利用神经网络在核磁共振扫描中识别关节炎

关节炎是一种广泛的疾病，影响着成千上万的人，导致关节发炎。它有许多不同的原因，如果医生要正确地治疗这种疾病，重要的是他们能准确地确定患者患有哪种类型的关节炎。这通常不是一件容易的事。必须考虑许多不同的参数，通常只有在疾病进展时才有可能做出明确的诊断。

来自Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)计算机科学5模式识别主席的计算机科学家和来自医学3风湿病和免疫学系以及Universitätsklinikum Erlangen放射学研究所的医生进行了一项研究，以调查是否神经网络可以判断病人是否患有类风湿性关节炎(RA)或银屑病关节炎(PsA)。结果:人工智能在75%的病例中能够区分这两种类型。

该团队最近才研究了神经网络是否可以使用高分辨率计算机断层扫描图像来确定关节炎的类型。他们成功了。根据放射学研究所的Frank Roemer教授的说法，“与CT相比，MRI的优势在于MRI扫描可以更准确地显示炎症的程度和受影响的关节结构。”

在这项研究中，由计算机科学家卢卡斯·福尔(Lukas Folle)领导的团队使用了来自649名患者的5种不同的MRI序列来训练和测试一种创新的神经网络。基于MRI图像，该网络能够在75%的病例中对关节炎患者的类型进行分类。

此外，研究小组还测试了神经网络如何对牛皮癣病例进行分类，牛皮癣通常会发展为PsA。该网络正确地将大多数后来发展为PsA的牛皮癣病例分类为PsA。

Folle认为“神经网络可能会捕捉到牛皮癣患者的早期变化或其他结构特征，并据此对他们进行分类。”

PD补充说:“我们的结果表明，MRI扫描可以显示神经网络已经确定的与分类各种形式的关节炎相关的变化，而这些变化迄今尚未被描述。”参与这项研究的医生大卫·西蒙博士说。“我们现在的目标是继续培训和提高神经网络，以期能应用于临床实践Lukas Folle解释道。

该团队现已将他们的研究结果发表在风湿病学．

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