劉恩情，譚雪梅，蔣子月，黃成頡，張偉聰，呂 海，蘇志海

1南方醫(yī)科大學第三附屬醫(yī)院脊柱外科，廣東 廣州 510000；2中山大學附屬第五醫(yī)院脊柱外科，廣東 珠海519000

深度學習是當前人工智能（AI）發(fā)展最為迅速的一個分支。該技術(shù)憑借自動提取特征，高效處理高維度醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)的優(yōu)點，已成為醫(yī)學圖像分析在臨床應(yīng)用的重要技術(shù)之一。骨科領(lǐng)域疾病種類繁多，圖像數(shù)據(jù)特征清晰，內(nèi)容復雜豐富，本文就深度學習算法技術(shù)在骨科領(lǐng)域的應(yīng)用研究進展進行綜述，以供從事于骨科相關(guān)研究人員作參考。

1 深度學習相關(guān)概念及發(fā)展

深度學習是機器學習中新發(fā)展的一個分支，它由多級別特征學習組成，基本過程是通過構(gòu)建多個簡單非線性模塊從原始數(shù)據(jù)獲取并轉(zhuǎn)換足夠的特征信息，最后組合多層特征信息為檢測對象讓計算機自動檢測，具有處理更復雜，更高維度的學習功能［1］。深度學習最大的特點是，它不再需要專家進行手動選擇特征，可自動學習圖像數(shù)據(jù)中隱含的特征信息，并進行特征自動快速提取，對未知的數(shù)據(jù)進行處理預(yù)測分析。

深度學習擅長處理分析高維數(shù)據(jù)的復雜結(jié)構(gòu)，在醫(yī)學影像的結(jié)構(gòu)參數(shù)自動測量［2-3］、病灶檢測［4-5］、疾病輔助診斷［6-7］、圖像分割［8-9］以及圖像配準［10-11］這五個分析處理任務(wù)方面上已得到了廣泛的應(yīng)用與發(fā)展，并取得了顯著的成果。深度學習算法的基本框架是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在醫(yī)學圖像分析處理任務(wù)表現(xiàn)最為突出［12］。但由于醫(yī)學圖像和疾病的復雜多樣性，CNN網(wǎng)絡(luò)需要不斷優(yōu)化，深度需要不斷增加，才能更好應(yīng)對和解決各種特定的任務(wù)。在結(jié)構(gòu)參數(shù)自動測量任務(wù)和病灶檢測任務(wù)中，典型的網(wǎng)絡(luò)模型代表有CARNet、FARNet、Faster-RCNN、YOLO（you only look once）、SSD（single shot detection）等算法；AlexNet、GoogLeNet、VGGNet、ResNet以及DenseNet等網(wǎng)絡(luò)算法在計算機輔助診斷任務(wù)中為典型的網(wǎng)絡(luò)模型代表；而FCN、UNet深度學習算法最常用于醫(yī)學圖像分割任務(wù)；基于深度學習的圖像配準方法主要有基于特征的組合配準方法、有監(jiān)督學習的直接配準方法以及無監(jiān)督學習的直接配準方法，多以CNN網(wǎng)絡(luò)、UNet、空間變換網(wǎng)絡(luò)以及生成對抗網(wǎng)絡(luò)作為網(wǎng)絡(luò)算法框架。

2 深度學習在骨科領(lǐng)域的應(yīng)用

目前深度學習在骨科領(lǐng)域的臨床應(yīng)用主要包括骨關(guān)節(jié)關(guān)鍵參數(shù)測量、骨科疾病的病灶病變檢測、計算機輔助診斷分級、解剖結(jié)構(gòu)的圖像分割以及圖像配準五個方面。

2.1 深度學習在骨關(guān)節(jié)關(guān)鍵參數(shù)測量的應(yīng)用

深度學習在骨關(guān)節(jié)關(guān)鍵參數(shù)測量方面的應(yīng)用主要包括骨齡預(yù)測、骨密度測量、骨關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)測量。

骨骼年齡評估，簡稱骨齡評估，可用于治療研究的探索與內(nèi)分泌問題的診斷，比如遺傳性疾病和兒童生長問題。在過去的幾年里，最流行的骨齡評估方法是通過格雷里希-派爾或坦納-懷特豪斯的方法來完成的。但通過這些方法進行骨齡評估具有一定的挑戰(zhàn)性，除了嚴重依賴醫(yī)生的領(lǐng)域知識與專業(yè)，而且在準確評估骨齡的觀察者內(nèi)與觀察者間的差異性具有較高的偏差；更重要的是，這些方法都非常耗時。因此，很多基于深度學習的計算機輔助系統(tǒng)相繼被開發(fā)應(yīng)用于骨齡評估預(yù)測，以幫助臨床醫(yī)生更快更準確的進行骨齡評估預(yù)測工作。在早期工作中，有學者利用了多層卷積、歸一化層和激活函數(shù)的直接組合構(gòu)建了以CNNs網(wǎng)絡(luò)為基層框架自動骨齡評估模型，這是第一個在公共數(shù)據(jù)集上測試的、針對所有年齡范圍、種族和性別的自動骨骼骨年齡評估模型［13］。他們同時測試了幾種自動評估骨骼骨齡的深度學習方法，結(jié)果顯示，手動評估和自動評估之間的平均差異約為0.8年。2019年，有學者提出了一種基于回歸CNN可通過手部X線片實現(xiàn)自動評估兒童骨齡的模型［14］。他們首先采用注意模塊來處理所有的圖像，并生成粗/精細的注意圖作為回歸網(wǎng)絡(luò)的輸入；然后，回歸CNN遵循對訓練過程中動態(tài)注意損失的監(jiān)督，從而可以更準確地估計圖像的骨齡。實驗結(jié)果表明，他們的方法在兩個大數(shù)據(jù)集上的臨床和自動骨齡評估之間的平均差異為5.2～5.3月［14］。2020年，國內(nèi)有學者提出一種基于深度學習的Inception Resnet v2優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)模型，并在涵蓋所有種族、性別和年齡范圍的骨齡公共數(shù)據(jù)集上訓練模型。模型性能將平均絕對誤差降低至0.37歲，優(yōu)于現(xiàn)階段的計算機骨齡預(yù)測評估方法［15］。2021年，有學者為了評價深度學習模型在骨齡評估的準確性和臨床療效，采用CNN算法開發(fā)了格雷里希-派爾和改良的坦納-懷特豪斯混合AI骨齡評估系統(tǒng)［16］，結(jié)果表明，專家評估的骨齡與人工智能模型無顯著性差異，自動人工智能評估與參考標準之間的平均絕對差異為0.39年；而且在AI模型輔助下，2 名研究放射科醫(yī)生的平均閱讀時間從54.29 s減少到35.37 s。目前，國內(nèi)外已開發(fā)基于深度學習模型可進行兒童骨齡檢測與評估的AI產(chǎn)品，各產(chǎn)品模型在骨齡預(yù)測的準確性能近于甚至優(yōu)于臨床醫(yī)生，且效率高，實現(xiàn)秒級預(yù)測。這些產(chǎn)品可與影像存檔與通信系統(tǒng)并行運行，輔助醫(yī)生進行臨床決策與診斷。

在骨密度預(yù)測方面，有學者采用深度學習的回歸架構(gòu)對9925例胸部CT進行了骨密度自動評測研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)此模型借助生物標記算法，無需顯示感興趣結(jié)構(gòu)就可自動評測胸部CT圖像的骨密度，并與骨密度參考標準值的相關(guān)性比較，獲得了強相關(guān)性的皮爾斯系數(shù)0.940［17］。有研究通過采用深度學習提取的脊柱X射線圖像特征，利用各種機器學習方法建立了多種高危骨質(zhì)疏松人群的預(yù)測模型，并對各模型性能進行了評價，他們發(fā)現(xiàn)VGGnet的特征提取和基于最大平衡分類率的隨機森林分類相結(jié)合的模型表現(xiàn)最好［18］。有學者開發(fā)了一種基于深度學習的系統(tǒng)，用于在低劑量胸部計算機斷層掃描中完全自動化骨礦物質(zhì)密度測量。其開發(fā)的系統(tǒng)在低劑量胸部計算機斷層掃描肺癌篩查過程對機會性骨質(zhì)疏松癥具有高精度的篩查性能［19］。也有學者通過應(yīng)用CNN的深度學習模型，可以從未增強的腹部CT圖像中預(yù)測出腰椎椎體骨密度值［20］。2021年，國內(nèi)有研究開發(fā)了一種基于DCNN的CT圖像中椎體分割和骨密度計算的全自動方法，可用于CT圖像中骨質(zhì)疏松、骨質(zhì)減少、正常骨密度的全自動識別預(yù)測。研究表明，基于DCNN的方法能夠提供準確的腰椎椎體分割和骨密度的自動計算，對臨床醫(yī)生進行機會性骨質(zhì)疏松篩查具有很大的潛力［21］。

在骨關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)測量方面，有研究采用CARNet實現(xiàn)了對T1和T2序列MR脊柱圖像的椎體與椎間盤高度自動測量［22］。在脊柱結(jié)構(gòu)參數(shù)的自動測量研究中，有學者提出FARNet用于測量MR圖像腰椎滑脫鄰近椎體的相對位移距離的研究，準確預(yù)測了腰椎滑脫的分級程度，提高了評估腰椎滑脫分級程度的一致性與準確性［23］。2020年一項研究利用深度學習算法構(gòu)建計算機自動測量兒童腿長系統(tǒng)，在179例兒童X線圖像的腿長測量研究中發(fā)現(xiàn)，系統(tǒng)的測量兒童腿長的速度要比經(jīng)過系統(tǒng)培訓的兒科放射學醫(yī)生要快96倍［3］。此外，有學者開發(fā)了相應(yīng)的深度學習模型，可用于骨盆前后位片的關(guān)鍵點識別，實現(xiàn)兒童髖關(guān)節(jié)發(fā)育不良的初步診斷。該模型對髖關(guān)節(jié)脫位和髖臼指數(shù)的測量具有較高的準確性，可用于兒童髖關(guān)節(jié)發(fā)育不良病例骨盆前后位片的自動實時篩查［24］。

2.2 深度學習在骨科疾病病灶檢測的應(yīng)用研究

病灶檢測通常是指在醫(yī)學影像中定位與識別病變區(qū)域。臨床病灶檢測過程繁瑣、耗時，并具有一定主觀性，受醫(yī)生水平與經(jīng)驗影響，容易出現(xiàn)漏檢與誤檢。而深度學習的便捷、快速以及準確率高的特點在臨床病灶檢測愈加優(yōu)勢，可幫助醫(yī)生提高病灶檢測的效率與準確性。深度學習在骨科疾病病灶檢測的應(yīng)用方面主要有骨折檢測、骨關(guān)節(jié)軟骨病灶檢測方面。

在骨折檢測方面，2017年有學者開發(fā)了CNN模型DenseNet網(wǎng)絡(luò)，以檢測上肢骨折圖像，包括肩部、肱骨、前臂、腕部、手掌以及手指在內(nèi)的骨折，模型訓練后的結(jié)果表明他們的模型性能水平表現(xiàn)良好，AUC 可達0.929，敏感度為0.815，特異性為0.887［25］。此外，有學者采用5種通用常見的深度學習網(wǎng)絡(luò)（BVLCReferenceNet、VGG8、VGG16、VGG19、Network-In-Network）對256 000例X線骨折平片進行研究，針對骨折平片的四類特征（骨折、身體側(cè)別、檢查方位以及骨折部位）進行自動檢測識別，結(jié)果表明這5種網(wǎng)絡(luò)模型在身體側(cè)別、檢查方位以及骨折部位的檢測識別準確率至少為90%；而VGG16網(wǎng)絡(luò)模型在骨折分類的檢測研究中性能表現(xiàn)最佳，準確率可達83%［26］。有研究構(gòu)建了一種基于CNN深度學習的模型，用于肱骨近端骨折的骨折的檢測與分類，在1891張X線圖像訓練測試結(jié)果發(fā)現(xiàn)，使用深度學習在檢查肱骨近端骨折具有一定的臨床可行性，在肱骨近端骨折分類方面，基于CNN模型性能優(yōu)于普通醫(yī)師與骨科醫(yī)師，與肩關(guān)節(jié)醫(yī)師性能相似。而且，該模型在復雜的三、四部分骨折中具有更佳的檢測性能［27］。有研究基于CNN模型，開發(fā)了一種肋骨骨折的自動檢測與分類系統(tǒng)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)該模型具有良好的診斷性能，可在較短的時間內(nèi)對肋骨骨折進行自動檢測與分類，性能與放射醫(yī)生診斷水平相似，使肋骨骨折的檢測分類過程平均縮短了132 s，且在多中心測試中證明了該模型具有較好的魯棒性［28］。有學者開發(fā)了一種基于CNN模型的骨質(zhì)疏松性椎骨骨折自動檢測系統(tǒng)，在1432例CT圖像數(shù)據(jù)集中進行研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)其準確率為89.2%［29］。在壓縮性椎體骨折方面，也有學者進行了相關(guān)的深度學習模型的開發(fā)與驗證工作，他們使用深度學習算法成功構(gòu)建了一個AUC為0.949的高精度新鮮骨質(zhì)疏松性壓縮性骨折檢測系統(tǒng)［30］。該系統(tǒng)診斷性能可與兩名脊柱外科醫(yī)生相媲美，有利于幫助脊柱外科醫(yī)生進行快速并準確的診斷新鮮性骨質(zhì)疏松性壓縮性椎體骨折病灶。骨折自動檢測系統(tǒng)在輔助醫(yī)師診斷疾病病灶中具有一定的價值，可作為醫(yī)師臨床診療的輔助手段，提高患者骨折的檢出率的同時，極大程度的減少了醫(yī)生的工作量。

MRI對骨關(guān)節(jié)軟骨病灶識別有重要的臨床意義，研究表明具有形態(tài)學軟骨成像序列的MRI對關(guān)節(jié)軟骨病灶的檢測具有高特異性，但只有中等敏感度，診斷性能準確度取決于醫(yī)生的閱讀水平，只有中等程度的一致性［31］。在MRI檢測軟骨病變中開發(fā)基于深度學習方法將有助于最大限度地提高診斷性能，同時減少主觀性、變異性和由于醫(yī)師的分心和疲勞造成的錯誤。有學者通過使用分割與分類的CNNs模型開發(fā)了一種基于深度學習的全自動膝關(guān)節(jié)軟骨病變檢測系統(tǒng)，在17 395張軟骨磁共振圖像數(shù)據(jù)集中訓練測試研究中發(fā)現(xiàn)，此模型的AUC高達0.917，表明這套檢測系統(tǒng)具有高診斷性能，可用于檢測軟骨變性以及急性軟骨損傷［32］。此外，有學者開發(fā)了一種基于深度學習的MRNet模型，用于檢測膝關(guān)節(jié)MRI圖像是否有一般異常、前交叉韌帶是否撕裂以及半月板是否損傷，研究發(fā)現(xiàn)MRNet模型可以快速進行膝關(guān)節(jié)病理病變分類，在診斷前交叉韌帶撕裂與半月板損傷方面上的準確性可與放射科醫(yī)師相媲美［33］。

2.3 深度學習在骨科疾病計算機輔助診斷分級的應(yīng)用研究

計算機輔助診斷是人工智能技術(shù)在醫(yī)學影像的典型應(yīng)用，它具有一致性與高效率的優(yōu)點，可輔助醫(yī)生提高診斷的準確性以及效率。深度學習在骨科疾病計算機輔助診斷分級方面主要有脊柱疾病分級和髖關(guān)節(jié)炎分級兩方面。

在脊柱疾病分級方面，有學者在2017年提出一種SPINENet多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)模型，它可以同時對椎間盤退變分級、椎間隙狹窄、椎體滑脫、中央椎管狹窄、終板缺陷以及椎體骨髓信號改變等6個病理特征進行自動檢測分類，結(jié)果顯示SPINENet多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)模型可以進行多任務(wù)檢測分類，并具有高準確度的診斷檢測能力，特別是在椎體滑脫以及中央椎管狹窄方面上表現(xiàn)最佳［34］。2020年，一項研究通過比較放射科醫(yī)師與計算機分類模型的一致性驗證計算機輔助脊柱椎管狹窄分級系統(tǒng)的臨床可行性，研究證明計算機輔助脊柱椎管狹窄分級系統(tǒng)在臨床上具有一定的可行性［35］。有學者對腰椎椎管狹窄分級的研究取得了相對不錯的成果，其采用UNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)結(jié)合脊柱曲線擬合方法創(chuàng)建了一種多輸入、多任務(wù)以及多類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，同時對矢狀位與軸位的腰椎磁共振圖像進行輸入研究，最后結(jié)合自然語言處理方案提取計算機預(yù)測分類結(jié)果［36］。2021年，有研究建立一種用于自動檢測和分類腰椎中央管、側(cè)凹槽和神經(jīng)椎間孔狹窄的深度學習模型，結(jié)果顯示，在中央管和側(cè)隱槽狹窄的檢測和分類方面，與亞?？品派淇漆t(yī)師的一致性相當，而在腰椎MRI中，神經(jīng)椎間孔狹窄的一致性略低［37］。該模型可在醫(yī)生的監(jiān)督下提供半自動的報告，以提供一致和客觀的報告。

在髖關(guān)節(jié)炎分級方面，有學者創(chuàng)建了一種深度多任務(wù)檢測分類學習模型，自動檢測評估X線平片評估髖關(guān)節(jié)炎的嚴重分級程度，在15 364張髖關(guān)節(jié)平片X線圖像數(shù)據(jù)集訓練研究中發(fā)現(xiàn)，該模型可同時對髖關(guān)節(jié)五種病例特征進行檢測分類并具有高診斷性能，性能表現(xiàn)水平不亞于放射科醫(yī)師水平，并同時解決臨床上多任務(wù)分類問題［38］，結(jié)果證明，一種能夠可靠地分級髖關(guān)節(jié)骨性關(guān)節(jié)炎特征嚴重程度的多任務(wù)深度學習模型在臨床上具有一定可行性，特別是對于需要專家進行詳細結(jié)構(gòu)評估的大型流行病學研究。雖然已開發(fā)的基于深度學習的計算機輔助診斷分級模型的診斷性能接近于甚至優(yōu)于醫(yī)師的診斷水平，但相同疾病的不同醫(yī)師間判讀分級常常存在一定差異［39］，如何建立用于深度學習算法的金標準顯得極其重要。深度學習模型的進一步發(fā)展可能需要一個由國際專家組成的共識小組，以減少任何標記錯誤和偏見。

2.4 深度學習在骨科解剖結(jié)構(gòu)圖像分割的應(yīng)用研究

圖像分割是醫(yī)學圖像分析的重要環(huán)節(jié)。醫(yī)學圖像分割之所以能夠準確定位病灶位置以及確定病灶的形狀和輪廓等形態(tài)學信息，主要是通過識別圖像的內(nèi)部像素點或者圖像的感興趣區(qū)域進行的。目前，在骨科領(lǐng)域中研究脊柱結(jié)構(gòu)、膝關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)分割較多。

脊柱圖像的自動分割可在許多骨科應(yīng)用中發(fā)揮著重要作用，包括各種脊柱疾病的評估、診斷、手術(shù)計劃和圖像引導下的介入程序。有學者在2018年MICCAI椎間盤分割挑戰(zhàn)賽中憑借二維集成算法的CNN模型以Dice系數(shù)0.91獲得了挑戰(zhàn)賽冠軍［40］。2019一項研究開發(fā)了CNN模型IVD-Net算法，采用多模態(tài)信息進行椎間盤分割，最佳Dice系數(shù)可達0.92［41］。此外，國內(nèi)學者開發(fā)并訓練了SpineParseNet算法模型，實現(xiàn)了磁共振圖像椎間盤與椎體的多類別分割，總體脊柱結(jié)構(gòu)分割的平均Dice系數(shù)高達0.87［42］。2020年，有研究開發(fā)并驗證了一個基于S3egANet的深度學習算法模型，用于在體素水平上同時進行多個脊柱結(jié)構(gòu)的三維語義分割［43］。首先，S3egANet通過一個能夠提取細粒度結(jié)構(gòu)信息的多模態(tài)自編碼器模塊，明確地解決了復雜的三維脊柱結(jié)構(gòu)的高度多樣性和變異性。其次，S3egANet采用了跨模態(tài)體素融合模塊，整合了來自多模態(tài)MRI圖像的綜合空間信息。同時提出了一種多階段的對抗性學習策略，以實現(xiàn)高精度和可靠性的多個脊柱結(jié)構(gòu)模擬分割。在對90例患者的MRI圖像進行的大量實驗研究，結(jié)果表明，S3egANet的平均Dice系數(shù)為88.3%，平均敏感度為91.45%，顯示了其作為臨床工具的有效性和潛力。

在膝關(guān)節(jié)解剖結(jié)構(gòu)分割方面，比如半月板、軟骨與前交叉韌帶的分割結(jié)果也令人滿意。有學者開發(fā)了一種SegNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型，采用了CNN模型與三維可變形建模組合的方法在膝關(guān)節(jié)圖像可快速進行軟骨與骨解剖結(jié)構(gòu)的自動分割［44］。有學者優(yōu)化了2D-UNet算法模型，對膝關(guān)節(jié)磁共振圖像數(shù)據(jù)進行軟骨與半月板解剖結(jié)構(gòu)的自動分割研究，結(jié)果表明2D-UNet算法模型可用于膝關(guān)節(jié)磁共振圖像中形態(tài)學特征的快速提取與自動分割，在臨床上具有一定的可行性［45］。有研究開發(fā)一種針對前交叉韌帶的自動分割深度學習模型，能夠在臨床和研究環(huán)境中促進對該韌帶的定量評估［46］。他們在對246張完整前交叉韌帶穩(wěn)態(tài)磁共振圖像中的改良UNet全卷積網(wǎng)絡(luò)模型進行了訓練、驗證和測試,結(jié)果顯示從自動分割模型中提取的定量測量與人工分割沒有區(qū)別，使它們能夠用于定量磁共振成像管道來評估前交叉韌帶。

三維骨科結(jié)構(gòu)分割是減少費時消耗問題，為疾病治療和手術(shù)提供定量參數(shù)的關(guān)鍵。然而，骨科結(jié)構(gòu)分割的相關(guān)研究大多是基于二維或三維單結(jié)構(gòu)分割。由于脊柱結(jié)構(gòu)的高度復雜性，具有始終可靠、高精度的三維多重脊柱結(jié)構(gòu)的分割仍然是一個重大的挑戰(zhàn)。

2.5 基于深度學習骨科圖像融合配準的應(yīng)用研究

圖像配準是圖像處理中一個基本問題，它是指在同一應(yīng)用場景中將從不同時間、不同角度、不同傳感器獲取的兩張圖像進行對齊的過程［47］。2010年，有學者在尋求建立頸段脊柱前路手術(shù)相關(guān)結(jié)構(gòu)的數(shù)字模型及三維可視化方法研究中，采用CT斷層數(shù)據(jù)集作為基準三維坐標，用Mimics 軟件Simulation 模塊Reposition 功能對各個數(shù)字模型基于解剖結(jié)構(gòu)外輪廓特征提取的匹配方法與連續(xù)CTA 動脈造影，MR 脊髓造影及臂叢神經(jīng)薄層MRI 連續(xù)掃描斷層圖像進行多模態(tài)圖像配準和校準［48］。該研究雖然成功構(gòu)建了頸段脊柱前路手術(shù)相關(guān)解剖結(jié)構(gòu)的三維可視化模型，可應(yīng)用于數(shù)字化解剖教學，交互式方式進行手術(shù)訓練和手術(shù)入路的設(shè)計；但此方法耗時長，在實際應(yīng)用中很難保證實時性?；谏疃葘W習的圖像配準方法可以大大提升配準的實用性與減少配準時間，有著更優(yōu)越的表現(xiàn)性能，逐漸成為研究圖像配準方法的主流。在骨科領(lǐng)域方面的圖像配準研究，已有部分學者初步在嘗試。

術(shù)前三維圖像與術(shù)中二維圖像或者三維圖像的配準是圖像引導介入手術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)之一。有研究采用CNN回歸預(yù)測配準模型對數(shù)字重建放射影像與X線圖像進行圖像配準研究，在膝關(guān)節(jié)假體配準圖像中模型只需0.1 s即可快速實現(xiàn)配準，平均配準誤差在0.593 mm［49］；也有學者使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型對術(shù)中脊柱CBCT圖像與術(shù)前CT圖像進行跨模態(tài)的圖像配準研究［50］。近年來，也有學者提出帶有生物力學約束的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行術(shù)前脊柱磁共振圖像與術(shù)中CBCT圖像的跨模態(tài)配準研究［51-52］。在脊柱形態(tài)學分析研究中，已有學者開發(fā)了一個腰椎CT/MRI融合圖像系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以使用深度學習從MRI腰神經(jīng)體積數(shù)據(jù)中自動提取三維腰神經(jīng)根圖像，然后與腰椎CT圖像進行多模態(tài)圖像融合配準，主要研究內(nèi)鏡下經(jīng)椎間孔手術(shù)入路三維Kambin三角的形態(tài)結(jié)構(gòu)，評估與量化手術(shù)術(shù)野中操作的安全區(qū)域［53］。該系統(tǒng)可用于椎間孔結(jié)構(gòu)相關(guān)參數(shù)測量與評估，包括骨骼和神經(jīng)三維解剖關(guān)系，以確保微創(chuàng)手術(shù)的安全。雖然基于深度學習算法的圖像配準已有學者進行相關(guān)研究并證明在實時性上優(yōu)于傳統(tǒng)的圖像配準方法，但目前深度學習算法在圖像配準精度還不能完全滿足臨床骨科手術(shù)的需求（特別是微創(chuàng)手術(shù)方面上）。如果需要進一步將其應(yīng)用場景擴大到術(shù)中實時導航等手術(shù)中，進一步提升圖像配準的精度將是未來深度學習算法在圖像配準研究的主要解決問題。

3 總結(jié)與展望

本文主要針對骨關(guān)節(jié)關(guān)鍵參數(shù)測量、病灶檢測、疾病分級、圖像分割以及圖像配準五大臨床圖像處理分析任務(wù)，綜述地介紹了深度學習在骨科領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀。目前，雖然深度學習在骨科領(lǐng)域的不同圖像分析任務(wù)中有著廣泛的應(yīng)用，并取得了一定的成果，但仍然面臨著模型遷移能力差、數(shù)據(jù)標注成本高、可解釋性差等挑戰(zhàn)。

針對模型遷移能力差這一痛點，在數(shù)據(jù)收集時，應(yīng)建立具有統(tǒng)一圖像標準的、多中心、高質(zhì)量以及大規(guī)模的骨科影像學的人工標注數(shù)據(jù)庫，這樣才能解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，訓練出更為復雜、精準、穩(wěn)定的模型，進而開發(fā)出相關(guān)臨床輔助工作產(chǎn)品，使其在臨床實踐中落地。為了解決數(shù)據(jù)標注成本高這一難點，可以考慮眾包數(shù)據(jù)標注，構(gòu)建開放的眾包數(shù)據(jù)標注平臺，讓眾多專業(yè)人員志愿參與到數(shù)據(jù)標注的工作中，如在一些用戶量較大的醫(yī)學論壇網(wǎng)站上采用圖片驗證碼的形式，讓用戶登錄網(wǎng)站時通過輸入正確的圖像標注完成圖片驗證碼的驗證。另一方面，也可以研究自監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習、弱監(jiān)督學習等模型，降低深度學習模型對數(shù)據(jù)的依賴性。深度學習可解釋性差源于數(shù)學、腦科學等基礎(chǔ)研究的滯后性，提升基礎(chǔ)研究水平將是提升深度學習可解釋性的有效途徑。

綜上所述，深度學習在骨科領(lǐng)域的應(yīng)用研究雖然還處于初級階段，但是其未來的應(yīng)用前景依舊樂觀，這將離不開計算機科學家、醫(yī)療行業(yè)專家以及醫(yī)學圖像研發(fā)企業(yè)專家的緊密合作，共同攜手創(chuàng)造智慧醫(yī)療新時代。