Resumen

Para estudiar y explorar el valor de adopción de la resonancia magnética (RM) en el diagnóstico de lesiones del ligamento cruzado anterior (LCA), se propuso un modelo de fusión de características multimodales basado en el aprendizaje profundo para el diagnóstico por RM. Después de evaluar el rendimiento relacionado del algoritmo propuesto, se utilizó en el diagnóstico de lesiones de la articulación de la rodilla. Se seleccionaron treinta pacientes con lesiones en la articulación de la rodilla que acudieron a nuestro hospital para recibir tratamiento, y todos los pacientes fueron diagnosticados con IRM basada en el modelo de fusión de características multimodales de aprendizaje profundo (grupo de IRM) y artroscopia (grupo de artroscopia). Los resultados mostraron que la detección del plano sagital de la RM basada en el aprendizaje profundo tenía una gran ventaja y una alta precisión del 96,28% en la tarea de predicción de la rotura del LCA. La sensibilidad, especificidad y precisión de la RM en el diagnóstico de la lesión del LCA fue del 96,78%, 90,62% y 92,17%, respectivamente, y no hubo diferencias considerables en contraste con los resultados obtenidos mediante artroscopia (P>0,05). La tasa positiva de los pacientes con LCA agudo con contusión ósea y lesión del ligamento colateral medial fue sustancialmente superior a la de los pacientes con lesión crónica. Además, la incidencia de lesión crónica del LCA con rotura de menisco y lesión de cartílago fue notablemente superior a la de lesión aguda, con diferencias notables (P<0,05). En resumen, las imágenes de RM basadas en aprendizaje profundo mejoraron la sensibilidad, especificidad y precisión del diagnóstico de lesión del LCA y pueden determinar con precisión el tipo de lesión del LCA. Además, puede proporcionar información de referencia para la selección del plan de tratamiento clínico y la cirugía y se puede aplicar y promover en el diagnóstico clínico.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:Modelo de fusión de características multimodales, aprendizaje profundo, resonancia magnética, diagnóstico, lesión del LCA, lesiones articulares, lesión crónica lesión del LCA, selección de plan de tratamiento clínico, lesión del ligamento colateral medial, diagnóstico de lesión del LCA.
• Keywords:multimodal feature fusion model, deep learning, MRI, diagnosis, ACL injury, joint injuries, chronic injury ACL injury, clinical treatment plan selection, medial collateral ligament injury, ACL injury diagnosis