换一批摘要微创手术因其创伤小、术后痛感轻、恢复周期短及感染风险低等显著优势,在很多临床科室得到广泛应用.同时,医用内窥镜作为实现体内组织可视化的重要工具,其成像质量与术中操作效果及诊断准确性密切相关.然而,受硬件条件与术中环境复杂等因素影响,内窥镜图像质量往往欠佳,对后续临床诊疗造成一定困扰.近年来,人工智能(artificial intelligence,AI)技术,尤其是深度学习,在图像自动分析领域取得了显著进展,为内窥镜图像的智能处理和辅助决策提供了新思路.其中,AI驱动的算法模型能够自动提取和分析医学图像特征,在提高术中可视化质量和临床诊疗效率方面展现出巨大潜力.本文系统梳理了 AI在内窥镜图像分析中的应用进展,聚焦异常检测、病灶分类与区域分割三项核心任务,概述各类深度学习模型在提升诊断效率与准确率方面的成效,并在相应模块中结合临床流程的连续性适当纳入视频分析研究.最后,分析了当前智能算法在实际应用中面临的实时性、泛化性和可解释性等挑战及相关应对策略.希望本综述能为内窥镜图像分析领域的发展现状、现存挑战及未来趋势提供参考,促进相关技术的临床转化与创新应用.
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关键词
人工智能内窥镜图像异常检测病灶分类病灶分割artificial intelligenceendoscopic imageanomaly detectionlesion classificationlesion segmentation
分类号
R318（医用一般科学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1002-3208.2025.06.013
发布时间
2025-12-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自主创新示范区专项发展资金项目（2022zjgjzzcx-2）
打仗型医院军事医学专项课题（2024DZXYY-301）
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