基于MRI诊断活动性颞下颌关节骨关节炎的研究进展

摘要

本文系统综述了MRI在颞下颌关节(TMJ)骨关节炎(OA)早期诊断中的应用价值，重点分析了关节积液与骨髓水肿(BME)两个关键影像学表现与疾病活动性的关联。作为评估软组织及骨髓异常的无创金标准，MRI能够有效显示滑膜炎及软骨下骨活性病变，为TMJOA的早期识别与病理进展提供重要依据。文章进一步探讨了深度学习等AI技术在TMJ MRI分析中的前沿进展，包括基于卷积神经网络(CNN)的关节积液自动检测、BME的识别与分割模型及其在多关节中的应用成效，指出AI技术在提升诊断自动化、标准化及效率方面的潜力，为实现TMJOA的精准影像诊断及预测提供了新思路。

关键词

核磁共振成像 / 颞下颌关节 / 骨关节炎 / 积液 / 骨髓水肿 / 人工智能

基金资助

吉林省卫生科研人才专项项目(2023SCZ38)