机器学习让骨科图像分析更进一步

在医学图像分析中实施机器学习(ML)并不是什么新鲜事。放射科医生积极利用自动化工具来显着改善医学成像路径的每个

在医学图像分析中实施机器学习(ML)并不是什么新鲜事。放射科医生积极利用自动化工具来显着改善医学成像路径的每个步骤。这包括图像采集和重建,以进行分析和解释。

基于机器学习的图像分析结果对于解决诸如心脏病、肺病和眼科等多个医疗领域的关键挑战(如诊断和治疗计划)至关重要。骨科也不例外,从断骨重建到关节分割再到癌症识别,机器学习可帮助骨科医生加快向基于价值的护理的转变。

3D技术助力骨骼对齐

根据世界卫生组织的统计,多达25%的患者患有手术并发症。此外,有一百万人在手术中或手术后死亡。为了缓解这个棘手的问题,医生应该努力提高图像分析的准确性,从而提高手术计划的准确性。机器学习可以介入协助他们。

在整形外科中,为患者的解剖部位创建3D模型对于在手术过程中指导外科医生至关重要。但是,从稀疏点集重建曲面可能具有挑战性。例如,当患者的长骨或下肢骨折时。

在这种情况下,需要对骨骼部分进行初始对齐。而且,由计算机视觉驱动的系统可以使外科医生无需手动进行操作,从而避免了小段未对准的情况。生成的虚拟模型将通过指示确切的骨骼位置和方向为手术或必要时为植入物设计提供关键指导。

准确检测骨癌

机器学习是肿瘤学中一种有效的技术工具,也可用于识别最常见的骨肿瘤骨肉瘤。尽管不像其他类型的癌症那么普遍,但转移性骨恶性肿瘤可能会在乳腺癌或前列腺癌后出现。早期发现这些骨骼转移明显有助于确定预后和个性化治疗。

早期癌症识别始于计算机视觉驱动的骨骼分割,并以2D格式将其与周围的解剖部位分离。然后,将连续的2D图像自动缝合到骨骼和其他骨骼相关结构的3D表面中。所有这些使机器学习更容易在软骨附近和骨骼中定位异常区域,并确定高骨折风险的骨骼区域。

通过基于支持向量机(SVM)的算法对检测到的转移性病变进行进一步分类,该算法先前在一组手动分类的正常和异常病变上进行了训练。之后,医生可以立即进行治疗,从而提高癌症患者的生存率并改善他们的生活质量。

自动骨骼和关节分割

从上一节中我们可以了解到,分割在医学图像分析中起着重要的作用。器官测量、器官与组织的隔离、细胞计数-人工智能可以使这些任务和其他关键任务自动化。 机器学习驱动的细分用于整形外科,以进行精确的骨骼和关节检查、膝盖和髋关节置换计划、病变检测、肩部手术准备以及其他医疗程序。

当然,要获得公平的结果,我们可以使用一些现成的解决方案,但是量身定制的机器学习分析将帮助应对最艰巨的挑战。其中之一是由于金属伪影而导致的图像劣化。以前接受过基于模拟的分析生成的合成数据的培训,具有机器学习功能的系统可以提高实时骨科图像处理的结果。

除了严重退化的图像外,机器学习自动化还可以通过关注更容易出现算法错误的解剖位置,来有效分析具有骨赘、软骨缺失或合并骨的图像。为了确保在像素级别上进行骨分割的准确性,可以利用复杂的经典算法执行后处理。

快速反应

机器学习技术驱动的图像分析技术是整形外科领域的一项飞跃,旨在改进诊断、实现超个性化治疗、提高绝症患者的生存率并加快康复时间。

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