| 陈至真,周 晟,朱大林,钱吉芳,王闻奇,王 平,陈晓飞,董馥闻.深度学习技术在青少年特发性脊柱侧凸诊疗中的应用现状及发展趋势[J].中国脊柱脊髓杂志,2024,(6):641-646. |
| 深度学习技术在青少年特发性脊柱侧凸诊疗中的应用现状及发展趋势 |
| Current status and development trend of deep learning technique in the treatment of adolescent idiopathic scoliosis |
| 投稿时间：2022-10-21 修订日期：2023-03-09 |
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| 基金项目:甘肃省自然科学基金项目（21JR11RA204）；兰州市人才创新创业项目（2020-RC-53）；甘肃省卫生行业项目（GSWSKY2020-73） |
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| 中文摘要: |
| 脊柱侧凸是一种脊柱三维畸形，而青少年特发性脊柱侧凸（adolescent idiopathic scoliosis，AIS）是最常见的脊柱侧凸类型，其定义为在没有潜在先天性或神经肌肉异常的情况下，全脊柱站立正位X线片Cobb角（脊柱弯曲测量指标）≥10°。AIS多发于10~18岁的青少年，约占脊柱侧凸的75%~80%，是青少年最常见的脊柱疾病，且其在骨骼成熟前可发生进展，影响形体外观、心肺功能，甚至导致瘫痪。所以，对AIS患者早筛查、早诊断、早矫治尤为重要。DR全脊柱摄影技术是临床诊疗AIS患者中最常用的影像检查技术。然而，放射科医师手动测量脊柱骨盆相关参数会出现工作量大、效率低、一致性不佳等问题。随着人工智能（artificial intelligence，AI） 技术的发展，深度学习（deep learning，DL）是其领域中一个新的研究方向，其具备自动定量、定性分析及诊断能力，已应用于医学影像分析领域，能够提高AIS的诊疗效率，并辅助临床医师制定治疗方案。因此，笔者拟从DL在AIS筛查、脊柱-骨盆参数测量、预测侧凸进展、预测支具治疗效果等方面，分析DL技术在AIS诊疗领域的应用现状和发展趋势。 |
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