当前,智能医疗领域由于其旺盛的需求及庞大的发展潜力,成为了人工智能技术重点研发和应用的方向。本文拟针对三维膝关节核磁共振图像中前叉韧带疾病的诊断进行研究,算法框架包括一个前叉韧带病灶区域检测模块,以及一个前叉韧带撕裂程度病理分级模块。在病灶检测模块中,本文建立了以三维卷积核为基础的卷积神经网络,对三维图像中的空间特征和结构特征进行了充分提取;考虑到医疗图像中病灶点尺寸较为固定,因此在训练网络之前先对先验框尺寸进行聚类;此外,对网络输出预测框进行了约束,通过预测位置的偏移量和尺寸的相对值来加速网络的收敛;同时设计了较合理的损失函数,通过不同部分权重的调整对网络模型进行了效果较好的训练优化。该方法直接对三维的医疗图像进处理,能够有效保留三维图像的结构和空间特征,提高诊断的精确性。实验得到了 65.8%的三维MIoU,在矢状面、冠状面和水平面上分别得到了79.7%、73.2%和70.8%的二维MIoU。在病理分级模块中,考虑到分级任务对空间结构依赖不大,本文使用基于二维卷积的网络,将单张三维核磁共振图像视为若干张二维切片图像分别进行特征提取,按顺序融合提取特征并经过降维处理,最终输出分级预测的结果;并在编码过程中利用批处理进行了网络参数和梯度更新过程共享。该方法使用二维卷积而非三维卷积,在降低网络模型的结构复杂度的同时保留了较好的分级准确率。实验得到了92.7%的准确度和98.3%的mAP-50。实验结果证明了本文方法的优越性能。本文通过深度挖掘三维核磁共振图像中的特征信息,将整个三维图像视为一个整体进行处理,能够有效保留图像中的结构和空间特征。在降低网络模型的结构复杂度、缩短网络的处理的同时保留了较好的检测和分级的准确度。本文算法能够提高病情诊断的精确性和实用性,在智能医疗领域有较好的应用前景。