近红外光谱与机器学习结合评估关节软骨缺陷监测潜力
时间：2025-01-17 01:10
小编：小世评选
随着生物医学工程和机器学习技术的快速发展，近红外光谱（NIRS）在医学中的应用越来越广泛，尤其在软骨缺陷的监测方面显现出巨大的潜力。本文旨在探讨NIRS与机器学习结合对关节软骨缺陷监测的有效性，特别是在体内关节镜监测中的应用。
研究团队在设得兰矮种马的桡腕关节和腕骨间关节上诱导了尖锐和钝的软骨凹槽，以便对其进行监测。研究者在实验的基线阶段（0周）以及随后的三个时间点（11、23和39周）通过测量体内近红外光谱，对凹槽周围的软骨变化进行了连续跟踪。39周后，研究者对动物实施了剖析，收集关节样本，并以此为依据进行离体光谱的重新获取，以验证体内和离体分析的可靠性。
离体测量中，为了了解软骨的物理特性，团队采用了计算机断层扫描来测量软骨厚度及瞬时模量。通过使用卷积神经网络（CNN），研究者分析了离体光谱与软骨参考特性之间的相关性。在经过训练的独立测试集中，网络在软骨厚度（相关系数=0.473）和瞬时模量（相关系数=0.498）参数上均表现出了显著的相关性。这表明，基于NIRS和机器学习的检测方法可以有效预测软骨的物理特性，并能够发现病变早期的变化。
研究结果表明，在桡腕关节中，随时间推移，两种凹槽类型的软骨厚度在基线后显著增加，并保持肿胀状态。在39周时，对照组与尖锐凹槽之间的软骨厚度差异显著。这一发现可能为及时评估软骨损伤程度和进展提供依据。瞬时模量方面，从基线到23周和39周，桡腕关节中的两种凹槽类型均观察到了显著下降，反映出软骨机械特性的持续退化。
对比桡腕关节与腕间关节的损伤程度，研究还发现桡腕关节在遭受损伤后比腕间关节更容易发生软骨退化。这一现象为临床上的相关介入和治疗提供了重要的指导依据，提示在软骨损伤的早期干预和监测中，应加强对此区域的关注。
研究中应用的商用设备（如Mach-1 v500css，Biomomentum Inc.）使用直径为0.5 mm的球形压头，通过半自动化流程测定缺陷附近位置的瞬时模量。这一机械方案涉及了0.1 N的预载荷后，再进行15%应变的压痕步骤，从而确保了测量的精准性。针对软骨的生物力学特性，研究假设泊松比为0.526，并认为软骨的生物力学特性在冻融循环作用下不会发生显著变化。
将近红外光谱技术与机器学习相结合，为关节软骨缺陷的评估提供了一种新的方法。通过纵向监测软骨特性，NIRS能够为评估损伤后的干预效果提供有效依据。同时，这种高效、非侵入性的检测方法将为未来的临床应用奠定基础，让更多患者享受到早期和精准的健康管理。
随着更多研究的开展，NIRS与机器学习的联合应用有望为关节病学领域带来更多的创新和突破，推动对骨关节炎等疾病的早期诊断和干预，以及对临床治疗效果的实时评估。该技术的推广有潜力改善患者的生活质量，并为关节疾病的预防和治疗提供更科学的依据。
