林恒屹，馮仁海，尹彬彬，王柏森

由于解剖結(jié)構(gòu)復(fù)雜而精細(xì)，膝關(guān)節(jié)是最容易受到嚴(yán)重?fù)p傷的身體部位之一。膝關(guān)節(jié)病變發(fā)病率高且具有致殘、致畸的風(fēng)險(xiǎn)，嚴(yán)重影響患者生活質(zhì)量，并給社會(huì)、經(jīng)濟(jì)帶來巨大負(fù)擔(dān)。精準(zhǔn)判斷膝骨關(guān)節(jié)疾病進(jìn)程及狀態(tài)，可有助于提供精準(zhǔn)化、階梯化、個(gè)性化的治療方案。目前，磁共振成像（MRI）是評(píng)估和診斷此類疾病的標(biāo)準(zhǔn)臨床方法。通過對(duì)關(guān)節(jié)軟骨、骨、滑膜、半月板等結(jié)構(gòu)的定量分析，可以了解關(guān)節(jié)的形態(tài)學(xué)和結(jié)構(gòu)學(xué)變化，如軟骨退化、半月板損傷等，并評(píng)估疾病的嚴(yán)重程度。隨著計(jì)算機(jī)算力、算法等軟硬件水平的提升，以及醫(yī)學(xué)影像、生物樣本大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，人工智能在影像學(xué)組的應(yīng)用特別是深度學(xué)習(xí)方法，已經(jīng)在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域取得了顯著成果[1]。人工智能技術(shù)為開展膝關(guān)節(jié)影像智能研究和膝骨關(guān)節(jié)炎智能評(píng)估提供了新思路，通過深度學(xué)習(xí)來改善圖像質(zhì)量用以輔助診斷也有許多研究。

1 基本概述

1.1 影像組學(xué)概念 Lembin 等[2]在2012 年首次提出了影像組學(xué)（Radiomics）的概念。影像組學(xué)是一種利用醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行定量分析和模式識(shí)別的研究領(lǐng)域，它通過提取和分析醫(yī)學(xué)影像中的特征，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，來研究和預(yù)測(cè)疾病的發(fā)展、治療效果和預(yù)后等方面的信息。影像組學(xué)可以幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地診斷疾病、評(píng)估疾病的嚴(yán)重程度和預(yù)測(cè)患者的治療反應(yīng)，為個(gè)體化醫(yī)療提供支持。

1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)概念 機(jī)器學(xué)習(xí)是一種人工智能的分支領(lǐng)域，人工智能（artificial intelligence）是在1956年達(dá)特茅斯會(huì)議上麥卡錫首先提出的，它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。機(jī)器學(xué)習(xí)通過讓計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和提取模式，從而實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)能力的方法。它通過構(gòu)建和訓(xùn)練模型，使計(jì)算機(jī)能夠自動(dòng)識(shí)別和理解數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，并根據(jù)這些模式和規(guī)律做出決策或預(yù)測(cè)。機(jī)器學(xué)習(xí)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，如圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等，為人們提供了更智能、高效的解決方案。機(jī)器學(xué)習(xí)也并不是足夠智能的，因?yàn)檫@個(gè)過程需要人類提供特征。

1.3 深度學(xué)習(xí)概念 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一個(gè)分支方法，避免了傳統(tǒng)方法中需要人工提取特征的問題，不需要區(qū)域標(biāo)注，通常定位也能夠勝任。通過在訓(xùn)練過程中同時(shí)進(jìn)行特征提取、選擇和最終分類，從無數(shù)可能的規(guī)律中總結(jié)最顯著、最合適的特征完成預(yù)測(cè)。

1.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network，CNN） CNN 是一種深度學(xué)習(xí)模型，主要用于處理和分析具有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，是目前使用最多的深度學(xué)習(xí)算法之一，在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的應(yīng)用也越來越廣泛。它通過使用卷積層、池化層和全連接層等組件來提取和學(xué)習(xí)圖像中的特征，通過共用卷積核和上下采樣等技術(shù)，大幅降低整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)量，提高網(wǎng)絡(luò)的性能和效率[3]。

2 深度學(xué)習(xí)在膝關(guān)節(jié)MRI 分析與處理領(lǐng)域中的研究與應(yīng)用

近年對(duì)深度學(xué)習(xí)在影像組學(xué)領(lǐng)域的研究也在不斷增多，其中MRI 圖像診斷的研究取得了一系列重要的進(jìn)展。本文通過對(duì)美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院（NIH）開發(fā)的數(shù)據(jù)庫Pubmed 平臺(tái)2021—2023 論文進(jìn)行收集→篩選出MRI 與深度學(xué)習(xí)相關(guān)文獻(xiàn)→選擇其中針對(duì)膝關(guān)節(jié)的研究文獻(xiàn)→剔除部分綜述性文獻(xiàn)。通過對(duì)這些論文的歸納，可以大致了解深度學(xué)習(xí)在膝關(guān)節(jié)MRI 影像最新的研究方向。研究方向大致分為以下幾個(gè)方面。

2.1 基于MRI 圖像的組織智能分割研究 此類研究旨在開發(fā)出能夠準(zhǔn)確、快速地將MRI 圖像中的不同組織結(jié)構(gòu)進(jìn)行分割的算法，以提高醫(yī)學(xué)影像診斷的準(zhǔn)確性和效率。通過使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，研究人員可以訓(xùn)練模型來學(xué)習(xí)MRI 圖像中不同組織的特征，并自動(dòng)進(jìn)行分割，膝關(guān)節(jié)的研究主要包括軟骨組織、骨組織、半月板韌帶等結(jié)構(gòu)區(qū)分。Hong 等[4]通過采用多個(gè)卷積層和全連接層結(jié)構(gòu)的多路徑CNN 構(gòu)建人工智能圖像輔助模型，用于膝關(guān)節(jié)韌帶和股神經(jīng)進(jìn)行準(zhǔn)確的分割圖像重建，ROC 曲線下的面積（AUC）為0.838，敏感性為0.800，特異性為0.836。

Si 等[5]、Szoldán 等[6]、Zhang 等[7]、Chadoulos 等[8]分別基于U-Net深度學(xué)習(xí)模型、深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)（SSL）框架下兩階段多圖譜方法等人工智能模型，進(jìn)行MRI 圖像中膝關(guān)節(jié)軟骨的分割，在戴斯相似性系數(shù)（dice similarity coefficient，DSC）、AUC 等評(píng)價(jià)指標(biāo)上取得不錯(cuò)的成績(jī)。更進(jìn)一步的研究中，Khan等[9]首次嘗試在完全自動(dòng)的情況下，使用多路徑CNN 和摳圖（image matting）算法來建模膝關(guān)節(jié)MRI的語義分割，通過低秩張量分解和重構(gòu)、自動(dòng)靜態(tài)圖像摳圖（trimap）算法和alpha 摳圖算法等技術(shù)，解決CNN 模型缺乏圖像特定的適應(yīng)性（如組織對(duì)比度低和結(jié)構(gòu)不均勻性）問題，在邊界和形狀一致性方面取得了更好的成效。

2.2 基于MRI 圖像的圖像智能降噪及掃描序列優(yōu)化 傳統(tǒng)的掃描序列可能需要較長(zhǎng)的時(shí)間來獲取高質(zhì)量的圖像。通過使用人工智能技術(shù)，在圖像后處理過程中人工智能技術(shù)可以通過圖像重建和降噪算法來提高圖像質(zhì)量；也可以優(yōu)化掃描序列的參數(shù)設(shè)置，從而提高掃描效率，減少掃描時(shí)間，減少運(yùn)動(dòng)偽影的發(fā)生。Fayad 等[10]使用修改后的基于CNN 的U-Net 來創(chuàng)建合成的脂肪抑制磁共振圖像（AFSMRI），從單個(gè)非脂肪抑制的PD序列創(chuàng)建合成的脂肪抑制MR 圖像。AFSMRI 與傳統(tǒng)的3D MR 序列相比，在評(píng)估膝關(guān)節(jié)常見異常的診斷性能方面具有相似的檢測(cè)率，但該序列掃描時(shí)間減少54.5%。Kaniewska 等[11]運(yùn)用螺旋槳采集技術(shù)（PROPELLER）與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重建的結(jié)合序列進(jìn)行膝關(guān)節(jié)成像，該序列可以同時(shí)減少運(yùn)動(dòng)偽影、圖像噪聲和掃描時(shí)間，該序列能夠?qū)?biāo)準(zhǔn)序列的平均采集時(shí)間減少60%，在評(píng)估膝關(guān)節(jié)病理方面表現(xiàn)出優(yōu)勢(shì)，特別是對(duì)于評(píng)估髕骨軟骨的缺陷和軟骨剝離，在骨、脂肪和肌肉的信噪比和對(duì)比噪聲比方面也表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。Wang等[12]、Kim 等[13]分別運(yùn)用人工智能輔助壓縮感知（artificial intelligence assisted compressed sensing，ACS）技術(shù)對(duì)膝關(guān)節(jié)MRI 成像進(jìn)行優(yōu)化，利用深度學(xué)習(xí)增強(qiáng)和傳統(tǒng)重建技術(shù)，研究并行成像（parallel imaging，PI）和同步多切片（SMS）加速成像的各種組合。兩個(gè)團(tuán)隊(duì)的研究結(jié)果都證明了新型的ACS 協(xié)議在圖像質(zhì)量上都表現(xiàn)出優(yōu)越性，并且在減少一半的采集時(shí)間的同時(shí)（Wang 等縮短56%，Kim 等縮短47%），能夠?qū)崿F(xiàn)與結(jié)構(gòu)異常的等效檢測(cè)。Iuga 等[14]以標(biāo)準(zhǔn)脂肪飽和2D質(zhì)子密度（proton density，PD）序列為基礎(chǔ)，結(jié)合壓縮感知（compressed sensing，CS）和基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法（CS-AI）的新型算法來加速膝關(guān)節(jié)的二維診斷MRI 成像。研究結(jié)果顯示，CS-AI 加速的圖像在定性和定量方面都表現(xiàn)出優(yōu)越的成像質(zhì)量。Akai 等[15]同樣進(jìn)行人工智能-輔助壓縮感知研究，團(tuán)隊(duì)使用了壓縮感知與并行成像技術(shù)，在相位編碼中使用隨機(jī)欠采樣，然后使用小波變換實(shí)現(xiàn)壓縮感知以去除偽影。經(jīng)過深度學(xué)習(xí)重建（deep learning reconstruction，DLR）優(yōu)化后，掃描時(shí)間為100 s的優(yōu)化圖像在噪聲、韌帶和半月板的可視化以及整體圖像質(zhì)量方面均優(yōu)于掃描時(shí)間390s的優(yōu)化前圖像。

2.3 基于膝關(guān)節(jié)MRI 圖像的疾病輔助診斷研究 通過對(duì)膝關(guān)節(jié)MRI 圖像的分析和解讀，可以幫助醫(yī)生確定膝關(guān)節(jié)的病變類型、程度和位置，從而指導(dǎo)臨床治療和手術(shù)決策。研究涉及多種膝關(guān)節(jié)疾病，如半月板損傷、韌帶損傷、滑膜炎等。通過對(duì)膝關(guān)節(jié)MRI圖像的定量和定性分析，可以評(píng)估病變的程度、范圍和嚴(yán)重程度，為醫(yī)生提供更準(zhǔn)確的診斷和治療建議。Awan 等[16]使用ResNet-14 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，用于三類ACL 病變（健康、部分破裂和完全破裂）的檢測(cè)，研究者采用混合類別平衡和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)增強(qiáng)的策略來解決MRI 數(shù)據(jù)稀缺和類別不平衡的問題。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，通過敏感性、特異性、精確度、召回率、F1 值、接收器操作特征曲線（ROC）和AUC等指標(biāo)廣泛驗(yàn)證，平均準(zhǔn)確率、敏感性和精確度分別達(dá)到92%、91%和91%。Dunnhofer 等[17]利用MRP Net 進(jìn)行膝關(guān)節(jié)MRI 成像輔助診斷，該模組由金字塔細(xì)節(jié)池的特征金字塔網(wǎng)絡(luò)組成，其優(yōu)點(diǎn)是可插入任何現(xiàn)有的基于CNN的診斷管道。通過插入不同模塊如增強(qiáng)CNN 的中間特征和詳細(xì)信息捕捉等進(jìn)行效果驗(yàn)證，在ACL撕裂和半月板撕裂的診斷方面都具有較高的準(zhǔn)確性和敏感性，AUC 在0.87 ～0.97。它能夠更好地捕捉與這些損傷相關(guān)的特征，從而提高診斷的準(zhǔn)確性。Zheng 等[18]運(yùn)用基于低秩分解去噪的多模態(tài)MRI 成像算法，在診斷膝關(guān)節(jié)骨關(guān)節(jié)炎和軟骨病變方面的敏感性、特異性、準(zhǔn)確性均較高，均超過0.85，一致性稍低（0.73）。Cui 等[19]使用深度學(xué)習(xí)算法在便攜設(shè)備上自動(dòng)評(píng)估膝關(guān)節(jié)骨關(guān)節(jié)炎的嚴(yán)重程度，為便攜設(shè)備上的自動(dòng)化評(píng)估提供了新的可能性。Zhuang 等[20]設(shè)計(jì)了一個(gè)聯(lián)合進(jìn)行圖卷積和圖卷積的CSNet 模型，用于評(píng)估軟骨缺陷。CSNet 包含多個(gè)模型，如利用2D U-Net模型來提取局部外觀特征，SubdivNet 模型用于處理三角網(wǎng)格中的3D形狀，SDU-Net模型用于處理球面網(wǎng)格中的皮層表面等。相比于其他方法，CSNet 模型考慮了軟骨的曲面形狀和相鄰軟骨之間的缺陷相關(guān)性，因此在性能上表現(xiàn)更好。CSNet 的準(zhǔn)確率（ACC）為87.4%，召回率（REC）為79.5%，AUC 為94.7%。

2.4 基于膝關(guān)節(jié)MRI 圖像的疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)研究此類研究的相關(guān)文獻(xiàn)較少，主要包括運(yùn)動(dòng)量、體質(zhì)量控制、飲食習(xí)慣等因素的研究，或者探索早期干預(yù)和預(yù)防策略，預(yù)測(cè)膝關(guān)節(jié)疾病發(fā)展風(fēng)險(xiǎn)以延緩或預(yù)防膝關(guān)節(jié)疾病。Jamshidi 等[21]分別采取DeepSurv 模型、線性多任務(wù)邏輯回歸（MTLR）模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MTLR模型等分析MRI圖像中的特征，如骨髓病變（BMLs）、骨髓水腫等，預(yù)測(cè)膝關(guān)節(jié)骨關(guān)節(jié)炎（OA）是否需要全膝關(guān)節(jié)置換手術(shù)（TKR）以及何時(shí)需要進(jìn)行手術(shù)，根據(jù)個(gè)性化治療建議為醫(yī)師提供指導(dǎo)。Ramkumar 等[22]運(yùn)用邏輯回歸、高斯樸素貝葉斯等機(jī)器學(xué)習(xí)模型來分析預(yù)測(cè)術(shù)前影像、術(shù)前患者報(bào)告的結(jié)果測(cè)量和患者人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征與術(shù)后2 年臨床意義差異和顯著臨床益處之間的關(guān)系，以評(píng)估膝關(guān)節(jié)軟骨缺損患者進(jìn)行骨軟骨移植術(shù)后的功能和生活質(zhì)量。這些模型在預(yù)測(cè)術(shù)后結(jié)果方面表現(xiàn)良好，其AUC 在0.60 ～0.91。Zech等[23]基于DenseNet121 深度學(xué)習(xí)模型，從膝關(guān)節(jié)MRI成像中自動(dòng)推斷小兒膝關(guān)節(jié)骨骼成熟度。

3 存在不足與未來展望

通過深度學(xué)習(xí)膝關(guān)節(jié)MRI 圖像完成圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、加速數(shù)據(jù)采集等任務(wù)已經(jīng)取得初步效果，各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)向好，但是仍然存在許多困難。（1）數(shù)據(jù)量不足，由于數(shù)據(jù)的獲取和標(biāo)注成本較高，很難獲得足夠的多樣化和代表性的數(shù)據(jù)集，一些模型研究樣本數(shù)量較少。數(shù)據(jù)可能出現(xiàn)模型過擬合，在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好但在測(cè)試集上表現(xiàn)較差。同時(shí)深度學(xué)習(xí)模型需要實(shí)時(shí)獲取最新的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和推理，最好能夠接入醫(yī)院系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新訓(xùn)練。（2）模型泛化能力不足：膝關(guān)節(jié)MRI 圖像具有較大的變化和復(fù)雜性，例如不同掃描序列、不同病變類型和不同解剖結(jié)構(gòu)等。在面對(duì)新的、未見過的數(shù)據(jù)時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)泛化能力不足的問題，導(dǎo)致模型在實(shí)際應(yīng)用中的性能下降。（3）數(shù)據(jù)標(biāo)注準(zhǔn)確性缺乏標(biāo)準(zhǔn)。膝關(guān)節(jié)MRI 圖像的標(biāo)注通常需要專業(yè)醫(yī)生的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，而且標(biāo)注過程相對(duì)耗時(shí)和繁瑣。人工標(biāo)注就會(huì)存在主觀性和標(biāo)注誤差的存在，而且大量的圖片采取人工標(biāo)注將耗費(fèi)大量人力。未來研究也將針對(duì)智能分割區(qū)域、圖像智能降噪和掃描序列優(yōu)化、疾病輔助診斷等方向發(fā)展。通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)、遷移學(xué)習(xí)、對(duì)抗訓(xùn)練、模型集成、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、解釋模型的決策過程和關(guān)鍵特征方面探索更多的深度學(xué)習(xí)模型和算法，追求數(shù)據(jù)的即時(shí)性，加強(qiáng)人工智能圖像的魯棒性，讓模型更具有普適性，從而提高診斷的準(zhǔn)確性和效率。

利益沖突 所有作者聲明無利益沖突