La spondylomyélopathie cervicale dégénérative (DCM) est une maladie causée par une dégénérescence du rachis cervical qui comprime la moelle épinière, et est l'une des principales causes de trouble de la fonction médullaire chez les adultes , avec une prévalence en hausse dans le monde entier. À un stade avancé, la DCM peut entraîner la paralysie du patient en raison de lésions médullaires, c'est pourquoi un diagnostic médical rapide, efficace et précis revêt une importance clinique majeure. La technologie d'apprentissage profond (DL) permet, par l'analyse et le traitement de grandes quantités de données d'imagerie, l'extraction des caractéristiques des zones lésées, d'aider les médecins à diagnostiquer rapidement et précisément la DCM. Ces dernières années, l'utilisation de modèles algorithmiques DL pour mener des recherches liées à la DCM est devenue un point chaud du développement de la médecine intelligente. Dans cet article, nous passons en revue les progrès et l'application de la technologie DL dans le diagnostic auxiliaire de la DCM, l'évaluation du pronostic à l'heure actuelle, dans le but de fournir des recommandations pour un diagnostic intelligent de la DCM dans la pratique clinique.

Apprentissage profond ; Spondylomyélopathie cervicale dégénérative ; Intelligence artificielle ; Réseaux neuronaux