人工智能技术在骨肌系统影像学方面的应用.pdf

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人工智能技术在骨肌系统影像学方面的应用◎与■李小敏，张少霆粤，刘畅Ｐ凰，戴魁戎商痑総骨肌系统疾病可累及骨、关节及其邻近软组织，种类繁多。影像学检查作为医疗工作的重要组成部分，是疾病诊断的基础⋯。随着精准医疗、个性化诊断和靶向骨折方面准确率高达�％，曲线下面积普通医师和骨科医师，与肩关节骨科医师相似，在复杂型。该模型具有良好的诊断效能，能在较短的时间内利估，并用��齝�枷窠�醒橹ぃ�峁�允靖孟低车淖�科医师诊断疾病方面具有一定价值。可作为放射科医师临床诊疗的辅助手段，提高急诊患者中骨折的检出率，同时减少工作量。随着相关研究的进��软骨及骨关节炎识别在接受关节磁共振成像���������琈��觳榈幕颊咧校�侗鹑砉遣”渚哂兄匾�的临床意义。研究��证实，具有形态学软骨成像序列的��约觳庀ス亟谀谌砉遣”渚哂懈咛匾於龋��挥兄�操作简单，只对左手和手腕进行一次�湎呒觳椤��评估可以在计划矫正长骨或脊柱畸形的手术时进行，也现有的自动化�检测方法大多数建立在计分法����畐�����琓�和图谱法�������上对手骨的�湎咄枷窠�凶远��卣魈崛　���年，���等��岢鲆恢指慎慷烁行巳で�崛》椒ǎ�利用模糊分类法选取左手腕部�湎咄枷窠�蠦�治觥�法，利用模糊分类法对提取的定量特征进行�评估，其平均绝对误差������琈��滴�．�岁。��年���唱等‘��岢龅腂����方法结合�法和��ǎ��～�岁对象的���舩射线图像进行�自动评估；其中，��ㄆ蓝ü橇涞腗�值为���辏�等��岢隽艘恢只�谏疃妊�暗腂�觳饽Ｐ鸵籅��神经网络模型，在���旰�遣煌�肿搴托员鸬墓ü彩�菁�上进行自动化�评估工作，其��滴�．�岁。国内学者也进行了相关研究。��年李婷婷等㈨收集�于�的�评估方法，实现了基于整张手腕部�湎咄�像高阶特征学习和预测�，��滴�．�岁。��年王嘉庆等��采用一种以������神经网络为基础的深度学习模型进行�自动评估，在涵盖不同种族、性别和年龄范围的�湎咄枷窆ü彩�菁�涎盗芬�网络模型。人工进行�评估烦琐、耗时，�则便捷、快速、准确度高，其在�测量应用优势明显。目前，国内多家医院已正式上线��评测系统，与医学影像存档与通信系统防止过拟合也是训练深度学习模型过程中要解决的重要模型，还需更加深入的研究。��骨折检测骨折是临床常见疾病，也是放射科常见的急诊漏诊快速分类还存在困难。使用�准确发现和分类骨折具有重要的临床现实意义。虽然利用�图像进行骨折检测是术对身体各部位的骨折情况进行判读。���等¨¨选择了�龉ǹ5摹⒚夥训纳疃妊�巴�络模型，在��估骨折，骨折检测的准确率可高达�％。�等��岢�了用于分割的匹配主动形状模型��賡���性。���取��趌��舩射线图像上利用深度卷积神经网络�������测和分类肱骨近端骨折，结果显示��Ｐ驮谇�终�����珹���．�，表明使用�准确诊断肱骨近端骨折的可行性。此外，��Ｐ驮诠钦鄯掷喾�面也显示了良好的结果；与医师相比，��谋硐钟庞�的三部分、四部分骨折中��Ｐ偷募觳庑阅芨�油�出。����取���蒙疃妊�八惴ㄔ赾�枷裆献远��测和分类跟骨骨折，其准确率达到了�％。周清清等��构建了一种基于��惴ㄗ远�吖枪钦奂觳夂头掷嗟哪�用��Ｐ妥远�觳獠⒎掷嗬吖枪钦郏�锏椒派淇浦髦�医师的诊断水平，使检测时间平均