深度學(xué)習(xí)在骨關(guān)節(jié)疾病影像學(xué)診斷中的應(yīng)用

邱松煒，于曉巍

1.上海海洋大學(xué)工程學(xué)院，上海 201200；2.上海交通大學(xué)附屬第六人民醫(yī)院骨科，上海 200233；*通信作者 于曉巍 yuxw@sjtu.edu.cn

醫(yī)學(xué)影像是疾病診斷、篩選、評(píng)估和確定治療方案的重要工具。由于影像診斷主要憑借診斷醫(yī)師的閱片水平和經(jīng)驗(yàn)完成，醫(yī)師的主觀性閱片、影像數(shù)量過(guò)多和重復(fù)性低以及定量分析不夠等均會(huì)降低診斷率和閱片效率，而通過(guò)計(jì)算機(jī)技術(shù)體系輔助醫(yī)師診療可以改善以上問題，提高工作效率。

繼機(jī)器學(xué)習(xí)之后，深度學(xué)習(xí)迅速發(fā)展，廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別和分類、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理等多個(gè)領(lǐng)域[1]。目前深度學(xué)習(xí)在骨關(guān)節(jié)領(lǐng)域的研究也逐漸增多。骨關(guān)節(jié)疾病種類繁多，圖片數(shù)據(jù)質(zhì)量高、數(shù)量大，數(shù)據(jù)的多樣性等特點(diǎn)更有利于深度學(xué)習(xí)在骨關(guān)節(jié)影像疾病診斷中的發(fā)展。本文對(duì)深度學(xué)習(xí)在骨關(guān)節(jié)影像的圖像重建與合成、圖像配準(zhǔn)、圖像分割和圖像檢測(cè)分類中的應(yīng)用及研究進(jìn)展進(jìn)行闡述。

1 深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的重要組成。人的大腦可視皮層是分級(jí)的，人眼觀測(cè)到的圖像信息會(huì)提取圖像局部特征，最后匯總到大腦最上層整合為整體特征，完成對(duì)不同事物的準(zhǔn)確區(qū)分。深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network，CNN）模仿人類大腦對(duì)信息接收和處理的特點(diǎn)進(jìn)行設(shè)計(jì)，使用多層卷積提取圖像特征，淺層網(wǎng)絡(luò)提取邊緣特征屬性，隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)增加，邊緣特征合成為高層特征以模擬人腦工作，已廣泛用于圖像處理領(lǐng)域。

LeCun等[2]于1998年提出LeNet-5網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)了手寫數(shù)字識(shí)別，標(biāo)志著CNN的成功應(yīng)用，形成了當(dāng)代CNN模型的雛形。隨著實(shí)際任務(wù)的復(fù)雜化，數(shù)據(jù)集不斷擴(kuò)大，可學(xué)習(xí)參數(shù)增加，以CNN為基礎(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化加深，并衍生出許多用于計(jì)算機(jī)視覺方向的改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)體，推動(dòng)了圖像的重建、配準(zhǔn)、分割和識(shí)別領(lǐng)域的發(fā)展。

2 圖像重建與合成

2.1 圖像重建 高質(zhì)量的醫(yī)學(xué)影像是醫(yī)師診斷和利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)精確診斷的必要條件。由于成像條件和采樣時(shí)間受限制等問題，導(dǎo)致圖像在成型過(guò)程中不可避免地受到噪聲等因素的影響。例如CT成像，為了降低輻射風(fēng)險(xiǎn)，常采用低劑量CT成像，圖像質(zhì)量受噪聲影響嚴(yán)重，需要進(jìn)行圖像重建獲取高質(zhì)量圖像。深度學(xué)習(xí)技術(shù)比傳統(tǒng)的迭代重建方法效果更佳。

Chen等[3]于2017年提出一種用于低劑量CT成像的殘差編解碼器卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（residual encoderdecoder convolutional neural network，RED-CNN），通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)證實(shí)RED-CNN在胸腔低劑量CT圖像重建時(shí)可以有效地消除噪聲，同時(shí)修復(fù)一些細(xì)節(jié)。該研究后續(xù)針對(duì)傳統(tǒng)的稀疏CT圖像重建時(shí)需要人工引入基于特征工程和先驗(yàn)知識(shí)的正則項(xiàng)這個(gè)問題，提出采用深度學(xué)習(xí)方法自主學(xué)習(xí)這些正則項(xiàng)和參數(shù)，設(shè)計(jì)了LEARN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)[4]。與傳統(tǒng)重建方法對(duì)比，LEARN所得重建圖像結(jié)構(gòu)更加清晰，有助于發(fā)現(xiàn)病灶?；谏疃葘W(xué)習(xí)的CT圖像重建方法在圖像效果和質(zhì)量上遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)的重建方法。

臨床上，獲取骨骼的三維模型對(duì)于手術(shù)規(guī)劃、植入物裝配和術(shù)后評(píng)估至關(guān)重要。Kasten等[5]提出一種端到端的CNN模型，自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像上骨骼形狀的分布，在一對(duì)雙平面X射線圖上進(jìn)行膝關(guān)節(jié)三維重建，重建所得的高質(zhì)量模型證實(shí)了采用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行骨骼三維圖像重建的可行性。金屬植入物會(huì)嚴(yán)重削弱CT掃描中的X射線，導(dǎo)致重建圖像中出現(xiàn)嚴(yán)重偽影，影響圖像質(zhì)量，并對(duì)后續(xù)診斷和治療計(jì)劃產(chǎn)生負(fù)面影響。Wang等[6]提出一種新的雙域自適應(yīng)伸縮非局部網(wǎng)絡(luò)（dual-domain adaptive-scaling non-local network，DANNet）還原金屬偽影，網(wǎng)絡(luò)使用一種新的殘差Sinogram學(xué)習(xí)策略解決可能產(chǎn)生的次級(jí)偽影，結(jié)果顯示DANNet在定性和定量方面與金屬偽影還原方法的性能均相當(dāng)。

2.2 圖像合成 圖像合成主要用于擴(kuò)充數(shù)據(jù)集和模擬成像，融合不同模態(tài)的醫(yī)學(xué)影像信息可以提高臨床診斷精度。多模態(tài)的影像數(shù)據(jù)獲取需要借助圖像合成技術(shù)，以解決稀缺圖像數(shù)據(jù)的問題。圖像合成的主流模型生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（generative adversarial nets，GAN）的成功應(yīng)用，基于GAN衍生的模型應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像合成已經(jīng)成為研究熱點(diǎn)。

GAN的無(wú)監(jiān)督醫(yī)學(xué)圖像合成是在無(wú)任何其他信息的條件下，從一個(gè)真實(shí)樣本的潛在空間內(nèi)生成。深度卷積生成對(duì)抗性網(wǎng)絡(luò)可用于合成高質(zhì)量肺癌結(jié)節(jié)圖像[7]。Frid-Adar等[8]使用深度卷積生成對(duì)抗性網(wǎng)絡(luò)生成肝臟CT中不同類別的病變斑塊。Baur等[9]采用級(jí)聯(lián)式的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)對(duì)皮膚病變圖像進(jìn)行合成，專業(yè)皮膚科醫(yī)師也無(wú)法判斷真實(shí)性。Liu等[10]通過(guò)骨邊緣引導(dǎo)的生成對(duì)抗性網(wǎng)絡(luò)，從傳統(tǒng)的胸部X線片中生成雙能量減影軟組織圖像，骨邊緣引導(dǎo)的生成對(duì)抗性網(wǎng)絡(luò)可以產(chǎn)生高質(zhì)量和高分辨率的雙能量減影樣軟組織圖像，更好地去除骨成分。

骨關(guān)節(jié)影像的圖像合成更多地通過(guò)MRI合成CT完成骨骼分割等任務(wù)，因?yàn)镸RI與骨結(jié)構(gòu)的對(duì)比度較差，CT的骨骼成分更加清楚。Lauritzen等[11]使用調(diào)整過(guò)的2D U-Net網(wǎng)絡(luò)作為生成器的條件對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)通過(guò)掃描兒童頭部MRI合成CT，借助合成的CT完成分割頭骨的任務(wù)，結(jié)果顯示在合成的CT上分割比在原始MRI上分割的骨骼分割結(jié)果更精確。Zijlstra等[12]使用一種二維條件對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)對(duì)下臂的多梯度回波序列MRI進(jìn)行掃描生成高分辨率的合成CT，通過(guò)骨骼分割評(píng)估合成CT的質(zhì)量，結(jié)果表明合成CT的分割效果與真實(shí)CT相近。Hiasa等[13]提出一種跨模態(tài)圖像合成方法，通過(guò)添加梯度一致性損失對(duì)循環(huán)對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行拓展，以此提高邊界精確度，對(duì)包含4種肌肉骨骼結(jié)構(gòu)的MRI進(jìn)行掃描得出的合成CT進(jìn)行分割評(píng)估。以上研究表明，相應(yīng)MRI的合成CT對(duì)于骨骼的識(shí)別和疾病診斷具有很好的效果。

盡管在骨關(guān)節(jié)影像學(xué)上的圖像重建與合成的研究領(lǐng)域暫未深入，但該領(lǐng)域在未來(lái)的研究和發(fā)展中有很大的前景，能夠輔助臨床診斷工作，提高診療效率。

3 圖像配準(zhǔn)

圖像配準(zhǔn)是尋找多幅圖像之間的空間關(guān)系，在醫(yī)學(xué)圖像處理中得到廣泛應(yīng)用。傳統(tǒng)的圖像配準(zhǔn)方法通過(guò)迭代優(yōu)化預(yù)定義的基于灰度的不同度量解決，是一個(gè)不斷迭代優(yōu)化的過(guò)程。而基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法是通過(guò)大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，無(wú)需數(shù)值優(yōu)化?；谏疃葘W(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法較傳統(tǒng)的配準(zhǔn)方法速度得到很大提升。Sokooti等[14]提出一種三維非剛性圖像配準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)RegNet，具有亞像素級(jí)的配準(zhǔn)精度。以U-Net為基線模型的VoxelMorph[15]是近年效果顯著的無(wú)監(jiān)督深度學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法之一，無(wú)監(jiān)督提示它不需要除圖像以外的任何數(shù)據(jù)，在耗時(shí)上使圖像柔性配準(zhǔn)邁入秒級(jí)關(guān)口，可以使外科醫(yī)師在手術(shù)的同時(shí)獲取掃描圖像的實(shí)時(shí)輔助。

關(guān)于骨關(guān)節(jié)影像學(xué)的深度學(xué)習(xí)圖像配準(zhǔn)的研究尚處于初步階段，van Eijnatten等[16]使用無(wú)監(jiān)督的深度學(xué)習(xí)模型VoxelMorph對(duì)縱向腹部骨盆CT圖像可變形配準(zhǔn)，提出一種基于縱向數(shù)據(jù)中連續(xù)CT圖像模擬變形的新的增量訓(xùn)練策略，結(jié)果顯示增量訓(xùn)練策略提高了配準(zhǔn)的性能，縮短了配準(zhǔn)時(shí)間，配準(zhǔn)速度提高了300倍。未來(lái)對(duì)于X線片、CT和MRI之間的配準(zhǔn)合成的進(jìn)一步研究，可以幫助醫(yī)師快速、準(zhǔn)確地了解病變部位的形態(tài)和大小的實(shí)時(shí)變化，可以幫助有效地確定個(gè)體化臨床手術(shù)和治療方案，從而輔助醫(yī)師完成術(shù)前規(guī)劃、術(shù)中精準(zhǔn)定位和術(shù)后跟蹤治療。

4 圖像分割

醫(yī)學(xué)圖像分割針對(duì)病灶進(jìn)行有效分割，快速地確定病灶部位和形態(tài)等特征。由于人體器官及其病灶的多樣化、圖像噪點(diǎn)和病灶形態(tài)各異等，精準(zhǔn)的醫(yī)學(xué)圖像分割是一大難題，促使深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像分割領(lǐng)域的發(fā)展。

U-Net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是近年用于醫(yī)學(xué)圖像分割的熱點(diǎn)模型[17]。Dong等[18]通過(guò)基于U-Net網(wǎng)絡(luò)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出一種全自動(dòng)腦腫瘤分割方法，對(duì)核心腫瘤區(qū)的分割達(dá)到滿意的效果。Zhou等[19]提出一種基于U-Net的注意機(jī)制分割網(wǎng)絡(luò)對(duì)新型冠狀病毒肺炎患者的CT圖像進(jìn)行分割，可以快速分割出病變區(qū)域。

目前圖像分割應(yīng)用于軟骨、肩關(guān)節(jié)、半月板和其他骨關(guān)節(jié)細(xì)微結(jié)構(gòu)的分割，并且取得了較好的效果。劉云鵬等[20]使用一種基于圖像塊和全CNN相結(jié)合的自動(dòng)分割算法用于分割肩關(guān)節(jié)MRI圖像，與既往其他分割模型相比，該分割模型無(wú)需采用先驗(yàn)知識(shí)即可以實(shí)現(xiàn)MRI圖像的自動(dòng)分割，分割結(jié)果與傳統(tǒng)的人工分割效果基本一致，適用于小樣本數(shù)據(jù)下CT和MRI圖像中特定器官和組織的精確分割。Liao等[21]利用3D全卷積網(wǎng)絡(luò)提取椎骨周圍短程特征，再采用雙向遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編碼可見脊柱和椎骨之間長(zhǎng)距離的空間和上下文信息，以此確定椎骨的位置。Bjornsson等[22]研究了一種基于U-Net網(wǎng)絡(luò)的全自動(dòng)股骨近端分割方法，用于篩查識(shí)別易患髖部骨折的個(gè)體。具有亞毫米級(jí)的分割精度，每次分割預(yù)測(cè)的時(shí)間僅為12~15 s。Schnider等[23]在開源醫(yī)學(xué)圖像處理平臺(tái)Nifty-Net中使用No-New-Net網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對(duì)多類別標(biāo)簽的3D分割，能以端到端的方式從CT掃描中完成超過(guò)100種骨的自動(dòng)分割，整個(gè)處理過(guò)程僅需約1 min。宋平等[24]自主搭建PointRend_Unet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)膝關(guān)節(jié)CT圖像的快速分割處理，在分割速度和準(zhǔn)確性方面均優(yōu)于手動(dòng)分割，大幅提升了人工全膝關(guān)節(jié)置換術(shù)前規(guī)劃的工作效率。

5 圖像檢測(cè)分類

醫(yī)學(xué)圖像識(shí)別分類是醫(yī)學(xué)圖像處理的最終目的，實(shí)現(xiàn)對(duì)病灶的檢測(cè)和識(shí)別。深度學(xué)習(xí)的發(fā)展使通過(guò)CNN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像檢測(cè)分類成為主流，基于CNN網(wǎng)絡(luò)的不同結(jié)構(gòu)體在醫(yī)學(xué)圖像分類方面具有較好的效果。El Asnaoui等[25]使用多種CNN模型對(duì)新型冠狀病毒肺炎進(jìn)行快速診斷。Prellberg等[26]采用ResNeXt網(wǎng)絡(luò)對(duì)白細(xì)胞顯微鏡圖像進(jìn)行高效良惡性分類。王風(fēng)等[27]基于CNN設(shè)計(jì)了區(qū)分結(jié)節(jié)和非結(jié)節(jié)以及預(yù)測(cè)良惡性的方法。

5.1 骨骼識(shí)別分類 針對(duì)目前基于深度學(xué)習(xí)對(duì)分類任務(wù)的研究，對(duì)于X線、CT和MRI圖像的不同類型骨骼的識(shí)別和分類，以及骨關(guān)節(jié)炎、骨折等疾病的檢測(cè)，已經(jīng)獲得較高的準(zhǔn)確度。Pradhan等[28]運(yùn)用深度CNN對(duì)手指、肘、手、前臂、肱骨、腕和肩7個(gè)部位的CT圖像進(jìn)行分類識(shí)別，準(zhǔn)確率高達(dá)94.23%。Varma等[29]在研究中展示了DenseNet-161和ResNet-101等不同的CNN模型，對(duì)足、膝、踝和髖的X線片異常自動(dòng)分類，其中性能最好的模型分類效果最好（曲線下面積為0.88），對(duì)異常的X線片分類準(zhǔn)確度提高到81.9%。以上研究均表明深度學(xué)習(xí)在骨骼的分類識(shí)別中具有良好的應(yīng)用前景。

5.2 骨折檢測(cè) Urakawa等[30]使用VGG-16網(wǎng)絡(luò)從股骨近端X線片中對(duì)髖關(guān)節(jié)骨折進(jìn)行診斷，準(zhǔn)確率達(dá)95.5%，高于專業(yè)骨科醫(yī)師的平均診斷準(zhǔn)確率。頸椎骨折的CT圖數(shù)據(jù)分布高度不平衡，陰性病例數(shù)量更多，對(duì)此分類是一個(gè)極大的挑戰(zhàn)，Salehinejad等[31]使用ResNet-50網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)頸椎CT圖進(jìn)行骨折自動(dòng)分類，驗(yàn)證分類準(zhǔn)確率最高達(dá)79.18%。Krogue等[32]使用DenseNet網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了對(duì)髖關(guān)節(jié)骨折的X線片多分類自動(dòng)識(shí)別，其識(shí)別準(zhǔn)確率為90.4%，達(dá)到專家級(jí)的識(shí)別率。Uysal等[33]建立了2種不同的集成學(xué)習(xí)模型對(duì)肩的X線片進(jìn)行二分類（正常和骨折），分類測(cè)試準(zhǔn)確率最高為84.72%。譚輝等[34]利用基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)DL-CAD輔助醫(yī)師評(píng)估胸部鈍挫傷患者的CT圖像，基于該系統(tǒng)提供的骨折位置信息，醫(yī)師可以快速定位病灶并做出診斷結(jié)論，顯著提高了醫(yī)師的診斷效能，閱片時(shí)間明顯縮短。劉珂等[35]利用ResNet50模型鑒別脊柱良、惡性骨折，總體準(zhǔn)確率達(dá)到88%。劉想等[36]利用AI軟件幫助檢測(cè)肋骨骨折，對(duì)錯(cuò)位型肋骨骨折的敏感度較高，對(duì)部分輕微骨折的敏感度較低，與醫(yī)師在臨床工作中的判斷情況基本一致，整體上具有良好的診斷效能。以上研究表明深度學(xué)習(xí)技術(shù)有很大的潛力成為篩查各部位骨折的有效工具。

5.3 骨關(guān)節(jié)炎檢測(cè) Xue等[37]利用VGG-16網(wǎng)絡(luò)對(duì)420例髖關(guān)節(jié)X線片進(jìn)行骨關(guān)節(jié)炎檢測(cè)與分類，該模型的分類準(zhǔn)確率達(dá)92.9%，診斷表現(xiàn)與主治醫(yī)師基本一致。Antony等[38]設(shè)計(jì)了幾種利用CNN從X線片上自動(dòng)量化膝關(guān)節(jié)炎嚴(yán)重程度的新方法，采用Kellgren-Lawrence（KL）分級(jí)從0到4劃分膝關(guān)節(jié)炎的嚴(yán)重程度。從傳統(tǒng)的CNN中提取特征，導(dǎo)入特征并訓(xùn)練線性支持向量機(jī)模型，對(duì)膝關(guān)節(jié)炎圖像進(jìn)行分類，實(shí)驗(yàn)結(jié)果得出分類精度接近70%。Chen等[39]采用YOLOv2自動(dòng)檢測(cè)提取出X線片中膝關(guān)節(jié)部位，并輸入VGG-19網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行KL分級(jí)評(píng)估，分類精度達(dá)到70%。這些檢測(cè)方法較以前使用的Wndchrm醫(yī)學(xué)圖像分類器效果更好，分類的精確度得到進(jìn)一步提升，可用于早期診斷膝關(guān)節(jié)炎，并評(píng)估其嚴(yán)重程度，未來(lái)還有很大的提升空間。

5.4 骨齡檢測(cè) 骨齡檢測(cè)廣泛應(yīng)用于兒童內(nèi)分泌疾病、成長(zhǎng)和遺傳性疾病的診治。目前對(duì)骨齡檢測(cè)的研究已經(jīng)比較成熟，Iglovikov等[40]使用VGG網(wǎng)絡(luò)為原型，分別構(gòu)造了回歸和分類網(wǎng)絡(luò)解決兒童骨齡評(píng)估問題，對(duì)腕骨、掌骨和近端指骨、整個(gè)手部進(jìn)行骨齡評(píng)估，結(jié)果顯示前2個(gè)部分測(cè)得骨齡評(píng)估誤差低于整個(gè)手部10%~15%，評(píng)估誤差僅0.487歲，與放射科專家水平相當(dāng)，并且超過(guò)既往測(cè)骨齡的Greulich-Pyle法和Tanner-Whitehouse法。Li等[41]利用AlexNet網(wǎng)絡(luò)建立了一種基于深度學(xué)習(xí)骨齡評(píng)估模型，針對(duì)10~25歲個(gè)體的骨盆X線片進(jìn)行檢測(cè)，結(jié)果顯示其模型的平均絕對(duì)誤差和均方根誤差分別為0.94歲和1.30歲。張帥等[42]提出一種基于深度學(xué)習(xí)的端到端的兒童手骨X線圖像骨齡評(píng)估框架，由Mask-RCNN作為分割網(wǎng)絡(luò)，Xception為基礎(chǔ)模型的改進(jìn)體作為回歸網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行骨齡評(píng)估，預(yù)測(cè)骨齡的平均絕對(duì)誤差為4.96個(gè)月，評(píng)估誤差在臨床鑒定標(biāo)準(zhǔn)的1歲范圍內(nèi)。目前國(guó)內(nèi)公司基于深度學(xué)習(xí)開發(fā)了智能評(píng)估系統(tǒng)，對(duì)兒童手部骨齡片進(jìn)行自動(dòng)判讀，能秒級(jí)生成精準(zhǔn)骨齡檢測(cè)結(jié)果，評(píng)估兒童生長(zhǎng)發(fā)育狀況，有效地幫助醫(yī)師減輕工作量，提高工作效率和準(zhǔn)確性。

6 總結(jié)

本文介紹了目前深度學(xué)習(xí)在骨關(guān)節(jié)影像學(xué)疾病診斷中的研究現(xiàn)狀，其中圖像重建與合成及圖像配準(zhǔn)在骨關(guān)節(jié)醫(yī)學(xué)影像中的研究和應(yīng)用尚未深入，而對(duì)于已經(jīng)初步應(yīng)用的圖像分割和檢測(cè)分類的深度學(xué)習(xí)技術(shù)面臨一些特有的挑戰(zhàn)：①準(zhǔn)確可用數(shù)據(jù)較少。盡管骨關(guān)節(jié)疾病的醫(yī)學(xué)影像資源非常豐富，但缺乏有正確標(biāo)簽的有效訓(xùn)練數(shù)據(jù)，需要花費(fèi)專業(yè)醫(yī)師大量時(shí)間正確標(biāo)注大量數(shù)據(jù)，研究團(tuán)隊(duì)往往缺少專業(yè)醫(yī)師的指導(dǎo)；此外，由于同種疾病的影像表現(xiàn)不同、圖片質(zhì)量參差不齊等，導(dǎo)致即使擁有大量數(shù)據(jù)仍然很難應(yīng)用于研究。②可信度和解釋性較差。目前多數(shù)診斷系統(tǒng)均是端到端實(shí)現(xiàn)，診斷決策過(guò)程透明化程度較低，無(wú)法提供判斷依據(jù)和病理表現(xiàn)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)診斷的可信度和解釋性均不能完全接受。③診斷程度受限。骨關(guān)節(jié)疾病的診斷依賴影像學(xué)，基于深度學(xué)習(xí)的骨關(guān)節(jié)影像學(xué)疾病診斷目前大部分研究均僅針對(duì)是否有此疾病，并不能進(jìn)一步對(duì)疾病進(jìn)行分期、分級(jí)和準(zhǔn)確分類，對(duì)于臨床的指導(dǎo)意義不大。

未來(lái)除深度學(xué)習(xí)算法以及框架的不斷完善和優(yōu)化，更需要建立大范圍的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)共享機(jī)制；提高深度學(xué)習(xí)模型的可解釋性，使診斷過(guò)程可視化，提供有力的理論支持和影像學(xué)依據(jù)；建立完整的智能輔助診斷治療機(jī)制，擁有自動(dòng)根據(jù)診斷結(jié)果提供治療最佳方案以及術(shù)前的輔助模擬等功能。綜上所述，深度學(xué)習(xí)在骨關(guān)節(jié)影像領(lǐng)域的落地應(yīng)用還需要計(jì)算機(jī)領(lǐng)域科研人員和專業(yè)醫(yī)師的共同推進(jìn)。