检测软骨损失对于诊断骨和类风湿关节炎至关重要。到目前为止，已经有大量自动分割工具用于大型关节的磁共振图像中的软骨评估。与膝盖或臀部相比，手腕软骨具有更复杂的结构，因此为大型关节开发的自动工具预计不会用于手腕软骨分割。在这方面，全自动手腕软骨分割方法将具有很高的临床感兴趣。我们评估了U-NET体系结构的四个优化变体的性能，并截断了其深度和注意力层（U-NET_AL）。将相应的结果与我们先前设计的基于斑块的卷积神经网络（CNN）的结果进行了比较。基于使用几个形态学（2D DSC，3D DSC，精度）和体积指标的比较分析进行了比较分析评估分割质量。这四个网络在分割均匀性和质量方面优于基于补丁的CNN。使用U-NET_AL计算的中值3D DSC值（0.817）明显大于其他网络计算的相应DSC值。此外，相对于地面真相，U-NET_AL CNN提供了最低的平均体积误差（17％）和最高的Pearson相关系数（0.765）。值得注意的是，使用U-NET_AL计算出的可重复性大于手动分割的可重复性。 U-NET卷积神经网络具有额外的注意层，可提供最佳的手腕软骨分割性能。为了在临床条件下使用，可以在代表一组特定患者的数据集上微调训练的网络。软骨体积测量的误差应使用非MRI方法独立评估。
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