本文主要探讨了一种基于径向基函数神经网络(Radial Basis Function, RBF)的膝关节磁共振T2 map数据分类方法，适用于膝关节疾病的临床诊断。T2 map是一种磁共振成像技术，能提供软骨组织的特性信息，帮助区分不同级别的膝关节病变。
在实际应用中，膝关节的T2 map数据被分为正常、轻度骨关节炎(OA，Richter级别0级和1级)和重度骨关节炎(OA，Richter级别II级和III级)三类。为了进行分析，使用MATLAB软件进行数据处理。膝关节在矢状面上被划分为六个区域，其中五个区域进行三次采样，得到15个T2特征值数据。这些数据保留到小数点后两位，并按照临床诊断结果进行分类存储。
在数据采集过程中，选取图像栈中的ROI点，通过不同回波时间图像测量信号强度，生成T2衰减曲线，确保测量的T2值准确性。然后，通过拟合曲线评估其稳定性和R2相关性。
RBF神经网络是一种高效的单隐藏层前向神经网络模型，因其最佳逼近性能和全局最优特性而在数据挖掘中广泛应用。在这个研究中，RBF神经网络用于T2数据的分类。网络结构包括输入层（8个神经元）、隐藏层（38个神经元）和输出层（3个神经元，对应正常、轻度和重度OA分类）。网络的隐神经元使用高斯激励函数，其中心是所有训练样本输入向量，方差是固定的，由所有中心之间的最大距离确定。网络连接权重通过矩阵伪逆思想直接计算。
通过这种方法，RBF神经网络能够学习并确定高斯激励函数的方差和神经元间的连接权重。一旦网络参数被确定，就可以对未经学习的新样本或测试样本进行分类预测，从而辅助医生进行膝关节疾病的诊断。
这个研究结合了深度学习的RBF神经网络技术和医学影像分析，为膝关节疾病提供了精准的数据驱动分类工具，有助于提高临床诊断的准确性和效率。
