膝关节是人体最大、最复杂和所受作用力最强的运动关节,膝关节伤病的发病率逐年呈上升趋势。对于常见的膝关节疾病,如前交叉韧带损伤和半月板撕裂等,医生人工分析核磁影像费时费力,迫切需要构建一种自动化的诊断方法用来辅助诊断。对于需要进行膝关节置换术的膝关节炎患者来说,构建融合多模态信息的膝关节模型可以进行个性化的假体设计和术前规划从而提高手术的成功率,同时膝关节软骨厚度是膝关节炎检测的关键指标之一,膝关节核磁影像的分割以及构建融合多模态信息的膝关节模型对膝关节炎的检测与治疗都起着关键作用。论文的主要研究内容如下:首先为临床核磁影像转化为算法的输入数据之间构建了一系列的预处理方法。通过提取DICOM数据的关键信息进行格式变换和重采样,对影像进行非线性滤波和偏差场校正,实验证明标准化的数据能够提高算法的性能。然后,基于深度学习,建立了面向膝关节疾病鉴别诊断的核磁影像分析方法,分析临床数据库中的核磁影像数据,构造了多输入的卷积神经网络。提取特征图最大元素解决核磁影像张数不固定的问题,通过损失函数加权和迁移学习解决样本不均衡和数据量少的问题,提高了分类的准确度,AUC值可达92.6%。进而,基于U-Net设计改进的核磁影像分割网络,融合残差连接、多尺度上下文特征提取模块、多输出融合的深监督模块及2.5D输入方法提高了分割网络的精度。实验结果表明,主要评价指标戴斯系数和豪斯多夫距离分别为93.19%和5.08mm。与其他现有模型相比,提出的DRD U-Net模型取得了更好的分割精度。在此基础上,建立了医院本地数据集,对比分析了本地数据集和数据库数据,探索利用生成对抗学习解决存在的域迁移问题,并设计了无监督的分割网络,对医院数据的骨骼区域的分割指标戴斯系数达到90.6%。最后,针对膝关节炎诊断和治疗的需求,对分割后的核磁数据进行了三维重建,并对软骨厚度进行了定量分析,为膝关节炎等级和进展情况提供了量化手段。基于骨骼对齐,对三维重建后的膝关节模型进行了三维配准,充分融合了多模态影像的信息。针对疾病的诊断和治疗,本文实现了核磁影像的自动分类和分割算法。构建了本地医院数据集,探索利用生成对抗学习解决存在的域迁移问题。经过配准最终建立了融合多模态信息的膝关节模型用于术前规划和个性化假体设计。