當前位置：智能制造網資訊中心技術前沿

機器學習讓骨科圖像分析更進一步、更加準確

2021-08-11 15:33:13來源：千家網關鍵詞：機器學習機器學習技術閱讀量：24386

導讀：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、實現個性化治療效果提升。

　　在醫學圖像分析中實施機器學習(ML)并不是什么新鮮事。放射科醫生積極利用自動化工具來顯著改善醫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療領域的關鍵挑戰(如診斷和治療計劃)至關重要。骨科也不例外，從斷骨重建到關節分割再到癌癥識別，機器學習可幫助骨科醫生加快向基于價值的護理的轉變。

　　3D技術助力骨骼對齊

　　根據世界衛生組織的統計，多達25%的患者患有手術并發癥。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。機器學習可以介入協助他們。

　　在整形外科中，為患者的解剖部位創建3D模型對于在手術過程中指導外科醫生至關重要。但是，從稀疏點集重建曲面可能具有挑戰性。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可以使外科醫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。早期發現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域，并確定高骨折風險的骨骼區域。

　　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。

　　自動骨骼和關節分割

　　從上一節中我們可以了解到，分割在醫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-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檢查、膝蓋和髖關節置換計劃、病變檢測、肩部手術準備以及其他醫療程序。

　　當然，要獲得公平的結果，我們可以使用一些現成的解決方案，但是量身定制的機器學習分析將幫助應對最艱巨的挑戰。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據的培訓，具有機器學習功能的系統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，可以利用復雜的經典算法執行后處理。

　　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)

上一篇：無人機技術擴展移動物網的覆蓋范圍

下一篇：MIT新算法可訓練無人機張弛有度避開障礙飛得更快

我要評論

昵稱

匿名

文明上網，理性發言。（您還可以輸入200個字符)

表情

所有評論僅代表網友意見，與本站立場無關。

企業為何走向智能自動化？機器學習給出了答案
機器學習驅動的流程自動化正在重塑這一格局。早期自動化主要基于規則引擎，通過預設條件觸發固定操作，在結構穩定、場景可預測的任務中表現良好。
機器學習流程自動化
2026-01-27 11:50:06
人工智能和機器學習如何塑造物聯網安全的未來
人工智能和機器學習系統在模式分析、異常檢測和實時決策方面表現出色。這些對于紛繁復雜且不斷擴展的物聯網生態系統而言，都是優勢所在。
人工智能機器學習物聯網安全
2025-08-04 10:39:11
人工智能和機器學習在工業自動化中的作用
人工智能(AI)和機器學習(ML)正在推動工業自動化的范式轉變，使制造流程更智能、更快速、更高效。預計工業自動化市場規模將從2023年的2056.3億美元增長到2031年的4274.2億美元。
人工智能機器學習工業自動化
2025-06-03 10:33:09
計算機視覺與機器學習的創新浪潮：開啟智能未來
在這個快速發展的時代，計算機視覺和機器學習的進步正在改變我們與世界互動的方式。未來，隨著技術的不斷成熟和創新，計算機視覺和機器學習系統將變得更加智能、高效和可靠。
計算機視覺機器學習
2025-05-22 09:19:46
未來最值得關注的人工智能和機器學習趨勢是什么？
人工智能和機器學習社區最緊迫的問題之一是道德人工智能系統的開發和實施。隨著人工智能技術在我們生活中變得越來越普遍，確保負責任地設計和部署這些系統至關重要。
人工智能機器學習
2024-12-23 11:21:00
2025年大數據分析：未來趨勢及技術展望
本文將預測2025年的大數據分析趨勢，并找到數據分析中最合適的工具、企業和新興趨勢，從而塑造未來。
大數據機器學習
2024-07-29 09:55:05

版權與免責聲明：

凡本站注明“來源：智能制造網”的所有作品，均為浙江興旺寶明通網絡有限公司-智能制造網合法擁有版權或有權使用的作品，未經本站授權不得轉載、摘編或利用其它方式使用上述作品。已經本網授權使用作品的，應在授權范圍內使用，并注明“來源：智能制造網”。違反上述聲明者，本站將追究其相關法律責任。

本站轉載并注明自其它來源（非智能制造網）的作品，目的在于傳遞更多信息，并不代表本站贊同其觀點或和對其真實性負責，不承擔此類作品侵權行為的直接責任及連帶責任。如其他媒體、平臺或個人從本站轉載時，必須保留本站注明的作品第一來源，并自負版權等法律責任。如擅自篡改為“稿件來源：智能制造網”，本站將依法追究責任。

鑒于本站稿件來源廣泛、數量較多，如涉及作品內容、版權等問題，請與本站聯系并提供相關證明材料：聯系電話：0571-89719789；郵箱：1271141964@qq.com。