摘要
关节病是全球范围内的重大健康问题，其高发病率、慢性进展特性以及对生活质量和医疗系统的巨大影响都令人担忧。因此，及时准确的诊断对于减缓疾病进展、改善患者预后至关重要。传统的成像技术，如超声和磁共振成像，存在诸多局限性，包括依赖操作者、应用范围有限、成本高昂以及重复性差等问题。而红外热成像则是一种极具潜力的无创成像技术，能够检测与炎症和代谢过程相关的温度变化。定量热成像、自动分割技术以及人工智能的发展极大地提升了该技术的临床应用价值。本文综述了基于热成像的生物标志物方面的最新进展，包括基于感兴趣区域的指标、不对称指数、热点负荷、空间和纹理描述符以及综合热成像评分等。同时，文章还探讨了机器学习和深度学习在疾病预测、表型分析以及将临床数据、实验室数据和影像数据整合中的应用。此外，文中也涉及了不同检测方案的差异性、测量结果的变异性、领域转换问题、验证设计、过拟合现象以及报告质量等方面的内容。总体而言，热成像结合人工智能有望成为关节病早期诊断、疾病活动度评估以及随访检查的有效辅助手段。不过，要实现大规模的临床应用，还需要建立严格的标准化流程、进行外部验证、确保报告的透明度，并采用清晰且可重复的分析方法。
