Anwendung des Multitask-Deep-Learning-Modells zur Einstufung des Schweregrads der Wirbelsäulengelenkdegeneration

Arthrose der Wirbelgelenke ist eine Erkrankung mit hoher Inzidenz bei Menschen über 40 Jahren. Es ist eine Krankheit, die durch eine Reihe degenerativer pathologischer Veränderungen und klinischer Merkmale von Synovium, Gelenkknorpel, subchondralem Knochen, Gelenkspalt und akzessorischen Geweben der Wirbelfacettengelenke unter der Wirkung mehrerer Faktoren gekennzeichnet ist. Einige physiologische oder pathologische Faktoren können zu Osteoarthritis der Wirbelgelenke führen. Patienten mit Facettenarthrose haben oft unterschiedliche Grade klinischer Manifestationen wie Rückenschmerzen und Dyskinesien, die die körperliche und geistige Gesundheit der Patienten erheblich beeinträchtigen. Der Schweregrad der Spinalfacetten-Osteoarthritis hat nicht nur einen gewissen Einfluss auf Schmerzen im unteren Rücken und Veränderungen der Muskeldichte im unteren Rücken, sondern beeinflusst auch das Patientenmanagement und den Behandlungsplan. Gegenwärtig haben verschiedene Ärzte eine gewisse Subjektivität bei der Einstufung der Lendenfacetten-Osteoarthritis, und die Konsistenz und Wiederholbarkeit der Ergebnisse sind schlecht. Darüber hinaus müssen Ärzte Bilder lesen und die Einstufung beurteilen, was eine sehr zeitaufwändige und sich wiederholende Arbeit ist. In den letzten Jahren wurde die Anwendung von Deep-Learning-Technologie in der medizinischen Bildanalyse von Klinikern stark in Betracht gezogen. Deep Learning hat große potenzielle Vorteile in der medizinischen Bildgebungsdiagnostik. Es kann halbautomatische Berichte unter Aufsicht von Radiologen erstellen, um die Genauigkeit, Konsistenz, Objektivität und Schnelligkeit der Beurteilung des Krankheitsgrades zu verbessern und die klinische Entscheidungsfindung auf dieser Grundlage weiter zu unterstützen. Dieses Projekt plant die Entwicklung eines intelligenten Diagnose- und Klassifizierungssystems für degenerative Erkrankungen der kleinen Gelenke der Wirbelsäule mit Multitasking und tiefgreifendem Lernen und die Überprüfung seiner klinischen Machbarkeit, mit dem Ziel, Klinikern dabei zu helfen, die Genauigkeit, Konsistenz, Objektivität und Schnelligkeit des zu verbessern entsprechende Bewertung des Krankheitsgrades und weitere Unterstützung der nachfolgenden klinischen Entscheidungsfindung.