文献类型：期刊文章

作　　者：薛冬[1] 徐海林[2] 王伟[1,3]

XUE Dong;XU Hai-lin;WANG Wei(不详;Department of Orthopaedics,Peking University People's Hospital,Beijing 100000,China)

机构地区：[1]锦州医科大学附属第一医院骨科,辽宁锦州121000 [2]北京大学人民医院骨科,北京100000 [3]锦州医科大学骨外科学研究所,辽宁锦州121000

出　　处：《中国骨伤》

年　　份：2020

卷　　号：33

期　　号：9

起止页码：887-890

语　　种：中文

收录情况：CAS、CSCD、CSCD_E2019_2020、EMBASE、IC、JST、PUBMED、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：成像作为评估肌肉骨骼病情的重要工具,从对疾病的患病风险评估到对疾病及病情进展的判断以及预后评分等均起到重要作用,伴随人工智能(artificial intellegence,AI)在图像检测和图像解释领域中的迅速发展,一些涉及肌肉骨骼X射线成像的AI辅助识别研究已经检验并显示了很高的潜在价值,可增强X射线成像价值链的各个部分,可通过提高成像效率、成像质量和诊断准确性对临床医生起指导性作用。目前,AI辅助成像识别技术发展仍处在早期阶段,AI算法需要进一步的提升和发展,影像数据仍不足且质量存在较大异质性,技术性能的长期准确性和稳定性需要进一步观察研究。

关 键 词：人工智能 图像处理,计算机辅助  X线 综述  

分 类 号：R603]