基于深度学习的SAR仿真下膝关节图像自动分割技术探索与实践

一、引言

1.1研究背景

膝关节作为人体最大且最复杂的关节之一，在日常活动和运动中起着关键作用。随着人口老龄化的加剧以及运动相关损伤的增加，膝关节疾病的发病率逐年上升，如膝骨关节炎、类风湿性关节炎、半月板损伤、韧带撕裂等。这些疾病不仅给患者带来身体上的疼痛和功能障碍，严重影响其生活质量，还对社会医疗资源造成了巨大的负担。因此，深入研究膝关节疾病的发病机制、早期诊断方法以及个性化治疗策略具有重要的临床意义和社会价值。

磁共振成像（MagneticResonanceImaging，MRI）技术因其具有高分辨率、多参数成像、无电离辐射