深度学习在青少年特发性脊柱侧凸诊疗中应用的研究进展

Research progress of deep learning in the diagnosis and treatment of adolescent idiopathic scoliosis

中文摘要:

  青少年特发性脊柱侧凸（adolescent idiopathic scoliosis，AIS）是指10~18岁青少年中出现的原因不明、Cobb角≥10°的脊柱三维结构畸形，是青少年脊柱畸形中最常见的类型。其发病率近年来呈逐年上升趋势，约1.5%~4%的青少年受其影响。AIS不仅影响青少年外观形态，还易导致心理障碍、心肺功能损害，严重甚至导致瘫痪，因此早期筛查、诊断与干预至关重要。目前，站立位全脊柱正侧位X线片是AIS临床评估中最常用的检查手段，但手动测量脊柱及骨盆参数的方式存在效率低、经验依赖等问题。如何在保证影像参数测量质量的同时，实现对大量AIS影像数据的高效测量已成为临床面临的重要挑战。人工智能（artificial intelligence，AI）技术的快速发展，尤其是以深度学习（deep learning，DL）为主要的模型为AIS的影像分析和辅助诊疗提供了新的解决方案。DL在医学方面已有较多研究，可做到自动定量分析影像参数，针对AIS，现有研究已经做到能够自动测量脊柱-骨盆参数，显著提升AIS诊疗效率。然而，现阶段研究人员多从科研模型方面分析DL在AIS诊疗中的可行性，而对临床实际应用方面的研究相对不足。笔者以“DL在AIS临床实际应用方面”为核心，重点综述总结DL在AIS诊疗中的临床可行性，为AIS的实际临床应用提供新的思路与方向。

英文摘要: