深度学习在骨折诊断中的应用综述

来源：计算机工程与应用杂志2024年第5期北京时间：

作者：哈里旦木·阿布都克里木, 冯珂, 史亚庆, 尼合买提·阿布都克力木, 阿布都克力木·阿布力孜

单位：1.新疆财经大学 信息管理学院，乌鲁木齐 830012；2.伊犁州友谊医院 骨外一科，新疆 伊宁 835000

摘要：深度学习辅助诊断是减少临床中骨折漏诊误诊的有效方法。目前，深度学习在骨折诊断中的研究成果较多，但缺少对该领域研究现状进行总结分析的综述性文章。对领域内现有的文献进行总结；介绍骨折影像及相关数据集；系统地阐述三种基于深度学习的骨折辅助诊断方法，对各方法中包含的深度学习模型进行比较；按照不同骨折类型进行分类，对各类型骨折诊断中深度学习方法的应用进行展示。分析发现，深度学习在骨折诊断领域的应用和研究已取得显著进展，模型性能可与临床医生相当。但模型在训练时受数据集的影响较大，新的模型和技术较难得到实施。深度学习辅助骨折诊断仍有较大的发展空间。

关键词：深度学习,影像数据集,骨折诊断