Multi-site Radiomics and Machine Learning for Bone Status Classification in Panoramic Radiographs: A STARD-Compliant Diagnostic Accuracy Study
STARD 지침을 준수하는 본 연구는 소규모 표본 크기와 골 상태 클래스별 모델 성능의 가변성이라는 한계에도 불구하고, 파노라마 방사선 사진의 질감 분석이 특히 랜덤 포레스트 모델로 처리되었을 때 여성의 조기 폐경 후 골 손실을 탐지하기 위한 기회적 선별 도구로서 잠재력을 보유하고 있음을 입증한다.