我国科学家建立腰椎间盘退变自动量化评估新方法

近日，上海中医药大学与上海大学研究团队在人工智能医学影像识别与量化方面取得新进展，开发出基于深度学习语义分割网络的椎间盘退变量化分析算法——BianqueNet。该团队对全国4个城市共计1051例人群进行横断面研究，结果表明椎间盘内信号差异与椎间盘退变等级显著相关；再结合对不同人群基线特征（年龄、性别、椎间盘节段）构建不同椎间盘退变等级的参量标准，从而实现不同人群的精准化椎间盘退变自动量化评估，进而构建了基于深度学习的腰椎间盘退变自动量化评估新方法。研究成果以“Deep learning-based high-accuracy quantitation for lumbar intervertebral disc degeneration from MRI”为题发表于《Nature Communications》杂志。

该研究对椎间盘表观遗传学及经筋失衡研究具有指导价值，为颈腰椎退行性病变的诊断和评估提出了新方法。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-022-28387-5

注：此研究成果摘自《Nature Communications》，文章内容不代表本网站观点和立场，仅供参考。

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