在醫(yī)學圖像分析中實施機器學習(ML)并不是什么新鮮事。放射科醫(yī)生積極利用自動化工具來顯著改善醫(yī)學成像路徑的每個步驟。這包括圖像采集和重建，以進行分析和解釋。

基于機器學習的圖像分析結(jié)果對于解決諸如心臟病、肺病和眼科等多個醫(yī)療領(lǐng)域的關(guān)鍵挑戰(zhàn)(如診斷和治療計劃)至關(guān)重要。骨科也不例外，從斷骨重建到關(guān)節(jié)分割再到癌癥識別，機器學習可幫助骨科醫(yī)生加快向基于價值的護理的轉(zhuǎn)變。

3D技術(shù)助力骨骼對齊

根據(jù)世界衛(wèi)生組織的統(tǒng)計，多達25%的患者患有手術(shù)并發(fā)癥。此外，有一百萬人在手術(shù)中或手術(shù)后死亡。為了緩解這個棘手的問題，醫(yī)生應(yīng)該努力提高圖像分析的準確性，從而提高手術(shù)計劃的準確性。機器學習可以介入?yún)f(xié)助他們。

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在整形外科中，為患者的解剖部位創(chuàng)建3D模型對于在手術(shù)過程中指導外科醫(yī)生至關(guān)重要。但是，從稀疏點集重建曲面可能具有挑戰(zhàn)性。例如，當患者的長骨或下肢骨折時。

在這種情況下，需要對骨骼部分進行初始對齊。而且，由計算機視覺驅(qū)動的系統(tǒng)可以使外科醫(yī)生無需手動進行操作，從而避免了小段未對準的情況。生成的虛擬模型將通過指示確切的骨骼位置和方向為手術(shù)或必要時為植入物設(shè)計提供關(guān)鍵指導。

準確檢測骨癌

機器學習是腫瘤學中一種有效的技術(shù)工具，也可用于識別最常見的骨腫瘤骨肉瘤。盡管不像其他類型的癌癥那么普遍，但轉(zhuǎn)移性骨惡性腫瘤可能會在乳腺癌或前列腺癌后出現(xiàn)。早期發(fā)現(xiàn)這些骨骼轉(zhuǎn)移明顯有助于確定預后和個性化治療。

早期癌癥識別始于計算機視覺驅(qū)動的骨骼分割，并以2D格式將其與周圍的解剖部位分離。然后，將連續(xù)的2D圖像自動縫合到骨骼和其他骨骼相關(guān)結(jié)構(gòu)的3D表面中。所有這些使機器學習更容易在軟骨附近和骨骼中定位異常區(qū)域，并確定高骨折風險的骨骼區(qū)域。

通過基于支持向量機(SVM)的算法對檢測到的轉(zhuǎn)移性病變進行進一步分類，該算法先前在一組手動分類的正常和異常病變上進行了訓練。之后，醫(yī)生可以立即進行治療，從而提高癌癥患者的生存率并改善他們的生活質(zhì)量。

自動骨骼和關(guān)節(jié)分割

從上一節(jié)中我們可以了解到，分割在醫(yī)學圖像分析中起著重要的作用。器官測量、器官與組織的隔離、細胞計數(shù)-人工智能可以使這些任務(wù)和其他關(guān)鍵任務(wù)自動化。 機器學習驅(qū)動的細分用于整形外科，以進行精確的骨骼和關(guān)節(jié)檢查、膝蓋和髖關(guān)節(jié)置換計劃、病變檢測、肩部手術(shù)準備以及其他醫(yī)療程序。

當然，要獲得公平的結(jié)果，我們可以使用一些現(xiàn)成的解決方案，但是量身定制的機器學習分析將幫助應(yīng)對最艱巨的挑戰(zhàn)。其中之一是由于金屬偽影而導致的圖像劣化。以前接受過基于模擬的分析生成的合成數(shù)據(jù)的培訓，具有機器學習功能的系統(tǒng)可以提高實時骨科圖像處理的結(jié)果。

除了嚴重退化的圖像外，機器學習自動化還可以通過關(guān)注更容易出現(xiàn)算法錯誤的解剖位置，來有效分析具有骨贅、軟骨缺失或合并骨的圖像。為了確保在像素級別上進行骨分割的準確性，可以利用復雜的經(jīng)典算法執(zhí)行后處理。

快速反應(yīng)

機器學習技術(shù)驅(qū)動的圖像分析技術(shù)是整形外科領(lǐng)域的一項飛躍，旨在改進診斷、實現(xiàn)超個性化治療、提高絕癥患者的生存率并加快康復時間。