务器架构，设计实现上采用mvc设计模式。6.根据权利要求1所述的用于骨质疏松智能化诊断的分析平台，其特征在于，还包括：7.根据权利要求1所述的用于骨质疏松智能化诊断的分析平台，其特征在于，还包括：8.根据权利要求1所述的用于骨质疏松智能化诊断的分析平台，其特征在于，所述移动端为手机。技术总结本发明提供了一种用于骨质疏松智能化诊断的分析平台，涉及骨质量评估验证技术领域，包括：前端交互模块，用于获取目标患者的身份信息；数据计算模块，用于根据所述身份信息进行提取所述目标患者的骨密度信息和骨脂肪含量信息，并基于骨强度预测模型和评分模型，根据所述骨密度信息和所述骨脂肪含量信息进行预测和评估，得到骨强度数据评估结果，并将所述骨强度数据评估结果发送至所述前端交互模块中，以进行可视化显示。本发明能够自动进行分析并展示针对患者骨质疏松的多方面评估结果，真正实现骨质疏松诊疗的智能化、数字化及普及化。技术研发人员：屈波,王松,张向,廖泓霖,胡永荣,杨红胜,何平,杨昊受保护的技术使用者：成都医学院第一附属医院技术研发日：技术公布日：2024/8/16