Systems and methods for training and implementing a machine learning algorithm to generate feature maps depicting spatial patterns of features associated with osteolysis, synovitis, or both. MRI data, including multispectral imaging data, are input to the trained machine learning algorithm to generate the feature maps, which may indicate features such as a location and probability of a pathology classification, a severity of synovitis, a type of synovitis, a synovial membrane thickness, and other features associated with osteolysis or synovitis. In some implementations, synovial anatomy are segmented in the MRI data before inputting the MRI data to the machine learning algorithm. These segmented MRI data may be generated using another trained machine learning algorithm.La présente invention concerne des systèmes et des procédés d'apprentissage et de mise en œuvre d'un algorithme d'apprentissage machine pour générer des cartes de caractéristiques représentant des motifs spatiaux de caractéristiques associées à l'ostéolyse, la synovite, ou les deux. Des données MRI, comprenant des données d'imagerie multispectrales, sont entrées dans l'algorithme d'apprentissage machine entraîné afin de générer les cartes de caractéristiques, qui peuvent indiquer les caractéristiques telles qu'une localisation et une probabilité d'une classification de pathologie, une gravité de la synovite, un type de synovite, une épaisseur de membrane synoviale, et d'autres caractéristiques associées à l'ostéolyse ou à la synovite. Dans certains modes de réalisation, l'anatomie synoviale est segmentée dans les données MRI avant d'entrer les données MRI au niveau de l'algorithme d'apprentissage machine. Ces données MRI segmentées peuvent être générées en utilisant un autre algorithme d'apprentissage machine entraîné.
