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作者：李勤涛;张小梅;罗曦;吴子晨;刘少强;
单位：赣南医科大学第一临床医学院;赣南医科大学第一附属医院医学影像科;
摘要：骨质疏松症（osteoporosis, OP）是全球老龄化背景下突出的公共卫生问题，以骨量减少、骨微结构破坏为特征，易引发脆性骨折，严重威胁患者健康。目前临床金标准双能X射线吸收仪（dual-energy X-ray absorptiometry, DXA）和定量计算机断层扫描（quantitative computed tomography, QCT）存在普及性低、辐射剂量高或费用贵等局限，而常规计算机断层扫描（computed tomography, CT）与磁共振成像（magnetic resonance imaging, MRI）相关的机会性筛查因无需额外成本与辐射，已成为OP早期诊断的研究热点，人工智能（artificial intelligence, AI）技术的融入进一步提升了筛查效能。但当前该领域的研究进展较为分散，尚未形成系统性梳理，需通过全面综述凝练核心成果。本综述系统梳理近年来基于常规CT与MRI在OP机会性筛查中的研究进展，分析AI技术在其中的应用价值，明确现有研究中诊断阈值不统一、校准算法待优化、模型标准化不足等局限性，并探讨未来发展方向。本文旨在为OP的早期诊断及临床筛查策略的优化提供参考，同时为相关临床研究提供方向。
关键词：骨质疏松症;;磁共振成像;;计算机断层扫描;;机会性筛查;;人工智能
