在医学成像领域，超声成像因其无创、便携和成本效益高而受到青睐。然而，超声图像的获取和解读往往依赖于操作者的技能，这限制了其在临床实践中的应用。为了克服这一挑战，科学家们一直在探索如何利用深度学习技术来提高超声成像的准确性和效率。 深度学习在超声成像中的应用 最近，Reece D. Huff 及其同事在《Scientific Reports》上发表了一项研究，介绍了一种名为 StrainNet 的新型深度学习方法，用于通过超声成像在体内准确估计软组织的变形
StrainNet 的工作原理是利用深度神经网络，通过分析一系列超声图像来预测组织的应变场。这种方法不仅能够处理图像中的噪声和伪影，还能够在不同的成像条件下提供准确的全域变形预测。
实验验证 在实验中，研究人员使用高频超声探头收集了参与者屈肌腱在收缩期间的图像。结果表明，StrainNet 能够准确跟踪组织变形，并且与施加的力量之间存在强烈的相关性。这表明 StrainNet 可以作为评估康复策略或疾病进展的有力工具。
与传统方法的比较 StrainNet 在控制环境中的表现超过了传统的图像纹理相关算法，如数字图像相关（DIC）和直接变形估计（DDE）。在合成数据集上，StrainNet 的变形检测精度低于3%，远高于 DIC 和 DDE 的中位数应变误差（高达10%）。
临床意义 StrainNet 的成功开发为临床医生提供了一种新的工具，可以在手术中实时监测组织的变形情况，从而优化治疗策略。此外，这种方法还可以用于评估康复协议的有效性，预测患者的预后，并且在运动医学、肌肉功能和血流动力学研究中具有广泛的应用前景。
结论 深度学习技术在超声弹性成像中的应用展示了巨大的潜力，能够显著提高软组织变形测量的准确性。StrainNet 的设计和功能为未来在更广泛的生物医学应用中量化生物力学指标提供了新的可能性。
引用来源：
Huff, R.D., Houghton, F., Earl, C.C. et al. Deep learning enables accurate soft tissue tendon deformation estimation in vivo via ultrasound imaging. Sci Rep 14, 18401 (2024).
