摘要：深度学习是机器学习的一个分支，可自动识别图像特征，由多个处理层组成，具有多个抽象级别的表示，在医学领域显示了巨大的前景。膝关节骨性关节炎是一种复杂的疾病，是老龄化人群中常见的疾病。膝关节骨关节炎的病理生理学特征是软骨的破坏及相邻组织的相关变化，导致关节衰弱，包括疼痛和残疾，因此，个体差异对疾病进展具有影响。常规的影像学检查对膝关节骨关节炎的早期诊断具有局限，人工智能已被应用于膝关节骨关节炎的评估、分类和进展预测之中。

关键词：深度学习；磁共振图像；膝关节骨关节炎；分类

深度学习模型是以深度神经网络为基础的模型，不同于传统的先验知识架构，深度学习不仅能自动提取数据，亦能分析数据之间的关系，可在无先验特征下提取图像特征。卷积神经网络是医学影像学研究的主要结构，擅长提取高级特征，CNN模型精度越来越高，深度学习由此得名。医学影像中深度学习模型的目标是疾病分类、检测及定位。深度学习模型通常将数据分为训练集、验证集及测试集，当样本量较小时，可进行交叉验证，以对模型充分训练，也可先以其他数据对模型进行训练，以对模型加以迁移学习。

一、深度学习概况

深度学习是一种涉及多个层次的技术，其通过组合简单但非线性的模块获得，每个模块转换为更高、更抽象层次的表示，通过组合足够多的转换，可学习复杂的函数。对分类任务会放大区分，并抑制不相关的变化。深度学习模型基于人工神经网络，可使用2种基本的方法，在有监督学习中被赋予有标记的数据集，在无监督学习中被赋予未标记的数据，并将对象划分为相应的类别。深度学习已经应用于膝关节骨关节分割、诊断、预测等方面，但仍存在一些不足。第一深度学习算法固有的黑盒性质和其算法的复杂性，第二深度学习模型是评估单独结构或组织的病变。因此，深度学习在膝关节骨关节的评估、诊断与预测中显示了突出的优势，人工智能分析有望改变膝关节医学信息学，实现精准医学和诊断。

二、深度学习在膝关节骨关节炎分类中的应用

各种深度学习研究主要针对MRI展开，包括形态及定量，对于发现并准确评估膝关节骨关节炎的发生、发展过程以及评价疗效等具有重要作用。深度学习膝关节骨关节炎影像学诊断中的主要应用包括分割器官、定量测量病灶、分类诊断病变、预测病变发展以及图像重建等。分割任务通常指识别构成目标对象的轮廓或内部的体素集。构建自动分割模型需要大数据样本。目前基于MRI实现了分割膝关节骨与软骨、分割半月板及分割全膝关节。2D模型具有分割速度较快、计算量小等优点，3D模型需输入多幅图像，分割结果更真实、更直观，但分割速度慢，对硬件要求高。目前主要分割网络结构包括U-net及VGG16，并在此基础上衍生出多种网络结构。评估分割精确性指标包括Dice相似系数、平均表面距离、交并比、体积差）以及体积重叠误差等。DSC用以评价A与B的重叠情况， DSC越接近1，效果越好；VD及VOE用于评估3D模型整体分割效能，ASD等指标主要评价分割边缘细节。膝关节骨关节炎病变初期诊断耗时、费力，深度学习模型用于诊断膝关节骨关节炎病变，有助于提高诊断效能，减少人为误差，且部分模型诊断效能与临床医师相媲美。X线检查是临床筛查膝关节骨性关节炎的常用手段，采用Kellgren-Lawrence等级，可根据X线平片进行分级。也有研究者试图通过自动识别生物标记物预测膝关节骨关节炎进展，一般采用受试者工作特征曲线下面积为标准评价模型的预测性能，AUC越接近1则性能越好，有学者以3D双回波稳态采集膝关节骨关节图像，其层厚为传统序列的3倍，而后采用深度CNN进行超分辨率重建，以较短时间获得较高分辨率图像。

三、小结

深度学习模型对提取膝关节骨关节病变特征具有独特优势，近年来相关研究聚焦于图像分割与分类结合。目前深度学习用于膝关节骨关节分类中仍存在限制：首先对数据量要求高，其次图像勾画及标注耗时，在此多数研究仅选择某一序列图像中的某一层面，最后深度学习模型的可解释性较差。总之，深度学习为影像学诊断膝关节骨关节病变提供了全新的方法，也是影像学研究的趋势所在，期待更多高性能模型出现，促进膝关节骨关节及早诊断、及早干预，并发挥更大临床作用。

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作者简介：何恩泽（2001.07--），男，满族，黑龙江省鹤岗人，牡丹江医学院医学影像学院2020级医学影像学专业在读学生

通讯作者： 马玉博（1992.05--），女，汉族，黑龙江省牡丹江人，牡丹江医学院医学影像学院，技师，主要研究方向：医学影像检查技术。

牡丹江医学院2024年大学生科研立项项目《新时代基于深度学习和磁共振图像的膝关节骨关节炎分类》项目编号2024069

牡丹江医学院辅导员名师工作室项目：“心海”辅导员工作室阶段研究成果