2025/3/1011:36賦能骨科診治！AI如何助力股骨頭缺血壞死治療？股骨頭缺血壞死（AvascularNecrosisoftheFemoralHead,ANFH）是一種常見且具有潛在致殘性的骨科疾病，主要由于股骨頭的血液供應中斷，導致骨組織缺氧、缺血和壞死。這種病變可以導致關節塌陷，嚴重影響患者的生活質量和活動能以及某些代謝疾病等有關。由于早期癥狀不明顯，很多患者在確診時已處于疾病晚期，治療難度較大。因此，早期診斷和有效治療對改善預后至關重要。AI輔助ANFH診斷與評估PART01AI輔助影像學診斷供了強有力的工具。（1）輔助進行影像圖像預處理包括圖像增強和影像分割等。也可以去噪、對比度增強去噪、邊緣檢測和圖像校正等，以提高圖像的清晰度和質量，從而使壞死病變區域更加明顯和易于識別。也可以利用深度學定位病變部位，并為后續的分析提供基礎。（2）輔助股骨頭壞死檢測包括自動識別壞死區域并進行量化分析等。通過訓練深度學習模型，自動檢測影像圖像中性。還可以對檢測到的壞死病變區域進行量化分析，如測量壞死區域的大小、形態、信號強度變化等，幫助醫生更準確地評估病情，并制定適當的治療計劃。/s?__biz=MzAwNjg4NDM3MQ==&mid=2247869617&idx=2&sn=28d9c6291d1cdc1394fceb1907ceb120&chksm=9aa54a…1/92025/3/1011:36賦能骨科診治！AI如何助力股骨頭缺血壞死治療？（3）對股骨頭壞死進行分類和分級如根據圖像中的特征，將股骨頭壞死按不同類型進行分類，如創傷性和非創傷性壞死。通生根據病情嚴重程度，制定相應的治療方案和干預措施。（4）實現多模態數據融合、跨學科合作情評估。多模態數據融合有助于提高診斷的準確性和全面性，計算機科學、影像學、骨科和數據科學等多學科合作，推動各領域的協同發展和創新應用。實驗，通過nnUNet訓練和測試MRI分割網絡，選擇CascadeU-Net作為最終的MRI分圖像上觀察和定位壞死組織，并利用合成X射線實現壞死組織的可視化。該框架低成本，無需對骨科醫生進行額外培訓，并且可以集成到當前的手術流程中，首次嘗試使用術中成具體應用到每種影像學檢查：征，如股骨頭塌陷、關節間隙狹窄和骨贅形成。通過圖像處理和深度學習算法，檢測出X線片上微小的病變變化，提高早期診斷的準確性。精確模型，詳細顯示骨結構變化和壞死區域的范圍。自動分割骨組織和壞死區域，幫助醫生更全面地評估病變。/s?__biz=MzAwNjg4NDM3MQ==&mid=2247869617&idx=2&sn=28d9c6291d1cdc1394fceb1907ceb120&chksm=9aa54a…2/9區域，提供詳細的病變信息。量化股骨頭內的壞死區域，評估其大小和位置，幫助醫功可能有助于協助經驗較少的醫生，尤其是在大規模醫學影像篩查和缺乏專家咨詢的社區場景中。PART02AI輔助臨床數據分析議，輔助醫生做出更準確的判斷。（1）電子健康記錄分析出診斷。（2）股骨頭壞死風險評估早期干預。PART03PARTAI輔助病情評估/s?__biz=MzAwNjg4NDM3MQ==&mid=2247869617&idx=2&sn=28d9c6291d1cdc1394fceb1907ceb120&chksm=9aa54a…3/9（1）病情自動分級與量化AI可以基于影像特征，自動應用Ficat-Arlet分期系統對ANFH進行分級，提供客觀一致的病情評估。通過分析股骨頭的形態變化和壞死程度，幫助醫生準確判斷病情階段。精確測量壞死區域的大小、形狀、位置以及體積，量化病變范圍，幫助醫生進行詳細的評估和監測。自動測量股骨頭的骨密度變化，量化骨質疏松和骨結構損傷程度，幫助醫生評估病（2）病變進展監測比隨訪影像，提供病情進展的客觀數據，為治療方案的調整提供依據。（3）功能評估況。通過機器學習算法，分析患者的運動模式，量化關節活動度，幫助醫生了解病情對功能的影響。通過分析影像數據，評估關節結構變化對功能的影響。通過三維建模和運動模（4）疼痛評估PART04AI輔助風險預測過多模態數據融合，構建精確的預測模型，幫助醫生制定個性化的治療策略。分析血液、/s?__biz=MzAwNjg4NDM3MQ==&mid=2247869617&idx=2&sn=28d9c6291d1cdc1394fceb1907ceb120&chksm=9aa54a…4/9LASSO回歸和RFE-SVM算法，確定了4個關鍵鐵死亡相關基因（AKT1S1,BACH1,MGST1和SETD1B并認為它們在SONFH的發展中通過破骨細胞分化和免疫機制發揮重要作用。這不僅減輕了醫生的工作負擔，還確保了信息的完整性和準確性。結合影像圖像的分析結給出診斷建議和治療方案推薦，提高診斷的標準化和一致性。利用模型，還可以預測不同況，提供個性化的治療建議，幫助醫生和患者做出更明智的決策。AI輔助ANFH的治療療方案，還能實時監控和調整治療過程，確保患者得到最有效的治療和康復支持。并試圖開發一個用于預測十年無塌陷生存率的計算器。換者被分為三組：3021個髖關節療。首先，使用邏輯回歸和二元邏輯回歸分析比較三組患者十年的結果。然后，開發了一個針對細胞治療后十年無塌陷生存的人工神經網絡模型，并比較了模型的性能。結果顯塌陷無期預測的因素。選擇了變量后，機器學習算法創建了一個骨壞死細胞治療預后計算/s?__biz=MzAwNjg4NDM3MQ==&mid=2247869617&idx=2&sn=28d9c6291d1cdc1394fceb1907ceb120&chksm=9aa54a…5/9區分能力，許多疾病狀況和患者的異質性是細胞治療后結果變化的原因。使用計算器預測治療效果可以很好地區分最有可能從這種干預中受益的患者。研究強調了患者參數多模態評估的重要性，并展示了某些在外科醫生控制范圍內的決策如何改變結果的程度，例如抽吸細胞的數量、選擇在骨壞死和健康骨骼中注射、單側或雙側注射的選擇，以及重復注射的可能性。01PART01個性化治療方案代謝和反應數據，優化藥物劑量，減少副作用，提高療效。機器學習算法能夠識別不同患者對藥物的個體反應，進行個性化劑量調整。并根據患者的病情和活動能力，制定個性化饋和指導，確保康復訓練的有效性和安全性。PART02PART微創手術輔助記壞死區域，模擬手術操作，提高手術的準確性和安全性。提供虛擬手術模擬環境，醫生供實時指導，確保手術操作的準確性。分析術中影像，提供精確的定位和路徑規劃，輔助PART03PART藥物治療優化/s?__biz=MzAwNjg4NDM3MQ==&mid=2247869617&idx=2&sn=28d9c6291d1cdc1394fceb1907ceb120&chksm=9aa54a…6/9應，優化藥物劑量，確保治療的安全性和有效性，動態調整藥物劑量，提供個性化的治療方案。04PART04康復訓練支持指導，幫助患者恢復關節功能和肌力，驅動的康復設備，實時監控患者的訓練情況，提供者的康復進展，提供及時的醫療建議和支持。這樣可以減少患者的就診次數，提高醫療效率。根據患者的康復計劃和實際情況，提供智能提醒和訓練指導，確保患者按時完成康復訓練，提高康復效果。AI輔助ANFH的預后評估果，還能提供個性化的風險評估和管理建議，幫助醫生制定精準的治療和隨訪計劃，提高前景將更加廣闊，為個性化醫療和精準治療提供重要支持。01PART01疾病進展預測基于這些影像數據，預測病變的進展速度，幫助醫生判斷未來的治療需求。結合患者的病征，提供個性化的疾病進展預測，幫助醫生制定更精準的治療計劃和隨訪策略。PARTPART02治療效果監測/s?__biz=MzAwNjg4NDM3MQ==&mid=2247869617&idx=2&sn=28d9c6291d1cdc1394fceb1907ceb120&chksm=9aa54a…7/9分析影像中的細微變化，提供準確的療效評估。分析患者的運動傳感器數據和功能測試結果，評估患者的功能恢復情況，幫助醫生判斷康復進展和調整治療方案。還可以通過自然PART03PART風險評估脫位和骨折等。通過風險評估，醫生可以采取預防措施，減少并發癥的發生。基于患者的合分析多種因素，提供全面的風險評估報告，對比不同時間點的影像數據，檢測和量化病據，通過分析影像數據和臨床功能評估數據，綜合評估患者的功能恢復情況，幫助醫生判斷治療效果。PART04PART個性化管理化的健康知識和自我管理建議，提高患者的依從性和生活質量。通過遠程監控設備，實時跟蹤患者的健康狀況和康復進展，提供及時的醫療建議和支持，減少患者的就診次數，提如藥物服用提醒、康復訓練指導等，確保患者得到持續的治療和管理。圖像，以識別股骨頭壞死的早期跡象。這些算法能夠檢測到圖像中的微小變化，有時/s?__biz=MzAwNjg4NDM3MQ==&mid=2247869617&idx=2&sn=28d9c6291d1cdc1394fceb1