腰椎疼痛，怎麼診斷？在全球範圍內，腰痛作為一個重大的公共衛生問題，給個人和社會帶來沉重負擔。腰椎間盤退變，被認為是引發這些脊柱退行性疾病的重要因素。然而，臨床及相關研究大都侷限於定性分析的水平，缺乏自動化定量測量分析的方法。
滬上高校研究人員圍繞椎間盤退變自動測量深入研究，在人工智慧醫學影像識別與量化方面取得新進展，在國際上首次建立一種基於深度學習的影像區域分割網路與自動測算技術方法，並進一步在大樣本人群中構建起腰椎間盤退變數化的評價標準。
解放日報·上觀新聞記者瞭解到，這項成果《基於深度學習的MRI腰椎間盤退變高精度定量研究》，日前在影響因子達14.919的《自然·通訊（Nature Communications）》上率先發表，論文以上海中醫藥大學王擁軍教授為最後通訊作者，以上海大學田應仲教授為通訊作者。
從觀察到資料：改進深度學習影象分割網路，原創核磁影像量化評價方法
是椎間盤髓核含水量下降，還是椎間盤高度塌陷？用於測算椎間盤參量的特徵點，依靠更精準的區域分割。根據腰椎間盤的核磁共振成像（MRI）特點和椎間盤退變數化的需求，專案組建立起一種適用於核磁共振影像的新型圖形分割網路技術方法——BianqueNet，實現了腰椎間盤退變相關區域的高準確率分割。與其他自動區域分割方法相比，其精度在腰椎結構分界方面尤為突出。
在此基礎上，研究人員改進了基於直方圖特徵的椎間盤灰度特徵量化方法，並提出了基於面積量化椎間盤高度特徵的量化方法。緊跟前沿技術，面向臨床需求，該演算法與多位臨床醫師的手工測量結果相比，展現出高度的一致性。
深度學習圖形分割網路訓練與椎間盤退變數化方法示意圖
從資料到知識：依託全國石筱山傷科聯盟，分析大樣本核磁影像資料特徵
在演算法展現出極高的可靠性基礎上，專案組依託全國石筱山傷科聯盟，分別在上中醫附屬龍華醫院、北京中醫藥大學東直門醫院、廣東省中醫院以及深圳平樂骨傷科醫院，收集到共計1051份腰椎間盤MRI影象，採用該演算法測得不同退變程度的椎間盤引數，並與人口統計資訊，如年齡、性別、節段和退變等級等引數，進行相關分析。
隨著全國大樣本資料不斷豐富，前瞻性觀察不斷完善，相關資料庫將為腰椎退行性病變的臨床實踐、臨床試驗和機制研究提供更精確的資訊，進一步指導椎間盤退變的防治以及手術與非手術時間窗的建立，完善實時動態、無創精準指導手術及非手術治療與康復方案的實施與評估。
我國4個城市1051例自然人群腰椎間盤參量特徵分佈圖
從知識到能力：制定椎間盤退變引數標準，實現椎間盤退變自動量化評估
考慮到大樣本椎間盤參量與退變等級呈現顯著的相關性，研究團隊就此建立了椎間盤退變的量化標準，從而實現自動定量分析。憑藉醫工結合技術開發與大樣本資料庫建設，最終研發出全自動椎間盤退變定量評估演算法，可在1秒內對1張腰椎MRI中的5個腰椎間盤共計20個參量完成自動測算，並得出精準的椎間盤退變分級判斷。
相關成果得到王擁軍教授團隊承擔的國家自然科學基金重點專案等資助。目前，研究團隊已建立慢性筋骨病大型前瞻性專病佇列，匯聚了一支中西醫臨床、基礎、人工智慧、生物醫學工程和生物資訊分析多學科專業人員隊伍，推動中醫骨傷學科建設和團隊人才培養，更好保障人民生命健康。
欄目主編：徐瑞哲 文字編輯：徐瑞哲
本文圖片來源：上海中醫藥大學
來源：作者：徐瑞哲
