深度学习在膝关节骨关节炎磁共振诊断中的研究进展
摘要
膝关节骨关节炎是一种常见的创伤性、退行性骨关节疾病，膝骨关节各结构的损伤均可诱发不同程度的病变。磁共振图像是膝关节骨关节炎临床诊断的重要依据。目前，运用深度学习模型提取膝关节图像中的深度特征，实现膝关节各结构的分割与病变识别，进而完成膝关节骨关节炎的辅助诊断是现阶段骨关节疾病辅助诊断领域的研究热点。首先讨论膝关节各类成像技术的优缺点，重点概述磁共振多序列成像技术；然后，详述深度学习模型用于膝关节软骨、半月板等组织结构病变诊断的现状；最后，针对现有识别模型存在的问题，对知识蒸馏、联邦学习两种模型的优化技术进行介绍，并对未来的研究方向进行展望。
引用本文（GB/T 7714）
林书臣 Lin Shuchen, 魏德健 Wei Dejian, 张帅 Zhang Shuai, 等. 深度学习在膝关节骨关节炎磁共振诊断中的研究进展[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2024.
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