Aplicação do Modelo de Aprendizagem Profunda Multitarefa na Classificação da Gravidade da Degeneração da Articulação Facetária da Coluna Vertebral

A osteoartrite da articulação facetária da coluna vertebral é uma doença com alta incidência em pessoas com mais de 40 anos. É uma doença caracterizada por uma série de alterações patológicas degenerativas e características clínicas da sinóvia, cartilagem articular, osso subcondral, espaço articular e tecidos acessórios das articulações facetárias da coluna vertebral sob a ação de múltiplos fatores. Alguns fatores fisiológicos ou patológicos podem levar à osteoartrite das articulações da coluna vertebral. Pacientes com osteoartrite facetária da coluna frequentemente apresentam diferentes graus de manifestações clínicas, como dor nas costas e discinesia, que afetam significativamente a saúde física e mental dos pacientes. A gravidade da osteoartrite da faceta espinhal não apenas tem um certo impacto na dor lombar e nas alterações na densidade muscular lombar, mas também afeta o manejo do paciente e o plano de tratamento. Atualmente, diferentes médicos têm certa subjetividade na leitura da classificação da osteoartrite da faceta lombar, e a consistência e a repetibilidade dos resultados são ruins. Além disso, os médicos precisam ler as imagens das imagens e julgar que a classificação é um trabalho muito demorado e repetitivo. Nos últimos anos, a aplicação da tecnologia de aprendizado profundo na análise de imagens médicas tem sido amplamente preocupada pelos médicos. O aprendizado profundo tem grandes benefícios potenciais no diagnóstico de imagens médicas. Ele pode fornecer laudos semiautomáticos sob a supervisão de radiologistas, de modo a melhorar a precisão, consistência, objetividade e rapidez da avaliação do grau da doença e apoiar ainda mais a tomada de decisões clínicas com base nisso. Este projeto pretende desenvolver um sistema inteligente de diagnóstico e classificação para doenças degenerativas de pequenas articulações da coluna vertebral com multitarefa e aprendizado aprofundado, e verificar sua viabilidade clínica, com o objetivo de ajudar os médicos a melhorar a precisão, consistência, objetividade e rapidez do avaliação do grau da doença correspondente e apoiar ainda mais a tomada de decisão clínica de acompanhamento.