首页> 中文期刊> 《磁共振成像》 >基于深度学习的MRI诊断半月板损伤的研究进展

基于深度学习的MRI诊断半月板损伤的研究进展

摘要

半月板撕裂是膝关节损伤的常见类型,若治疗不当,易引发膝关节疼痛、骨性关节炎等一系列临床症状。正确识别半月板病变是进行患者教育和临床干预的重要前提。MRI是临床诊断半月板损伤的最常用影像学方式,其能够准确反映半月板撕裂的位置、撕裂类型、半月板形态等,是临床诊断半月板撕裂的首选影像学方式。基于深度学习的MRI疾病检测是人工智能的一个新兴领域,随着深度学习算法的临床效用研究不断推进,人工智能可能最终转化为临床实践。本文从迁移学习与定制的神经网络两大分类中探究半月板损伤二分类、撕裂位置、撕裂方向、分级和感兴趣区分割等方面的基于深度学习的半月板MRI诊断研究进展,并指出当前研究的一些不足,以期为后续研究提供参考思路。

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号