2024-08-012025-05-27https://scholars.lib.ntu.edu.tw/handle/123456789/729716本研究預期能找到最適合且最快速改善低骨密度及極高骨折風險病患的治療方式，以做為未來嚴重骨質疏鬆症患者開啟治療時的重要參考。此外，本研究嘗試將Romosozumab納入合併療法，成為類似研究的先行指標。進一步試驗Romosozumab的循環治療模式，探討是否可持續提升骨密度，有望治癒骨質疏鬆症。此外，進行合併療法及循環治療的成本效益評估，成為未來保險和政策制定的參考。同時，研究合併療法和循環治療對骨密度變化的生化標記及分子機轉，深入瞭解其影響機制。最後，運用X射線影像特徵萃取和人工智慧模型預測治療後的骨密度變化，促進相關領域的進展。本研究將為未來骨質疏鬆的精準醫療提供全面的理論支持和實證基礎。骨質疏鬆症促骨質生成劑抗骨質再吸收劑合併療法循環治療骨密度影像特徵萃取卷積神經網路Osteoporosisanabolic agentanti-resorptive agentcombination therapycirculatory therapybone mineral densitybone turnover markersimage feature extractionconvolutional neural network