换一批摘要腕部疾病发病率较高,病因复杂多样.近年来,人工智能在腕部影像诊断领域的应用取得显著进展.这些技术实现了骨骼、软骨及神经等解剖结构图像的自动分割,能够评估骨龄并检测多部位骨折(如手舟骨骨折),还能对类风湿性关节炎、骨髓水肿病变进行定量分析.人工智能不仅提升了诊断准确性和效率,还有效降低了观察者间的判断差异,展现出巨大的临床转化潜力.但当前仍面临数据异质性、外部验证不足、模型可解释性有限以及临床流程整合不完善等挑战.本文系统梳理了现有的人工智能模型在腕关节影像应用中的关键性能指标及局限性,并为未来研究方向奠定了基础.
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关键词
人工智能腕关节深度学习自动化病变检测磁共振成像计算机断层扫描放射组学计算机辅助诊断artificial intelligencewrist jointdeep learningautomated lesion detectionmagnetic resonance imagingcomputed tomographyradiomicscomputer-aided diagnosis
栏目名称
DOI
10.13885/j.issn.2097-681X.2025.07.013
发布时间
2025-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
甘肃自然科学基金资助项目（25JRRD002）
兰州市科技局项目（2023-ZD-22）
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