Es muy importante hacer un seguimiento de las disminuciones en la densidad mineral ósea (DMO) de las personas mayores, ya que puede estar correlacionado con el riesgo de incidencia de fracturas osteoporóticas mayores que pueden llevar a lesiones fatales. Aunque la absorciometría de rayos X de doble energía (DXA) es una de las técnicas de medición más precisas utilizadas para cuantificar la DMO, la mayoría de los pacientes tienen acceso restringido a esta máquina debido al alto costo del equipo DXA, que también rara vez se distribuye a clínicas locales. Mientras tanto, los rayos X convencionales, que se utilizan comúnmente para visualizar condiciones y lesiones debido a su bajo costo, combinan la absorción de tejidos blandos y óseos, limitando consecuentemente su capacidad para medir la DMO. Por lo tanto, hemos propuesto un sistema automatizado inteligente especializado para predecir cuantitativamente la DMO basado en una imagen de rayos X convencional solo reduciendo el efecto del tejido blando, apoyado por la implementación de un autoencoder convolucional, que se entrena utilizando datos sintetizados propuestos para generar valores en escala de grises del tejido óseo solo. A partir de la imagen mejorada, se calculan múltiples características de la cadera en la radiografía para predecir los valores de la DMO. El rendimiento del método propuesto ha sido validado mediante la comparación con el valor de DXA, que muestra una alta consistencia con un coeficiente de correlación de 0,81 y un error absoluto medio de 0,069 g/cm.