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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果對于解決諸如心臟病、肺病和眼科等多個醫(yī)療領域的關鍵挑戰(zhàn)(如診斷和治療計劃)至關重要。骨科也不例外，從斷骨重建到關節(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變。
3D技術助力骨骼對齊
根據(jù)世界衛(wèi)生組織的統(tǒng)計，多達25%的患者患有手術并發(fā)癥。此外，有一百萬人在手術中或手術后死亡。為了緩解這個棘手的問題，醫(yī)生應該努力提高圖像分析的準確性，從而提高手術計劃的準確性。機器學習可以介入?yún)f(xié)助他們。
在整形外科中，為患者的解剖部位創(chuàng)建3D模型對于在手術過程中指導外科醫(yī)生至關重要。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或必要時為植入物設計提供關鍵指導。
準確檢測骨癌
機器學習是腫瘤學中一種有效的技術工具，也可用于識別十分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結構的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量。
自動骨骼和關節(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和其他關鍵任務自動化。機器學習驅動的細分用于整形外科，以進行精確的骨骼和關節(jié)檢查、膝蓋和髖關節(jié)置換計劃、病變檢測、肩部手術準備以及其他醫(yī)療程序。
當然，要獲得公平的結果，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果。
除了嚴重退化的圖像外，機器學習自動化還可以通過關注更容易出現(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
機器學習技術驅動的圖像分析技術是整形外科領域的一項飛躍，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。
(原標題：機器學習讓骨科圖像分析更進一步)
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