RSNA2022骨骼肌肉影像學

王怡，文冬琳，李小明

肩關節、肘關節

Haider等評估了87例肩關節MRI，證明肩關節3D MRI比2D MRI更省時，與手術結果的相關性更好，單體積3D各向同性MRI更節省時間。Shin等通過分析粘連性肩關節囊炎的MRI表現與臨床表現及分期的相關性，設計粘連性肩關節囊炎的MRI報告系統(AC-MRS)，能更好的評估MRI上粘連性囊炎的可能性，預測每個病例的臨床狀況，進一步提高醫療質量。Herrmann等前瞻性研究了30例接受肩關節MRI的患者，發現了快深度學習重建的加速二維快速自旋回波(TSE)序列的5 min肩關節MRI掃描方案在1.5T和3T的MRI掃描中是可行的，其與標準TSE方案相比，診斷性能沒有明顯區別，并減少了50%的掃描時間。在檢測肩胛下肌腱撕裂時，MRI的診斷準確性較低，Jung等研究發現在不同的肩關節MRI參數中，肱骨頭后偏心和脂肪變性有助于診斷臨床顯著的肩胛下肌肌腱撕裂，對于肱骨頭后偏心或術前MRI顯示脂肪變性的患者，在關節鏡檢查中可能需要更精確地檢查肩胛下肌肌腱。

Hoy等檢索RIS數據庫中肱二頭肌完全撕裂的肩關節MR檢查和多項研究發現肱二頭肌溝似乎依賴于肌腱的存在來保留其特有的形態，長頭肱二頭肌的完全撕裂隨著時間的推移似乎導致溝的深度逐漸喪失，撕裂后1年內可測量到明顯的變化。Tobben等探討肱二頭肌長頭腱(LHBT)及其周圍結構的特殊影像表現對關節鏡下肱二頭肌肌腱手術外觀異常的預測價值，發現LHBT輕度肌腱病的影像學診斷與關節鏡下肌腱病理不一致。只有肌腱外觀異常的連續矢狀切口數量與異常手術結果顯著相關。Kunz等以2021年采用雙機器人X線掃描儀行肘關節三維成像的肘關節創傷患者為研究對象，揭示了在急性肘關節損傷中，無機架錐形束CT有助于可靠地發現和排除骨折、關節痛苦和多塊骨折模式，且輻射暴露極低。Kamel等研究發現，對于采用Latarjet喙突移位術治療復發性肩關節前脫位的患者，無論術前喙突大小如何，脫位的復發率、再次手術、并發癥及恢復運動的比率和時間以及美國肩肘外科醫生評分(ASES)都是相似的。Ni等發現MR集合序列(MAGIC)能獲得的肩部圖像質量與常規序列掃描獲得的圖像質量相近，可用于MRI肩部掃描，為疾病的定量診斷提供依據。Liu等對51名患者研究發現，與常規MRI相比，基于深度學習的MR肩部成像可以縮短掃描時間，提高PDWI和T2WI的成像質量。

腕關節、手

Afat等前瞻性納入22例接受了兩次手部和腕部MRI檢查的患者，證明基于深度學習重建的手部和腕部快速自旋回波(TSE)序列在手腕部成像中具有臨床可行性，具有良好的圖像質量和與TSE相當的診斷性能，可減少65%以上的采集時間。Senzig等展示了高分辨光譜光子計數在腕關節成像中的真實世界應用，發現金屬器械周圍的光譜信息和良好的圖像質量可以提供更好的評估骨科情況。對于腕部成像，臨床MRI序列主要關注結構的形態外觀，以評估其狀況，Wilms等對基于深度學習(DL)的實時MRI評估和量化評估健康和疾病中的腕部主動運動進行研究，發現使用實時腕部MRI的先進圖像采集結合后處理技術可以作為腕部完整性和動態腕部功能的無對比劑替代品。Suh等研究表明通過多平面重建，基于DL重建的3D肘關節MRI對肘關節肌腱韌帶損傷的診斷效果與2D 1 mm MRI相當，但主觀圖像質量和偽影基本相同。Payne等在三個數據庫(Pubmed，Embase，Scopus)中系統地檢索同行評議的文獻，了解術前影像和術中檢查在選擇腕骨融合和腕骨切除手術中的作用中，發現盡管CT、MRI和診斷性關節鏡被廣泛應用，但在腕關節手術前，X光照相通常是唯一用于評估晚期關節炎分布的技術。

脊柱

Kim等回顧性分析了30例中軸型脊柱關節病(ASPA)患者、7例炎性腰痛患者和13例機械性腰痛患者的臨床資料，發現增強3D超短回波時間MRI可鑒別ASPA與其他非特異性炎性背痛和機械性背痛，并可作為增強T1加權自旋回波脂肪抑制序列的補充，反映炎癥活動度。脊柱側凸患者雙側股骨之間存在差異的證據被認為是因為下肢負荷不平衡造成的，Colombo等對脊柱側凸的患者進行雙側髖關節定量CT分析，證明脊柱側凸時，雙側股骨頭的骨密度是存在差異的。脊柱側彎是一種影響900萬人的疾病，會導致背部疼痛和骨折風險增加，它是通過使用Cobb角來診斷的，Suri等證明了采用深度學習脊柱X線圖像數據可以高精度的測量Cobb角，而不需考慮X光片中顯示的區域/設備和其他臨床特征。

Oppenheimer等對10周時間內的腰椎骨折患者進行了回顧性研究，對于X線片，放射科醫師可能會遺漏骨折，而人工智能軟件有助于檢測出這些骨折。Tan等研究了腰椎背根神經節在仰臥位和俯臥位之間的移位，發現了腰椎背根神經節的平均腹側移位為0.17 mm，從俯臥位到仰臥位的橫截面面積減少了12%，大部分移位在獲得的1 mm MRI空間分辨率范圍內，此研究結果有助于提供術中腰椎背根神經節/神經根位置的信息，可更好指導神經減壓。Yel等回顧性分析了127例椎間盤，證明了與標準CT相比，新的彩色編碼雙能量CT膠原蛋白成像對腰椎間盤突出癥具有極高的診斷準確性。Honig等建立了一種神經網絡模型，其在中央管狹窄的檢測和分類方面表現出與放射科專家相媲美的性能，在診斷實踐中，將此模型集成到腰椎管狹窄檢測中可以帶來更高的準確性、效率、一致性。Foti等證明雙能CT一種快速、準確的成像工具，可顯示背腰椎-腰椎炎的骨髓水腫、侵蝕和椎體周圍炎癥，可媲美MRI，且幾乎不存在運動偽影，比MRI更有優勢。

髖關節、骨盆

Schmaranzer等回顧性收集了140例股骨髖臼撞擊綜合征的患者，平分為兩組，分別于術前關節腔內注射釓噴酸葡胺或氯化鈉溶液行髖關節造影及后續髖關節鏡檢查，證明了生理鹽水髖關節造影對軟骨盂唇病變的診斷準確性高，與釓髖關節造影相當。Schmaranzer等回顧性分析了30例股骨髖臼撞擊綜合征的患者的MRI數據，發現基于快速3D T1圖像和深度學習的MRI三維模型評估關節外髖關節撞擊是可靠的，可用于動態髖關節撞擊模擬。髖關節發育不良(HD)通常在成人生活中出現或加重，導致過早的骨關節炎。Archer等發現了基于人工智能的訓練軟件，可以快速且可靠的評估髖關節發育不良。Ibad等在Pubmed、Medline和Embase上進行了系統性文獻檢索，檢索從建庫至2022年3月發表的英文觀察性研究。發現在紅斑狼瘡患者中，約有1/5的患者在MRI檢查中被篩查出有髖關節無癥狀缺血性壞死。

Foti等研究證實了與MRI相比，雙能CT(DECT)是診斷和分期髖關節股骨缺血性壞死的可靠影像學工具，與早期股骨缺血性壞死相比，DECT對晚期股骨缺血性壞死的診斷準確性更高。Hackenbroch等在一項尸體研究中發現，在CT中使用錫來過濾成像骨盆區域的金屬植入物，提高了圖像質量且可以降低輻射劑量。全髖關節置換術是美國最常見的手術之一，可能發生一些并發癥，植入物脫位是人工全髖關節置換術最常見的并發癥，可能需要翻修手術，Khosravi等開發了一種基于多模式機器學習的模型來預測初次全髖關節置換術后患者特有的脫位風險，可以幫助外科醫生進行更合理的術前規劃。Stevens等對39例有癥狀的患者59個全髖關節假體在3T磁共振掃描儀上進行掃描，包括常規質子密度加權冠狀多次采集變頻共振成像結合層面選擇技術(MAVRIC-SL)和各向同性冠狀MAVRIC-SL，發現了各向同性重新格式化圖像的圖像質量明顯更好，顯示了在冠狀采集平面上被遮擋或看不到的異常，以及發現其他可能導致髖關節疼痛的原因。Lerch等回顧性研究了24例(37個髖關節)股骨傾斜度降低的患者，發現了鉗型、凸輪型、混合型三種類型的髖關節撞擊綜合征的無撞擊屈曲角度，并證明了屈曲時股骨撞擊點位于前下方，不涉及凸輪畸形。Feizi等采用CT掃描泡沫股骨皮質，在Synopsys Simpleware ScanIP軟件中進行分割，建立股骨三維模型，并證明3D打印設備具有改善治療器械定位的潛力，可以更精確地對壞死組織進行局部減壓和干細胞治療。

髖部一過性骨質疏松癥是一種罕見的、病因不明的自限性臨床診斷，Gulati等發現在小視野成像上，大多數患者均可發現軟骨下骨折線，確診為髖部一過性骨質疏松癥。Lerch等研究發現髖關節發育不良患者的平均股骨傾斜度(9°)和股骨后傾角合并股骨傾斜度增大(14°)存在顯著的性別差異。髖臼后傾可合并股骨后傾，在髖關節發育不良患者中，平均股骨傾斜度嚴重增加>35°的比例相當高(23%)，但有17%的患者出現股骨后傾，Kim等利用數字重建放射成像建立了一種基于深度學習的測量真骨盆分割模型，具有較高的精度，可作為三維CE角測量等全自動射線測量算法的核心模塊。Adaaquah等證實匹配劑量的超高分辨率低劑量光子計數探測器CT對髖臼撞擊的評價優于標準劑量能量集成探測器CT且與標準劑量能量集成探測器相比，低劑量光子計數探測器CT可以減少50%的輻射劑量，同時仍然可以進行髖臼撞擊診斷評估。Liu等通過回顧性病例對照研究了6926例患者，發現基于腹部CT的骨骼、肌肉和皮下脂肪的自動測量為未來髖部骨折提供了有用的風險分層，有效地使用這些基于CT的自動化措施可以識別出風險較高的患者。

膝關節

骨關節炎是最常見的關節疾病之一，Darbandi等進行病例對照研究，與未進行半月板手術的患者(83例)相比，行半月板手術患者(83例)的各種影像學標記物增加，包括硬化、骨贅形成和關節間隙變窄等，半月板手術后骨關節炎的風險增加。Subhas等前瞻性收集了6個月內接受膝關節MRI和后續關節鏡檢查的患者，MRI與關節鏡診斷內側半月板、外側半月板損傷和前交叉韌帶撕裂具有高度一致性。對于所有結構，在手術中部分撕裂的患者更容易出現假陰性。對于半月板撕裂，假陰性在女性中更常見。骨髓病變是膝骨關節炎骨受累的MRI標志，并與膝關節疼痛相關。Mohajer等證明深度學習模型可以根據骨髓病變狀態對膝關節MRI進行分類，并結合MOAKS評分測量的受累亞區數量和最大骨髓病變分級，預測風險人群的未來膝骨關節炎的發病率。Foti等研究證實雙能CT對膝關節假體松動的診斷準確性優于單能量CT和常規X線攝影。

Spink等對連續30例疑似軟骨下骨不全骨折患者的右膝關節進行3T MRI和股骨髁錐形束CT檢查，發現錐形束CT是一種適合評估軟骨下骨不全骨折骨性病變的成像方式，與MRI相比具有優勢，特別是在評估軟骨下骨板完整性和病變大小方面。Do等證明了利用深度學習重建進行快速2D快速自旋回波和新型多回波UTE序列在11 min內進行全面骨骼肌肉系統MRI的可行性。Fritz等初步評估新的3D SPACE-DIXON TSE脈沖序列表明，改進的脂肪抑制性能和骨髓敏感的化學位移能力與2D DIXON TSE相似，且有望改善各向同性肌肉骨骼3D TSE MRI。Bharadwaj等通過全器官磁共振成像評分半定量評估2年以上膝關節內注射的類型(皮質類固醇，透明質酸)與膝關節骨關節炎進展之間的關系發現皮質類固醇膝關節注射與膝關節骨關節炎的進展顯著相關。然而，透明質酸膝關節注射與膝關節骨關節炎進展相關性不明顯。Thejeel等回顧性研究了469例接受超聲引導下膝關節穿刺的全膝關節置換術患者，證明對于臨床懷疑感染程度低的全膝關節置換術患者，在超聲檢查沒有可見積液的情況下，不需要嘗試誤吸和生理鹽水灌洗。

踝關節、足

Gentili等使用了一種深層神經網絡結構“Hamil-Net”，對公共領域中廣泛使用的數據集MURA的踝和足的數據進行了分析，Hamil-Net在考慮多個不同角度的多個視圖時表現優于基線(每個視圖)，在僅考慮骨折時表現更好。Amaya等發現與非糖尿病患者相比，糖尿病患者的神經肌肉ADC值增加，并且隨著HbA1c水平的升高而惡化，踝關節MRI-DWI檢查有助于識別糖尿病患者的神經病變并量化其嚴重程度。Edwards等回顧性分析161例連續的前足MR結果，發現籽骨/跖骨韌帶復合體完全撕裂的患者和大學/職業運動員更易發生第1次腳趾關節損傷。Debs等研究了91名因疑似足部骨髓炎而接受足部MRI檢查的患者，證明了對比劑和擴散加權成像的使用不影響可疑足部骨髓炎的MRI掃描的最終結果，常規序列足以顯示竇束和鄰近皮膚潰瘍。對比劑對少數初步診斷不明確的病例可能是有價值的。

肌肉、肌腱和神經

Crawford等研究證明慢性癥狀性中實質跟腱病患者的游離肌腱的剪切波速度(SWS)較對側肢體低，SWS測得的肌腱僵硬度的改變并未涉及更近端腱膜，表明僵硬度的改變僅局限于游離肌腱。Walker等探討證實了青少年籃球運動員髕腱近端剪切波彈性成像(SWE)速度測量的診斷醫師內部和診斷醫師之間的可靠性，證明了B超與SWE對青少年籃球運動員的髕腱近端病變臨床診斷具有相似的準確性。Mohana-Borges等進行了一項橫斷面研究揭示了前臂旋轉運動的極限會影響橈神經深支的縱向排列，在最大旋前時最明顯的是旋后肌上弓的方向，而在最大旋后時則相反。Frenken等在尸體標本上應用擴散張量成像(DTI)證明了在沒有水腫的情況下，DTI亦是一種有前景的識別和量化肌肉缺損的工具，結構損傷可以引起DTI參數的顯著變化。Pryor等應用MRI研究臀肌腱撕裂的自然發展史時發現臀中肌肌腱病在最初伴有大轉子滑囊炎和闊筋膜張角狹窄時更有可能進展，這可能與外部壓力有關。Park等探討了肱骨大結節(GT)X線表現對不同程度上袖帶撕裂(SCT)的診斷價值，證實肱骨GT的X線表現可以預測US或MR上的SCT，GT侵蝕顯示出預測SCT存在的最高診斷符合率(80.00%)。

影像引導介入治療

在磁共振導航的高強度聚焦超聲(MRgHIFU)治療骨樣骨瘤(OO)時，推薦靶病變與敏感結構之間的距離大于1 cm，D'Agostino等納入了36例OO患者，探討了MRgHIFU治療位于敏感結構附近(<1 cm)的骨樣骨瘤的安全性，發現MRgHIFU適用于治療有敏感結構附近的病灶。Winkler等對疑似骨惡性腫瘤的影像引導空芯針活檢的診斷率和準確性進行準確評估，發現增加芯長、芯數和已知原發惡性腫瘤患者可提高診斷率，而使用熒光透視成像引導、Bonopty骨穿刺針和病變位置在四肢會降低診斷率。Inampudi等根據印度三級護理腫瘤中心的經驗證明盆腔腫瘤術前栓塞可減少術中預估的失血量，從而更好地描繪腫瘤邊緣，更方便切除，減少手術時間和輸血次數，且無明顯并發癥。經皮神經冷凍消融術是一種新興的微創治療神經性疼痛的技術，Fritz等研究了磁共振神經成像(MRN)引導的股骨外側皮神經(LFCN)冷凍消融術，這是一種新的技術，可以可靠地識別腹膜后LFCN，選擇性靶向，并直接監測冷凍球囊，初步結果有望中長期緩解疼痛。Wu等較床邊骨髓抽吸活組織檢查(BMAB)和CT引導BMAB，發現與床邊BMAB相比，CT引導下BMAB患者可以有更高的體重指數和更長的皮膚-髂骨距離，CT引導下的BMAB的活檢標本質量較好，但成本是床邊BMAB的11倍。脈動骨內壓力可能影響骨重建，并可能影響骨囊性病變的演變，Vicentini等報道了一項新技術：CT引導下測量骨內壓力的新技術，發現接受CT引導下活檢術的正常骨髓患者和病變骨髓患者的平均骨髓壓力測量結果沒有差異。

腫瘤

雖然新輔助治療(NT)一直在不斷發展，但新輔助治療期間軟組織肉瘤大小的變化仍然難以預測，Mason等研究發現較高的腫瘤組織學分級與新輔助治療期間體積變化百分比增加有關，治療后腫瘤體積大與更復雜的創面閉合類型相關。Alipour等使用了193名軟組織肉瘤(STS)患者和62名未分化多形性肉瘤(UPS)患者的隊列數據，證明使用基于MRI的放射組學方法將UPS與其他STS和模型生存區分開來是可行的。骨質疏松癥是骨骼肌塊的病理性減少，近年來被認為是腫瘤患者的一個負面預后因素，Desi等研究證實在四肢/軀干軟組織肉瘤中，骨骼質量指數和骨密度值與總體和復發后生存率呈負相關。Lee等建立了一種深度學習模型來檢測腹部/胸部CT中的骨轉移瘤，發現其診斷轉移的平均精度與肌肉骨骼(MSK)放射科醫生相當，但MSK專家對轉移(包括隱約可察覺的轉移)的發現率更高，放射科醫生的平均召回率更高。

Yoon等將2005年-2013年在同一學術機構進行的所有CT引導下的骨病變穿刺活檢的患者納入研究，發現良性和惡性骨病變CT上HU均值或最小值無明顯差異，CT脂肪水平閾值為-30 HU時，病灶內CT值不能區分良、惡性病變，此外，在良性和惡性病變中均可觀察到肉眼可見脂肪。多發性骨髓瘤(MM)是第二常見的血液系統惡性腫瘤，以骨髓(BM)浸潤和單克隆性細胞增殖為特征，Brien等篩選了英文發表的研究，以MRI、組織學、PET-CT或疾病狀況為金標準，評估雙能CT在MM診斷中的準確性，系統性評價得出雙能CT是一種快速、廉價、有效的評估可疑和確診MM患者病情的方法。Gassert等構建了一個深度學習模型(DLM)，與住院放射科醫師相比，DLM在鑒別軟骨樣骨良性、中間型、惡性腫瘤方面表現出更好的結果，而與經過骨肌專業訓練后放射科醫師相比沒有明顯差異，因此，DLM可以改善和標準化軟骨樣腫瘤的診斷，特別是軟骨瘤和非典型軟骨瘤之間的鑒別。癌癥相關惡病質(CAC)是非小細胞肺癌(NSCLC)最常見的并發癥之一，常伴有進行性骨骼肌和脂肪組織萎縮，Zhao等納入93例NSCLC，證明對于NSCLC合并CAC的患者，脂肪組織的改變早于肌肉組織，放射組學有望成為CAC早期診斷的有效手段。

人工智能與影像組學

You等回顧性收集了582例頸椎病患者的MRI數據，建立了一種頸椎管及神經間孔狹窄的深度學習自動檢測及分類模型，有效提高了診斷的準確性和效率。Oh等收集了285例年齡≥40歲的患者，成功構建了基于生成對抗網絡(GAN)模型的CT合成腰椎MR圖像，其中5個關鍵結構中的鞘膜與實際腰椎MR圖像最相似。Yoon等回顧性收集了7650張脊柱X線片，使用了四種分類模型(視圖、身體部位、姿勢、輔助裝置)來對輸入的X線片是否為壓縮性骨折(CF)進行分類，從而開發了一種基于深度學習的算法，用于在側位X線片中可靠地測量壓縮比以診斷CF。Oh等采用基于深度學習(DL)的自動定量CT對75例患者的93次常規CT進行了評估，發現L1、L2椎體的體積骨密度(BMD)和DL-BMD具有良好的一致性，對DXA檢測的低骨質密度和骨質疏松具有良好的診斷性能。Ruitenbeek等評估了商業化人工智能應用程序(Aidoc Medical)，證明其在CT圖像上可以優先診斷疑似頸椎骨折的病例且縮短了報告周轉時間。

因為人工標記繁瑣，所以對大型患者隊列建立醫學影像登記系統具有挑戰性，而且單純依賴DICOM(醫學數字成像和通信)元數據容易出現錯誤，Rouzrokh等回顧性檢索了2000年-2020年接受初次或再次行全髖關節置換術的20378例患者的846988例髖和骨盆X線DICOM文件，開發了一個基于DICOM處理和深度學習算法的全自動流程，可以根據所選特征準確識別和整理髖關節和骨盆X線片。Bharadwaj等使用DenseNet201卷積神經網絡結合精確的標志點定位模型，發現其對T2加權軸位的MRI進行關節突關節定位和分類是可行的，且與其他定位方法相比，在數據大小和注釋方面具有潛在的經濟性。髖關節發育不良(HD)合并髖臼覆蓋不足可導致髖關節骨關節炎，Archer等發現AI衍生的放射學測量結果顯示，HD患者與患者報告結果評估參數的相關性較弱，盡管大多數相關性不顯著，但它們表明AI在預測患者報告的臨床結果方面可能發揮作用。Lee等創建了一個包含219個膝關節CT掃描的數據庫，并建立了ResNet50模型，成功實現識別股骨和滑車溝的七個關鍵標志，可導出臨床感興趣的形態測量參數，并自動生成放射學測量數據。

周圍骨骨折是急診室骨科和放射科醫生二次專業意見(SO)的主要來源，Herpe等分析1555例骨折患者，證明在急診室部署檢測周圍骨骨折的人工智能解決方案可以降低骨科的SO發生率。Folco等評估了急診科用于檢測骨折的AI軟件的影響，證明在急診科AI影響了2%的診斷(沒有統計學意義)，對放射工作負荷的影響不到1%。越來越多的證據表明身體成分(BC)測量在評估糖代謝受損個體的風險中起重要作用，Jung等應用了一個全自動深度學習模型來量化BC指標的全身T1加權Dixon圖像，發現其能夠對肌肉狀態改變進行大規模機會性篩查，并有助于識別糖代謝受損的高危個體，從而啟動危險因素評估和針對性干預。Yang等納入1046名患者，收集其臨床數據、生化指標、伴隨疾病，并采用AI技術自動測量胸椎體積衰減值，證明包含衰減值的風險預測諾模圖模型具有較好的預測能力和臨床應用價值，可作為骨質疏松風險預測的有效工具。

Oh等對16例多發性骨髓瘤患者，采用雙源CT對其行低劑量全身CT掃描，發現在輻射劑量為25%的情況下，基于DL的超低劑量全身CT的圖像質量與低劑量全身CT相當。Faghani等對經骨髓穿刺病理證實的多發性骨髓瘤(MM)患者進行全身低劑量(WBLD)薄層(2 mm) CT掃描，開發了一個用于從WBLD CT中檢測MM病灶的DL模型，是一種快速的計算機輔助診斷工具。Santomartino等使用RSNA挑戰的1425張圖像組成的內部測試集和數字手部圖譜的1202張圖像組成的外部數據集評估了2017 RSNA兒童骨齡挑戰中獲勝的DL模型(與放射科醫師的一致性為0.991)，證明了DL模型的穩定性。視覺轉換器(VIT)是一種新型的深度學習算法，與傳統的卷積神經網絡(CNN)相比，它在一般圖像數據集的分類任務中顯示出了優勢，Yi等使用了斯坦福大學的MURA數據集，證明了VIT模型具有類似的樣本效率，具有更令人放心的熱力圖，這可能被證明比CNN熱力圖更有助于疾病定位。對于想要將DL應用于肌肉骨骼成像的放射科醫生來說，編碼知識可能是一個障礙，Yi等評估了6個AutoML平臺用于開發用于識別MSK X線片上的放射學異常的DL模型，發現6個平臺中只有2個平臺允許真正的無代碼開發用于MSK X線片異常檢測的DL模型。

新技術

Moazamian等運用超短回波時間(UTE)MRI技術，定量分析銀屑病關節炎(PSA)患者與健康對照者跟腱末端膠原質子含量及T1值的差異，發現UTE-MT模型中的UTE-T1和膠原質子含量可作為評估肌腱末端的定量方法，可能能夠檢測PSA患者的異常。Lee等納入96個膝關節患者的矢狀面3D UTE和矢狀面質子密度自旋回波序列脂肪抑制(PDFS)圖像，證明3D UTE可以成功顯示膝關節軟骨異常鈣化層的異常，并與PDFS中的Noyer軟骨軟化程度有相關性。Gandikota等借由GE Vivid E95超聲機及Universal Robots UR3機械臂成功地獲得了正常和10個有關節炎的手掌指關節的冠狀面和矢狀面重塑數據集，并提高了檢測早期炎癥的敏感度，證明光聲成像可以提供功能信息。超聲引導下水剝離術因其在治療神經卡壓綜合征中的作用而備受關注，Tandon等納入63例難治性腕管綜合征患者(CTS)，發現超聲引導下單純生理鹽水分離正中神經可顯著改善CTS的臨床和形態學。

Jin等采用MDCT和micro-CT對25例人腰椎標本的相同解剖區域進行歸一化掃描，得到6250張MDCT圖像和12500張micro-CT圖像，證明基于條件生成對抗網絡的無監督少樣本無監督圖像翻譯框架(FUNIT)micro-CT樣圖像與micro-CT樣圖像高度相似，FUNIT micro-CT樣圖像測量的骨結構指標與micro-CT樣圖像高度相似，提出基于CGAN的無監督FUNIT micro-CT樣圖像可能為骨結構測量提供一種體內和無創的解決方案。Zhu等回顧性納入了在創傷后3天內接受DECT和MRI檢查的338例椎體，證明了瞬時管電壓切換單源雙能CT水羥基磷灰石分解技術在視覺和定量分析上均能較好地鑒別急性和慢性椎體壓縮性骨折，DECT和MRI顯示的骨髓水腫區域基本相同。Xing等采用Siemens單源雙能CT對30例股骨金屬內固定術后骨折患者的原始數據進行重建，證明迭代去金屬偽影技術能明顯減少種植體周圍的金屬偽影，糾正周圍組織的CT值，有助于準確觀察種植體周圍的組織結構，提高圖像質量。Nakano等納入100例338個腰椎間盤突出癥患者的CT和MR圖像，證明電子云密度可能是評價腰椎間盤退變的一項有用的定量CT指標。

其他

軟骨延遲釓增強MRI(dGEMRIC)可客觀、無創地評估軟骨品質，Schmaranzer等縱向評估髖關節撞擊綜合征(FAI)矯正患者和接受FAI非手術治療的對照組的dGEMRIC指數，發現FAI校正后3年較短期1年的dGEMRIC指數有所改善。非甾體抗炎藥(NSAID)常用于治療骨關節炎患者的疼痛，Luitjens等納入了129名規律使用NSAID和592名沒有規律使用NSAID的患者，證明NSAID使用者在髕下脂肪墊中表現出更高的信號強度和更多的積液/滑膜炎，提示長期使用NSAID與更多的滑膜炎相關。Chaves等回顧性分析了進行腹盆腔增強CT掃描的17646例成人患者發現腹盆腔CT掃描的機會分析可以通過診斷肌肉減少癥增加價值，盡管電子健康記錄中未報告。Lee等納入2720名研究對象，發現內臟脂肪衰減可以作為低度炎癥的影像學生物標志物，并改善對肌少癥性肥胖患者的定義。Lenchik等發現在老年男性中，CT衍生的肌內脂肪增多的生物標志物，與身體衰弱相關，而在老年女性中，CT測量的肌肉指標與衰弱之間沒有顯著相關性。

Thorne等研究證實高空間分辨率光子計數探測器CT(PCD-CT)的多能量能力提供了在金屬存在的情況下生成CT圖像的能力，即使不使用專用的金屬偽影減少算法，也能提供足夠的診斷置信度。Huber等研究證明與最新一代的能量集成探測器(EID-CT)相比，PCD-CT能夠以較低的濃度檢測痛風石結晶沉積，且不需要在區分痛風石和焦磷酸鈣方面犧牲準確性。Breit等研究證明對于全髖關節置換術后出現非特異性疼痛的大量患者，MRI作為標準X線片的補充，似乎可以加強各種植入物并發癥和與進一步骨科治療相關的病理的早期診斷。Darbandi等發現與透明質酸注射患者和未治療患者相比，關節內糖皮質激素(CS)注射患者增加了內側關節間隙狹窄和膝骨關節炎的進展，這表明CS對OA進展有不利影響，在臨床管理中應謹慎使用CS。

雙能CT對骨髓水腫(BME)的評估有助于常規CT發現隱匿性骨折，Haider等評估141例患者，BME評估有助于急性和慢性骨折的鑒別，夾板/石膏固定會降低BME的范圍，可能會限制其在檢測下肢骨折方面的準確性。Gyftopoulos等通過三個搜索引擎(PubMed、Embase和Web of Science)進行系統的文獻搜索，發現椎間盤/椎旁活檢更敏感，這表明臨床醫生可以考慮在椎間盤-骨髓炎活檢中以這些組織為靶點，準確識別致病原微生物。Liu等建立和驗證了臨床脂肪抑制T2加權磁共振成像(FS-T2WI)多發性骨髓瘤高危細胞遺傳學狀態的放射學列線圖，有助于治療前的決策和預后評估。

Ashmeik等納入100名使用伏立康唑的骨膜炎患者(VIP)，發現與非伏立康唑所致的骨膜炎患者相比，VIP患者年齡更大，伏立康唑累積劑量、療程和堿性磷酸酶更高，伏立康唑累積劑量、治療時間和堿性磷酸酶的增加與VIP的發生幾率更高相關。Vu等對100個髖關節進行了在使用T1Vibe Dixon檢查 FAI患者時，基于MRI的股骨扭轉角測量(FV)與基于CT的測量一樣準確和可靠。較短的MRI采集時間和在MRI過程中沒有支撐減少了FV的測量誤差，導致FV的誤診較少。Trindade等將MR結合MAVRIC-SL序列顯示，在這個由金屬對金屬假體組成的樣本中，假體周圍骨溶解的特征可能在臨床癥狀和關節功能喪失中發揮重要作用，具有潛在的觀察者間和評價者間的可靠性。Rothenberg等研究證實使用不同序列的幾臺CT掃描儀記錄的股骨雙能X線骨密度儀(DXA)和Hounsfield單位(HUS)之間的相關性，模擬在“真實世界”醫院和急診科設置中進行的測量，發現Phillips和GE掃描儀記錄的HU值均顯示出極好的評分者間可靠性，L1的HU值與DXA總分之間的相關性最強。