基于X射线影像定量特征分析的早期膝骨关节炎智能评估系统研究

为解决膝骨关节炎(KOA)人工诊断主观性强、深度学习模型依赖标注数据的问题，研究人员开发了融合预训练DL模型与图像处理技术的自动化评估系统。通过CLAHE增强、DexiNed边缘提取等创新方法，实现了关节间隙狭窄(JSN)和骨赘的定量检测，分类准确率达73%-88%。该研究为早期KOA诊断提供了可解释性强、无需大规模训练数据的解决方案。

　　

膝骨关节炎(KOA)作为进行性退行性关节疾病，是全球致残的主要元凶。传统X光片诊断存在观察者间差异，而深度学习(DL)方法又面临数据饥渴和"黑箱"困境。这项研究另辟蹊径，将预训练DL模型与图像处理技术"联姻"：先用对比度受限自适应直方图均衡化(CLAHE)增强影像对比度，再通过DexiNed边缘检测算法勾勒解剖结构，最后经阈值处理降噪。

研究团队设计的定制化算法能像"智能游标卡尺"般精准测量关节间隙狭窄(JSN)，并化身"骨赘计数器"统计髁间突数量。这套系统在测试中表现亮眼——JSN检测准确率88%，骨赘识别率80%，整体KOA分类准确率73%。其革命性在于摆脱了对标注数据的依赖，且输出的定量指标可兼容其他骨关节炎分级体系，犹如为临床医生装配了"数字听诊器"。