膝關節作為人體運動系統的核心樞紐，其損傷診斷一直是臨床面臨的重大挑戰。傳統磁共振成像(MRI)雖被列為金標準，但圖像解讀高度依賴醫師經驗，存在耗時長（單例需30-60分鐘）、誤診率高（文獻報道達15-20%）等痛點。尤其對于前交叉韌帶(ACL)撕裂和半月板撕裂這兩類常見損傷，細微的影像學特征差異常導致漏診，進而延誤治療引發骨關節炎等繼發病變。

針對這一臨床難題，中國研究人員創新性地將圖神經網絡(GNN)引入醫學影像分析領域，提出多視角圖神經網絡MVGNN框架。該研究突破傳統卷積神經網絡(CNN)僅關注局部特征的局限，通過構建三維空間坐標下的多視角圖結構，首次實現膝關節MRI多序列信息的拓撲關系建模。

關鍵技術方法包括：1) 基于MRNet數據集構建包含1250例樣本的ACL和半月板撕裂數據集；2) 采用kNN算法生成視圖節點鄰接矩陣，預訓練ResNet-18提取d維初始特征；3) 設計含局部-全局雙通路圖卷積模塊，通過FPSM視圖選擇器動態優化圖結構；4) 聯合優化視圖選擇損失L_vs和二元交叉熵損失L_pre。

多視角圖構建
通過矢狀面T2加權、冠狀面T1加權和軸面PD加權三序列構建視圖節點，空間坐標v_i∈R³經kNN算法生成帶權鄰接矩陣?∈R^n×n，節點特征經ResNet-18提取后通過全連接層降維至d=256維。實驗證明30視圖時模型達到最佳平衡，ACL數據AUC達0.980。

多視角圖卷積模塊
創新設計的局部-全局雙通路架構中，局部卷積采用GCN范式聚合k近鄰信息，全局卷積通過MLP建模任意節點間關系。最大池化讀出函數實現層級特征融合，BatchNorm層加速訓練收斂。相比傳統MVCNN，該模塊使ACL數據準確率提升5.9%。

視圖選擇器
基于最遠點采樣法(FPSM)的視圖選擇策略，通過預測置信度p?_j∈R²篩選最具診斷價值的視圖。消融實驗顯示，當采樣率α=0.5時，在保持27.41 FPS處理速度同時，半月板撕裂檢測精度達79.0%。

性能驗證
在MRNet數據集測試中，MVGNN以91.4%準確率顯著優于Swin(84.2%)等基線模型。特別在ACL撕裂檢測中，精確度達96.2%，證明多視角圖結構能有效捕捉韌帶連續性中斷等細微病理特征。

該研究開創性地將圖神經網絡應用于膝關節MRI分析，其創新價值主要體現在三方面：首先，多視角圖構建方法突破傳統二維切片分析的局限，通過三維空間關系建模實現多序列信息有機融合；其次，局部-全局協同學習機制顯著提升模型對微小病變的敏感性，ACL撕裂檢測AUC達0.980；最后，FPSM視圖選擇策略在保證精度的同時將計算效率提升至27.41 FPS，滿足臨床實時性需求。未來通過知識蒸餾等技術優化，有望發展成放射科醫生的智能決策支持系統，為精準醫療提供新范式。