在医学图像分析中实施机器学习(ML)并不是什么新鲜事。放射科医生积极利用自动化工具来显着改进医学成像路径的每一步。这包括用于分析和解释的图像采集和重建。基于机器学习的图像分析结果对于解决心脏病学、肺病学和眼科等多个医学领域的诊断和治疗计划等关键挑战至关重要。骨科也不例外，机器学习可以帮助骨科医生加速向基于价值的护理转变，从骨折重建到关节分割再到癌症识别。3D技术有助于骨骼对齐据世界卫生组织称，多达25%的患者患有手术并发症。此外，一百万人在手术期间或手术后死亡。为了缓解这个棘手的问题，医生应该努力提高图像分析的准确性，从而提高手术计划。机器学习可以介入以帮助他们。在整形手术中，创建患者解剖结构的3D模型对于在手术过程中指导外科医生至关重要。然而，从稀疏点集重建表面可能具有挑战性。例如，当患者的长骨或下肢骨折时。在这种情况下，需要对骨骼部分进行初始对齐。更重要的是，该系统由计算机视觉提供支持，可以让外科医生免于手动操作，避免出现小的部分错位。由此产生的虚拟模型将为手术提供关键指导，或在必要时通过指示确切的骨骼位置和方向来为植入物设计提供指导。精准检测骨癌机器学习是肿瘤学中有效的技术工具，也可用于识别最常见的骨肿瘤——骨肉瘤。虽然不像其他类型的癌症那样常见，但转移性骨恶性肿瘤可能会继发于乳腺癌或前列腺癌。这些骨骼转移的早期检测显着有助于确定预后和个性化治疗。早期癌症识别始于计算机视觉驱动的骨骼分割，并将其与周围的2D解剖结构分离。然后，连续的2D图像自动缝合到骨骼和其他骨骼相关结构的3D表面。所有这些都使机器学习更容易定位软骨附近和骨骼中的异常区域，并识别骨折风险高的骨骼区域。检测到的转移性病灶通过基于支持向量机(SVM)的算法进一步分类，该算法先前在一组手动分类的正常和异常病灶上训练过。之后，医生可以立即进行治疗，从而提高癌症患者的存活率并改善他们的生活质量。自动骨骼和关节分割从上一节我们了解到分割在医学图像分析中起着重要作用。器官测量、器官和组织的分离、细胞计数——AI可以自动执行这些和其他关键任务。机器学习驱动的分割在骨科中用于精确的骨骼和关节检查、膝关节和髋关节置换计划、病变检测、肩部手术准备和其他医疗程序。当然，我们可以使用一些现成的解决方案来获得公平的结果，但量身定制的机器学习分析将有助于应对最严峻的挑战。其中之一是由于金属伪影导致的图像退化。以前在基于模拟的分析生成的合成数据上进行过训练，具有机器学习功能的系统可以改善实时骨科图像处理的结果。除了严重退化的图像之外，机器学习自动化还可以通过关注更容易出现算法错误的解剖位置来有效地分析具有骨赘、缺失软骨或合并骨骼的图像。为了确保像素级骨骼分割的准确性，可以使用复杂的经典算法进行后处理。快速响应机器学习驱动的图像分析技术是整形外科领域的一次飞跃，旨在改善诊断、实现超个性化治疗、提高生存率并加快绝症患者的康复时间。
