史翔君,欧阳汉强,李危石.人工智能在腰椎影像分析和疾病诊断领域应用的研究进展[J].中国脊柱脊髓杂志,2023,(10):944-949. |
人工智能在腰椎影像分析和疾病诊断领域应用的研究进展 |
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目前人工智能(artificial intelligence,AI)正处在蓬勃发展的时代。其中,机器学习是一种基于数据学习,通过计算机算法实现AI的重要方法。机器学习可以利用如决策树、随机森林、支持向量机、线性回归、逻辑回归、神经网络等多种算法模型框架,具有像人脑一样处理复杂任务的能力,如对医学影像判读、术后康复预测等。脊柱外科疾病的诊断很大程度上依赖于影像学检查。脊柱由骨结构及其周围的脊髓、神经、血管、韧带和肌肉等软组织组成,解剖结构较为复杂,因此对图像的准确判读是对临床医师的一大考验。而医学影像作为一种特殊的图像,其分析方法也可以与计算机视觉语言的三大任务,即图像分类、图形分割和目标检测相适配。笔者从腰椎疾病的视角,对这些技术在不同场景中的应用思路进行分类,梳理近年来AI技术在腰椎领域应用的研究发展现状。 |
Research progress of artificial intelligence in the field of imaging analysis and disease diagnosis of lumbar spine |
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投稿时间:2022-09-28 修订日期:2023-07-05 |
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基金项目:国家自然科学基金项目(82102638);北京大学第三医院临床重点项目(BYSYZD2021040);北京大学“教学新思路 2.0”项目(2023YB01);北京大学第三医院队列建设项目(BYSYDL2022007) |
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