0 引言

       类风湿性关节炎（rheumatoid arthritis, RA）是一种主要影响小关节的自身免疫性疾病，首先累及滑膜，进而引起关节功能减退甚至导致劳动能力丧失，因此带来沉重的社会经济负担^{[1, 2, 3]}。RA治疗的主要目标是维持疾病处于缓解或低活动度状态，预防关节损伤并改善长期预后，故早期诊断和治疗对于有效控制和预防关节损伤至关重要^{[4, 5]}。

       常规X光检查仍然是评估RA的首选检查方法，在临床研究、诊断、治疗和预后中必不可少，具有容易开展、检查成本低、非侵入性、患者容易接受等优势，但不能满足疾病早期诊断的临床需求^{[6, 7, 8]}。CT在发现骨骼病变方面较X光检查更加敏感，但受其电离辐射等因素的影响，在疾病随访、筛查等方面受到限制^[9]。MRI能够显示X光、CT及其他成像模式不可见的早期影像表现，可以对关节进行多平面成像，能够清晰显示骨、软骨、滑膜、关节周围结构（韧带、肌腱）及积液等，为RA早期诊断、治疗提供丰富的影像学信息^{[10, 11]}。然而，MRI有一定的局限性，如设备昂贵、检查费用高、检查时间长、影像解读需要放射科医生人工评估耗时耗力，这些局限性对医疗资源不足的地区影响更加明显^{[12, 13]}。

       随着健康检查信息的广泛数字化，医疗相关数据尤其是影像检查数据呈爆炸式增长。在这些庞大的数据中，高效提取有诊治价值的数据，对疾病诊断、治疗方案制订具有重要意义。人工智能的优势在于高效、准确地分析各种医疗数据，并且正在改变着医疗领域的诸多方面^{[14, 15, 16, 17]}。近年来，将人工智能应用到RA影像学评估中的研究有所增加，这也体现了人工智能在RA诊断和治疗中越来越受到重视，尤其是深度学习的应用，可以自动地检测和分割图像，能够减少MRI序列采集时间，辅助影像诊断、提高医疗工作效率^{[18, 19, 20]}。在RA方面，人工智能在评估骨侵蚀、滑膜炎、软骨损伤、活动性及治疗和预后等方面取得了一些相关的研究成果^{[21, 22]}。但目前均处于科学研究的初级阶段，人工智能算法本身不够完善，检测准确性达不到临床要求，医工结合不够充分等诸多问题。

       鉴于此，本文首先阐述了人工智能相关的基本概念，随后主要基于人工智能在X光、CT、MRI和其他成像模式中的应用，对RA的骨骼病变、滑膜病变、软骨病变等进行综述，最后总结了目前人工智能及其在RA中应用中存在的问题，并对应用前景进行了展望。

1 人工智能概述

       人工智能是计算机科学的一个领域，是一种模拟人类智能的技术，旨在通过各种跨学科的方法使计算机系统能够执行类似于人类的智能任务^{[23, 24]}。人工智能的发展离不开机器学习和深度学习这两个重要的技术支持^[25]。

       与传统统计学方法不同，机器学习是人工智能的一个分支，它是一种通过数据和经验来改善计算机程序的技术，核心思想是让计算机系统从数据中学习并不断优化自身的性能，而不是通过人为编程来指导其行为^[26]。通常根据训练方法不同将机器学习分为三大类，即监督学习、无监督学习和强化学习^{[27, 28]}。监督学习训练数据包括输入和对应的输出标签，模型通过学习输入和输出之间的关系来进行预测和分类，随机森林、支持向量机、神经网络和自然语言处理模型是一些最流行的监督方法。与监督学习相反，在无监督学习中，模型通过学习数据之间的内在结构和模式来进行聚类、降维等任务，其训练数据没有对应的输出标签。在强化学习中，其通过与环境的交互作用来学习最优的行为策略，模型通过试错的方式来学习如何最大化累积奖励。在医疗保健领域，机器人手术中的模型是典型代表。

       深度学习是机器学习的一个子集，它是一种基于人工神经网络的技术，通过多层次的神经元来学习复杂的数据模式和特征，从而设计基于这些复杂模式的描述性或预测性工具^[29]。深度学习同样根据训练数据集中是否有标签，可以大致分为监督学习、无监督学习和半监督学习。在监督学习中，卷积神经网络是一种广泛应用于医学图像分析的深度学习架构；非监督学习中，自编码器、生成对抗网络是较常见的算法。相较于机器学习模型，深度学习模型可以执行更复杂的任务，对于医学图像、电子病例等高维数据均能够得到处理^[30]。随着计算能力的增强和可用数据集的增多，深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功，已跻身于图像分析、基因组分析和药物研发的前沿^{[31, 32, 33]}。在医学影像和RA领域，深度学习算法现被广泛应用于图像分割、分类、检测和配准等任务^[34]。

2 人工智能在类风湿性滑膜检测中的应用

2.1 类风湿性滑膜炎MRI检测

       类风湿性滑膜炎可通过影像学检查直接评估。动态增强MRI可用于定量评估类风湿性滑膜炎，这种检查技术的应用可追溯到2007年^[35]，研究者提出了模糊聚类算法的机器学习自动分割技术，将27例患者的腕关节类风湿性滑膜分类为有炎症和正常两种，并对17例患者进行了随访，获得敏感性和阳性预测值分别为97.71%和83.35%。该方法是在腕骨分割的基础上进行的，通过自动图像配准来对齐图像的时间序列，然后将每个体素的信号强度与时间曲线分类为不同的模式，由此产生的灌注图像用于检测并量化滑膜炎。其最大的优势在于数据客观，可重复性强，但研究结果中出现的假阳性情况无法避免，尚需要进一步研究。

       随着深度学习在医疗领域的不断兴起，深度学习模型在RA滑膜分割方面的研究逐步增多。有学者采用改进U-Net的关节滑膜分割算法，对27例RA患者的1694幅MRI图像建立数据集训练模型，结果显示该算法对滑膜增生区域实现较好的分割效果，相较于U-Net模型，Dice相似系数、交并比指标、体积重叠误差系数均有所提升^[36]。但仍然存在对滑膜分割不准确的情况，分析其原因，除了算法本身因素以外，数据集大小等也是可能的限制因素。在上述2D模型的基础上，其课题组随后又采用3D VNetTrans模型对膝关节RA的滑膜MRI图像进行自动分割，与VNet进行比较，发现Dice相似系数提升0.0836，研究者认为3D VNetTrans模型提升了2D模型对部分病例分割效果差的弊端^[37]。2023年国外一项27例RA患者的MRI增强前后T1WI图像对UNets和PatchGAN模型进行训练，结果显示UNets在全体积和腕部表现出比PatchGAN更强的标准差，但在滑膜关节处PatchGAN优于UNet^[38]。由此可见，类风湿性滑膜炎的研究也经历了定性、定量到人工智能自动定量分析的过程，深度学习也是最有可能提高工作效率，并能保证评估结果客观性和可重复性的方法。但局限性在于数据集小、无外部验证，深度学习模型算法仍然不够完善。加之滑膜炎本身体积小、形态不规则，精确分割难度大，自动分割不准确仍然是制约其快速发展的关键因素。

2.2 类风湿性滑膜炎超声检测

       临床上常用超声检滑膜炎来评估RA严重程度。但传统人工方法耗时耗力，诊断结果对超声医师经验和设备性能依赖程度较高，亟须人工智能辅助来缓解此类问题。目前多数超声量化滑膜炎的深度学习模型是基于卷积神经网络框架，其具有滑膜炎检测和分级方面的潜力^[39]。TANG等^[40]开发了一种使用卷积神经网络对RA患者滑膜炎进行分类的算法，在严重程度分级评估中，四级分类准确率超过90%，二级分类准确率超过95%。上述研究表明卷积神经网络是目前能够解决RA滑膜炎分类问题最可靠的基本模型，但均为初步研究，存在模型不完善和数据集较小等较为显著的问题。尽管文献中采用了数据增强和迁移学习技术，在一定程度上可缓解数据集不足，但问题的根本并没有得到最终解决，故多中心、大样本量的研究仍然是解决数据集问题的关键所在。其次，超声对骨骼等病变检测受限，不能全面显示RA病灶特点，这不利于RA影像学特征整体分析和提取，且仅集中在单一关节研究，还需要逐步拓展研究范围。

3 人工智能在骨骼病变检测中的应用

3.1 骨骼病变MRI检测

       骨髓水肿和骨破坏是RA骨骼病变的两个主要影像学表现。早在2012年，有学者对骨髓水肿进行了较为经典的人工智能定量研究，使用低场（0.2 T）MRI扫描仪，对54例RA患者腕部进行常规和动态增强MRI检查，采用全自动、半自动和人工视觉评估三种方式检测，计算机辅助全自动检测效率显著高于后者^[41]。随后有学者行进一步研究，证实MRI早期自动检测骨髓水肿的可行性^[42]。但到目前为止，深度学习算法应用在RA骨髓水肿的相关研究较少，尤其是骨髓水肿自动定量检测方面，这可能与骨髓水肿在RA诊断、治疗以及预后中的价值不明确有关。另外，从临床诊治的角度看，更加关注早期诊断和治疗，对自动定量检测骨髓水肿重视程度不足。但就检测骨髓水肿的深度学习算法本身来说，也有较多的相关的模型，例如近年有学者采用四种深度学习模型U-Net、UNet++、Attention-Unet和HRNet对脊柱关节炎骨髓水肿进行了相关研究^[43]。也从侧面反映了深度学习模型在检测RA所导致的骨髓水肿成为可能，但具体需要进一步研究证实，是后续可开展深入研究的方向之一。

3.2 骨骼病变X光、CT检测

       人工智能对骨破坏的早期研究，可追溯到2004年^[44]，作者利用纹理分析的方法对骨破坏进行了相关的研究，证实RA相关的骨质疏松、骨质破坏与非RA关节炎不同，认为其主要涉及关节周围。但到目前为止，基于X光的骨骼疾病分析仅用于研究当中，可能与测量方法在临床上难以解释，人工智能没有得到广泛认可有关。

       为了提高检测骨破坏的精确性，有学者采用HR-pQCT数据集，开发出一种3D分割技术，用来量化骨破坏，研究表明该技术可以快速、有效地测量骨破坏^[45]。也有学者采用不同的方法，将RA患者骨骼与正常骨骼进行建模，来评估骨破坏的程度，认为检测效果良好^[46]。基于卷积神经网络的深度学习算法直到最近才逐步应用于RA所致的骨破坏方面，并且呈迅速增加趋势，在有限数据集范围内都取得了较好的检测效果^{[47, 48]}。但这些研究的局限性在于无外部数据验证或者仅仅是有限的外部数据验证，并且这些研究均停留在模型开发阶段，放射科和风湿免疫科医生参与度不高，临床实用价值没有得到充分体现。

4 人工智能在软骨检测中的应用

4.1 关节间隙（软骨）X光检测

       软骨本身在X光片上不能够显示，只能通过关节间隙的变化来评估。相较于RA其他病变，关节软骨的人工智能相关研究更早。于1989年已经有了人工智能的早期研究^[49]。随后人工智能对关节软骨自动检测的研究并未停止，有学者于2017年提出了较为经典的人工智能方法用于自动测量手腕关节间隙^[50]，该方法能够可靠地自动量化腕关节间隙，并且从技术上为后期RA研究提供重要参考。但仅依靠X光检测关节间隙来评估软骨损伤，缺乏直观性，可能也是未能得到临床实践中广泛采用的重要原因之一。

4.2 软骨MRI检测

       相较于X光，MRI对于软骨显示则更加直观，并且深度学习方法已被用于检测膝关节软骨^[51]，研究表明基于深度学习的全自动软骨病变检测系统对膝关节软骨病变的诊断准确率较高，曲线下面积大于0.91。但研究中未包括髌骨软骨，检测标准未采用关节镜等是其局限性。另外，深度学习中的卷积神经网络算法也被用于检测手腕关节的软骨^[52]，在有限的训练数据下，卷积神经网络与人工分割具有良好的一致性（Dice相似系数0.81）。但采用软骨组织数量非常有限的二维断层图像，导致卷积神经网络评估性能降低，这也暴露了2D卷积网络的弊端和建立3D卷积网络的必要性。到目前为止，尚未检索到专门用于分析RA软骨损伤的相关研究文献发表，可能与软骨损伤在多种疾病中存在，并且在骨性关节炎中比例较高有一定的关系。

5 人工智能在RA治疗和预后影像评估中的应用

5.1 RA治疗和预后的X光评估

       X光检查医疗成本相对较低，临床普及性高，适合RA等慢性疾病治疗后随访监测。人工智能模型评估RA患者X光片中关节间隙狭窄和骨破坏程度，监测疾病进展，研究显示其精度可达到亚毫米级像素，远超手工测量，有望成为精准监测病情变化的指标之一^[53]。另有学者采用深度学习方法对RA患者颈椎X光片中寰枢关节检测，认为是一种快速、可靠的定量评估方法^[54]。最新的算法模型显示，人工智能在RA患者放射学评估方面可与传统的人类评分方法相媲美，能够对多部位X光片自动、准确识别，高效自动选择所需图像，自动对比并初步解释图像^[55]。这些研究的共同特点是采用了深度学习算法，提高了检测病变的准确性和敏感性，提高了工作效率。但问题在于缺乏治疗和预后的临床应用数据，未能完全体现临床实际应用价值。另外，可能与X光检查在临床实践中常用于骨破坏评估，不能直观展示滑膜、软骨等病变特征有一定关系。

5.2 RA治疗和预后的MRI评估

       MRI可整体全面显示RA患者滑膜炎、骨骼病变、软骨病变等，从而用于监测治疗反应。目前多数人工智能研究集中于检测RA患者MRI病变的模型方面。SCHLERETH等^[56]对60名RA患者进行了为期48周的巴瑞替尼治疗，随后使用ResNet-3D模型对治疗前后MRI冠状T1WI和T2WI序列骨侵蚀、水肿和滑膜炎自动分割，观察到RA患者MRI评分从最初的20.6下降到第48周的18.3，表明神经网络模型具有很高的精度，在RA治疗和预后中具有潜在的应用价值。另外有学者将临床实验室检查信息与影像资料结合，采用人工智能鉴别RA，发现ResNet神经网络模型能够根据MRI观察到的炎症变化区分血清阴性RA、血清阳性RA和银屑病关节炎，且有较高的准确率^[57]。尽管这些研究是单中心、小样本量研究，但其将临床相关信息和MRI数据整合到一个能够识别RA炎症变化的神经网络中，利用MRI能够全面显示RA病变的特点和人工智能快速准确提取重要信息的优势，有利于发掘出用于RA治疗和预后的影像学特征，是临床实践所需，也是后续研究的重要方向。

5.3 RA治疗和预后的其他影像评估

       有研究者采用超声评估滑膜炎和腱鞘炎的严重程度，建立了一个机器学习评分系统评估治疗效果，结果显示患者对治疗的反应显著不同^[58]。但到目前为止，将深度学习算法用于超声评估RA疗效和预后的相关研究较少，是后期的研究方向之一。相较于MRI和超声，核医学成像在RA诊治中临床应用少，直到最近，才有学者将基于卷积神经网络的人工智能模型nnU-Net应用到核医学研究当中，并对48名RA患者手腕关节炎进行自动评估，结果显示人工智能在低度炎症和高度炎症鉴别方面具有和人工相似的区分能力，表明将人工智能应用到分子影像学评估类风湿滑膜炎的可行性^[59]。该研究是首次采用深度学习算法将核医学影像用于RA的研究，具有一定的开创意义。但仍然是在单中心、小数据集范围内研究，其真实临床实用价值还需进一步研究明确。另外，有研究者借助人工智能手段，通过手部照片或热成像等方式评估RA^{[60, 61]}，但到目前为止，并没有完全应用到RA治疗和预后评估当中，而仅仅作为RA的一种筛查手段。

6 存在问题

6.1 人工智能在影像学研究中存在的普遍性问题

       （1）数据获取与标注困难。人工智能模型的训练离不开大量高质量的数据，数据获取和标注依赖于相关临床专业人员，人力物力投入巨大。RA影像数据特别是早期影像数据稀缺，在一定程度上限制了人工智能的发展速度。（2）模型泛化性能不足。目前的人工智能模型多数集中在单一部门或地区，仅仅适用于单一数据集。软件研发人员、影像及风湿科医生参与度低。（3）临床应用的可行性。尽管目前已有一些研究表明人工智能技术在早期RA的诊断和预测中具有潜力^[62]，但在人工智能应用于临床实践之前，还需要解决一系列问题，例如数据隐私和安全性、模型的可解释性以及医生和患者对于人工智能的接受程度等。（4）医学图像采集和重建的影响。影像原始数据的质量，在一定程度上影响着诊断结果的准确性。现有影像设备参数和重建方法都是建立在人工视觉评估的基础之上，人工智能评估时是否为最佳参数，也值得继续探索。另外，随着设备性能变化，影响原始图像质量，是否会影响人工智能检测结果，还需要进一步研究。

6.2 人工智能在RA影像学研究中存在的特有问题

       （1）滑膜分割假阳性难以避免。出现这种情况的原因较为复杂，滑膜体积小、图像分割方法存在不完善、图像质量差等都是可能的因素。（2）对RA软骨损伤、肌腱韧带、骨髓水肿及并发症相关研究不足。这可能与研究者更多关注RA的活动性，而对其他损伤关注度不高有关。（3）RA随访中X光、CT检查的安全性。X光、CT等存在电离辐射，尽管RA多数检查部位为非辐射敏感器官，但临床实践过程中需要权衡利弊，尽可能减少或避免电离辐射造成的损伤。（4）影像评估标准的可靠性。这是人工智能应用到RA影像研究中出现的新问题，因现有RA影像评估标准是建立在人工评估的基础之上，采用人工智能后是否适用，需要进一步深入探讨。

7 总结和展望

       综上所述，人工智能的快速发展离不开算法的不断更新优化。深度学习的出现，使影像分析过程已实现完全自动化，并已开展了较多相关研究。在RA影像评估中，大量的文献集中在影像诊断方面，采用不同的神经网络模型提高了病变检测和分类的准确性，对RA治疗和预后，诸多研究提示人工智能影像学评估具有可行性和潜在应价值，但目前还存在着诸多亟待解决的问题，这也为后期进一步开展相关研究指明了方向。同时进一步提示，未来人工智能软件开发需要放射科和风湿免疫科医生的广泛参与，才能开发出能确实解决临床难题的人工智能工具，让人工智能在RA影像学评估中扮演重要角色，帮助专科医生从简单重复的劳动中解放双手，投入到真正需要人类智慧的工作当中去。