年2月，姚伟武主任医师在《FrontiersinMedicine》杂志发表题为《KneeCartilageThicknessDiffersAlongsideAges:A3-TMagneticResonanceResearchUpon2,SubjectsviaDeepLearning（对大样本人群利用3TMR及深度学习技术研究发现膝关节软骨厚度随着年龄增长而变薄的模式）》的研究论文。
影像科姚伟武主任医师为论文通讯作者，影像科司莉萍博士以及上海交通大学生物医学工程学院医学影像先进技术研究院宣锴博士为论文的共同第一作者。
doi:10./fmed..
骨关节炎是一种慢性致残性关节病，可对膝关节的关节软骨和软骨下骨造成损害，发病率为15％。膝关节软骨的结构变化，能够反映骨关节炎的发生发展，帮助早期发现和预防骨关节炎的发生。既往未有系统完整地分析膝关节及其各个解剖区域软骨的年龄变化模式的研究。
为进一步探究膝关节软骨的结构变化，课题组利用大数据和深度学习建立了膝关节软骨厚度计算方法，基于核磁共振成像技术，纳入了2例健康的膝关节影像，参与者年龄在15～64岁，平均年龄35±10岁，随后通过深度学习方法自动分割软骨并计算了各例整个膝关节14个解剖区域的软骨厚度，首次描述了膝关节14个区域的软骨厚度特征，并跟踪其随着年龄的增长而变薄的模式。发现所有年龄组中的男性膝关节软骨的厚度均大于女性，胫骨软骨的变化模式在两性中一致，而髌骨和股骨变化模式在两性有差异。研究表明，年龄和性别对膝关节软骨变化模式有影响，可能与两性之间的骨关节炎风险有关。这些发现对检测软骨异常有潜在的参考价值，为揭示潜在的膝骨关节炎发病机理提供了坚实基础。
Itwasdifficulttodistinguishthecartilagethinningofanentirekneejointandtotracktheevolutionofcartilagemorphologyalongsideagesinthegeneralpopulation,whichwasofgreatsignificanceforstudyingosteoarthritisuntilbigimagingdataandartificialintelligencearefused.Thepurposesofourstudyare(1)toexplorethecartilagethicknessinanatomicalregionsofthekneejointamongalargecollectionofhealthyknees,and(2)toinvestigatetherelationshipbetweenthethinningpatternofthecartilagesandtheincreasingages.Inthisretrospectivestudy,2,healthyknees(subjectsrangingfrom15to64yearsold,meanage:35±10years)wererecruited.Withmagneticresonanceimagesofkneesacquiredona3-Tsuperconductingscanner,weautomaticallyandpreciselysegmentedthecartilageviadeeplearningandcalculatedthecartilagethicknessin14anatomicalregions.Thethicknessreadingswere