이 쿠키는 웹사이트가 정상적으로 작동하는 데 필요하며 시스템에서 꺼질 수 없습니다. 주로 사용자가 요청한 서비스(개인정보 설정, 로그인, 양식 작성 등)를 제공하기 위해 설정됩니다. 브라우저에서 이 쿠키를 차단하거나 알림을 받을 수 있도록 설정할 수 있지만, 이 경우 사이트 일부 기능이 정상적으로 작동하지 않을 수 있습니다. 이 쿠키는 개인 식별 정보를 저장하지 않습니다.
+타겟팅 쿠키
이 쿠키는 광고 파트너를 통해 설정되며, 귀하의 관심사에 기반한 광고를 다른 사이트에 표시하는 데 사용됩니다. 이 쿠키는 직접적으로 개인정보를 저장하지 않으며, 브라우저와 인터넷 기기 식별을 기반으로 작동합니다. 이 쿠키를 허용하지 않으면 타겟팅 광고를 덜 경험하게 됩니다.
+성능 쿠키
이 쿠키는 웹사이트 방문자 수 및 트래픽 소스를 집계하여, 사이트의 성능을 측정하고 개선하는 데 사용됩니다. 어떤 페이지가 인기가 많은지, 방문자가 사이트를 어떻게 이동하는지를 파악하는 데 도움이 됩니다. 모든 정보는 익명으로 수집되며, 이 쿠키를 허용하지 않을 경우 방문 및 활동 기록을 알 수 없어 사이트 성능 모니터링에 제약이 생깁니다.
Park et al. evaluated the short-term precision of various regions of interest (ROI) for opportunistic CT-based osteoporosis screening, using AVIEW, an advanced deep-learning software. In a study involving 73 patients, attenuation differences were analyzed across 54 ROI configurations on L1 vertebra CT scans. Results showed that large, elliptical ROIs on 1- or 3-mm slice-thickness images at the mid-level provided the highest diagnostic precision (RMSSD: 12.4–12.5 HU) and accuracy (AUROC: 0.90). The study identified optimal ROI placement to improve diagnostic precision and recommended thin-slice imaging when feasible. Patient-level factors such as age or body size showed no significant impact. While this work establishes a foundational approach for precise CT-based screening, limitations include the single-center design and exclusion of sagittal and coronal planes. Future studies should validate findings across broader populations and explore additional imaging configurations. The use of AVIEW software highlights its potential in advancing osteoporosis diagnostics.
목록으로
