基于MRI深度学习在膝关节前交叉韧带损伤的研究进展

• 作者: 王梅 徐宏刚 张晓东
• 来源期刊: 磁共振成像
• 学科: 医学
• 关键词: 深度学习 磁共振成像 前交叉韧带 损伤 进展 综述
• 年，卷（期）: 2022,（4）
• 所属期刊栏目: 综述|Reviews
• 页码范围: 166-170
• 页数: 5页
• 分类号: R445.2|R686.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.12015/issn.1674-8034.2022.04.037

摘要

磁共振成像是膝关节前交叉韧带损伤的首选无创评估方法,目前对前交叉韧带损伤的诊断主要靠放射科医生的临床经验且耗时耗力.深度学习作为机器学习的一个重要新兴分支,它以神经网络为架构、对数据进行表征学习.近年来,深度学习在膝关节前交叉韧带的应用主要集中在前交叉韧带分割和损伤分类(包括二分类和多分类),对于损伤韧带的分割及基于韧带损伤对相关疾病预测的研究仍处在起步阶段.尽管如此,深度学习既可快速实现前交叉韧带的自动分割,又可对前交叉韧带损伤进行自动分类评估,这将显著提高放射科医生的工作效率.本文就基于MRI深度学习在膝关节前交叉韧带损伤方面的研究予以综述.