主要观点总结
本文综述了影像组学在膝关节骨性关节炎（KOA）中的应用现状，总结了其在KOA诊疗中的价值。涉及了影像组学的概念和研究流程，以及其在KOA诊断、分级和进展预测方面的应用。同时，文章也指出了影像组学在KOA中的相关应用挑战和未来发展方向。
关键观点总结
关键观点1: 影像组学的概念和研究流程
影像组学是从医学图像中提取海量影像特征，通过算法进行特征筛选和预测模型构建，从而实现疾病的自动诊断、分级和预后预测。研究流程包括图像获取、分割、特征提取和模型构建。
关键观点2: KOA的诊断
影像组学可用于髌股关节和胫股关节骨关节炎的检测，基于软骨、软骨下骨和骨组织等影像特征进行KOA诊断。结合患者临床数据可提高模型预测性能。
关键观点3: KOA的分级
影像组学可实现K-L和OARSI自动分级，通过CNN进行软骨退变程度分级。未来需进一步研究不同算法模型的应用特点和优势，探索基于软骨下骨特征的KOA严重程度分级。
关键观点4: KOA的进展预测
通过影像组学分析软骨、半月板、髌下脂肪垫、滑膜和软骨下骨等组织预测KOA不同时期的病情发展。可早期分析轻、中度KOA发病进展，评估关节间隙丢失程度，筛选高风险人群进行早期监测和干预。
关键观点5: 影像组学在KOA中的挑战
影像组学在KOA中的应用仍存在诸多挑战，如图像分割、提取的标准化问题，模型泛化性、可解释性和临床易用性的缺乏，以及国内缺乏大型影像数据库等。
关键观点6: 未来发展方向
随着深度学习的快速发展和合作的不断深化，未来可为医学图像的自动化、标准化分割提供保障。同时，探索影像组学与基因组学的交叉融合，从循证医学角度出发，不断优化深度学习算法，为临床决策提供支持。
文章预览
【摘要】 膝关节骨性关节炎（ KOA ）是中老年多发的慢性退行性疾病，探寻影像学标志物有助于临床诊断和预后分析。影像组学是目前数字医学的研究热点，通过从医学影像中提取海量数据特征，可实现疾病影像信息定量分析，早期研究以肿瘤疾病为主 , 近年来其逐步应用于 KOA 相关的诊断、分级和进展预测等方面。本文将基于影像组学在 KOA 中的应用现状进行综述，以探讨其在本病诊疗中的价值。 【关键词】 膝关节骨性关节炎；影像组学；软骨；机器学习；深度学习；磁共振成像；进展预测 膝关节骨性关节炎（knee osteoarthritis，KOA）是一种在软骨退变基础上逐步形成的慢性退行性疾病，可引发膝关节疼痛、僵硬和活动受限等症状。据流行病学调查显示，我国中老年人群中KOA发病率为8.5%，严重影响患者的生活质量。目前，KOA诊断和评估多依靠X
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