深度学习在骨质疏松辅助诊断中的应用

骨质疏松症是一种由于骨密度下降引起骨折危险性增加的全身性疾病,临床上以影像学检查作为诊断依据。近几年深度学习方法在骨骼医学图像处理领域取得突破性进展,针对骨质疏松辅助诊断中所采用的深度学习方法进行了梳理总结。介绍了常用的影像学数据集,系统阐述了卷积神经网络、循环神经网络、深度置信网络、生成对抗网络在骨质疏松分类中的应用,阐述了全卷积网络、U-Net在骨质疏松病灶区域分割中的应用,同时介绍了最新AI模型ChatGPT的潜在应用,比较不同模型的性能,指出该领域目前存在的难点并提出相应的展望。

卷积神经网络基于MRI在半月板损伤诊断中的研究进展

半月板在维持膝关节稳固性方面发挥关键作用,半月板损伤是运动医学领域中常见的损伤,是导致膝关节骨关节炎形成的主要常见原因。MRI具有较高的特异性和敏感性,可以检测半月板的形态结构和膝关节内部信号,是诊断半月板损伤最佳医学图像技术之一。卷积神经网络作为深度学习的经典神经网络,在医学图像辅助诊断领域具有优越的能力,利用卷积神经网络基于MRI图像辅助诊断半月板损伤的相关研究也相继提出。本文全面综述了卷积神经网络在半月板MRI图像分割、检测以及分类中的应用,可以帮助读者了解基于MRI的卷积神经网络在半月板损伤诊断方面的研究进展,以期为半月板损伤的早期诊断与个性化治疗提供新方向。

深度学习在阿尔茨海默病分类诊断中的应用

阿尔茨海默病是一种常见的神经退行性疾病,可依据神经影像学进行临床诊断。深度学习能够挖掘患者影像资料中隐含的丰富信息并完成不同阶段的病程分类,是目前计算机辅助诊断领域的研究热点。介绍阿尔茨海默病神经影像学数据集,总结经典深度学习网络模型在阿尔茨海默病分类诊断中的应用以及深度学习模型可解释性,重点对卷积神经网络与融合多网络的分类诊断方法进行梳理分析,对不同的思路和方法综合对比,讨论深度学习在阿尔茨海默病辅助诊断领域面临的挑战与未来研究方向,对提高阿尔茨海默病的临床诊断效率与早期预测准确性具有重要意义。