对于类风湿成像的深度学习分析:当前的趋势,未来的方向,以及人类的作用
Jucheol Moon1, Pratik Jadhav1, Sangtae Choi2
1Department of Computer Engineering and Computer Science, College of Engineering, California State University Long Beach, Long Beach, CA, USA.
Journal of rheumatic diseases
|March 26, 2025
概括
深度学习 (DL) 增强了类风湿性关节炎 (RA),骨关节炎 (OA) 和脊髓关节炎 (SpA) 等疾病的风湿学成像分析. 虽然有希望,但DL采用面临挑战,包括数据偏差和可解释性,需要人类监督.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
- 类风湿病学 类风湿病学
背景情况:
- 风湿性疾病 (RA,OA,SpA) 带来了诊断方面的挑战.
- 传统的成像方法有局限性,例如可变性和时间.
- 深度学习 (DL) 提供先进的医学图像分析功能.
研究的目的:
- 审查DL在类风湿成像中的应用.
- 探索DL在诊断和治疗中的潜力.
- 为突出挑战和未来的方向,在类风湿病的DL.
主要方法:
- 对DL在普通放射学,超声波和风湿性疾病的MRI应用的审查.
- 分析DL模型,如卷积神经网络.
- 讨论当前的挑战和未来的前景.
主要成果:
- DL模型显示了图像分类,细分和异常检测方面的潜力.
- DL已被应用于评估关节损伤和炎症在RA,OA,SPA.
- 在特定的成像任务中,DL的性能可以超过人类专家.
结论:
- DL对改善类风湿成像分析具有显著的前景.
- 克服数据偏差和可解释性问题对于DL采用至关重要.
- 人类监督对于DL的伦理和有效的临床实施至关重要.
