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bone density
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新的图神经网络回归框架可准确估算身体成分
研究人员开发了一种名为靶点感知、状态自适应 $p$-Dirichlet 能量流图神经网络回归（$p$SADE-GNR）的新框架，用于从非侵入式测量中估算身体成分。该方法使用神经网络编码器和图神经网络来分析参与者相似性并预测如体脂百分比、骨密度和瘦体重等结果。在临床试验中，$p$SADE-GNR 模型在预测这些结果方面表现出优于现有方法的准确性，在大多数比较中优于支持向量回归和最小二乘支持向量回归。
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AI系统利用腰椎X光片辅助骨质疏松诊断
东京大学医院的研究人员开发了一套AI系统，旨在辅助骨质疏松症的诊断。该系统利用腰椎X光图像来估算骨密度，有望实现对该疾病的早期发现。该AI旨在提高临床诊断的准确性和效率。