我國科學(xué)家建立腰椎間盤退變自動量化評估新方法

腰痛作為一個(gè)重大的公共衛(wèi)生問題，給個(gè)人和社會帶來沉重的負(fù)擔(dān)。腰椎間盤退變被認(rèn)為是引發(fā)慢性腰痛的重要因素，也是評估腰椎退行性病變的早期臨床表型。核磁共振可清晰地反映不同程度的腰椎間盤退變，但大都局限于定性分析或半自動的定量分析，導(dǎo)致相應(yīng)椎間盤參量測量的一致性和效率存在局限，因此如何高精度的自動定量椎間盤多項(xiàng)參量，一直是國際上非常具有挑戰(zhàn)性的研究課題之一。

近日，上海中醫(yī)藥大學(xué)與上海大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)在人工智能醫(yī)學(xué)影像識別與量化方面取得新進(jìn)展，開發(fā)出基于深度學(xué)習(xí)語義分割網(wǎng)絡(luò)的椎間盤退變量化分析算法——BianqueNet。該團(tuán)隊(duì)對全國4個(gè)城市共計(jì)1051例人群進(jìn)行橫斷面研究，結(jié)果表明椎間盤內(nèi)信號差異與椎間盤退變等級顯著相關(guān)；再結(jié)合對不同人群基線特征（年齡、性別、椎間盤節(jié)段）構(gòu)建不同椎間盤退變等級的參量標(biāo)準(zhǔn)，從而實(shí)現(xiàn)不同人群的精準(zhǔn)化椎間盤退變自動量化評估，進(jìn)而構(gòu)建了基于深度學(xué)習(xí)的腰椎間盤退變自動量化評估新方法。研究成果以“Deep learning-based high-accuracy quantitation for lumbar intervertebral disc degeneration from MRI”為題發(fā)表于《Nature Communications》雜志。

該研究對椎間盤表觀遺傳學(xué)及經(jīng)筋失衡研究具有指導(dǎo)價(jià)值，為頸腰椎退行性病變的診斷和評估提出了新方法。

論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41467-022-28387-5

注：此研究成果摘自《Nature Communications》，文章內(nèi)容不代表本網(wǎng)站觀點(diǎn)和立場，僅供參考。

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