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

DOI：

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）

作者	单位
史翔君	北京大学第三医院骨科骨与关节精准医学工程研究中心脊柱疾病研究北京市重点实验室 100191 北京市
欧阳汉强	北京大学第三医院骨科骨与关节精准医学工程研究中心脊柱疾病研究北京市重点实验室 100191 北京市
李危石	北京大学第三医院骨科骨与关节精准医学工程研究中心脊柱疾病研究北京市重点实验室 100191 北京市

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