基于机器学习模型的X线征象在骨肿瘤分类中的价值与临床实践探究

一、引言

1.1研究背景与意义

骨肿瘤作为发生在骨骼或其附属组织的肿瘤，虽然在全身肿瘤中发病率相对较低，约占2%，但其种类繁多，涵盖良性、恶性以及交界性肿瘤，且不同类型骨肿瘤的生物学行为和治疗策略差异显著。准确的骨肿瘤分类诊断对于临床治疗方案的制定和患者预后评估起着决定性作用。良性骨肿瘤通常可通过手术根治，预后良好；而一旦发展为恶性骨肿瘤，由于其恶性程度高，癌细胞易扩散和转移，缺乏有效的治疗措施，往往危及患者生命健康。如骨肉瘤，作为最常见的骨原发恶性肿瘤，年发病率约为2-3/100万，发病总数占人类恶性肿瘤的0.2%