背景:3D打印技术可根据患者实际病情和治疗需求设计构建模型、手术导板和个性化植入体或固定物,在创伤性骨折修复中展示了巨大的应用前景。目的:综述3D打印技术在创伤性骨折中的应用。方法:检索Web of science、PubMed和中国知网数据库2...背景:3D打印技术可根据患者实际病情和治疗需求设计构建模型、手术导板和个性化植入体或固定物,在创伤性骨折修复中展示了巨大的应用前景。目的:综述3D打印技术在创伤性骨折中的应用。方法:检索Web of science、PubMed和中国知网数据库2020-2024年发表的创伤骨科领域3D打印技术应用的相关文献,英文检索词为“traumatic fracture,3D printing technology,digital model,surgical guide”,中文检索词为“创伤性骨折,3D打印技术,数字模型,手术导板”,经筛选和分析,最终纳入60篇文献进行分析。结果与结论:①创伤性骨折是各种致伤因素导致的骨骼连续性中断和完整性破坏的骨折现象,以可靠方案提高复位愈合效果,已成为骨外科相关研究领域亟需解决的热点问题;②3D打印技术是以数字模型数据为基础的,运用粉末状金属或聚合物等可黏合成型材料以立体光刻、沉积建模和光聚合物喷射等形式制造满足需求三维实体的技术,在数字骨科生物医学领域应用广泛;③3D打印技术在疾病诊断、术前规划、重建骨折三维模型、定制骨科植入体、定制固定支具及假肢、手术导板制作和骨缺损修复等方面发挥了显著的优势,可根据患者实际病情和治疗需求设计构建模型、手术导板和个性化植入体或固定物,为创伤性骨折的治疗提供了新的思路。展开更多
背景:人工智能在医疗领域的发展日益迅速,在骨创伤领域的应用研究不断增多。文章旨在通过文献计量学分析,分析近年来人工智能在骨创伤领域中的研究热点,并预测未来的研究趋势。目的:总结人工智能技术在骨创伤领域的应用发展历程、研究...背景:人工智能在医疗领域的发展日益迅速,在骨创伤领域的应用研究不断增多。文章旨在通过文献计量学分析,分析近年来人工智能在骨创伤领域中的研究热点,并预测未来的研究趋势。目的:总结人工智能技术在骨创伤领域的应用发展历程、研究现状、热点和未来发展趋势,以期为今后的研究提供新的见解。方法:选择Web of Science核心集数据库中,时间跨度设为自建库至2023年8月,检索人工智能、机器学习、深度学习应用于骨创伤相关的文献420篇。通过人工筛选,导出与文章相关的文献共202篇,采用Citespace软件进行国家、机构、被引期刊和引文分析等的合作和关键词的共现等可视化分析。结果与结论:①分析筛选后纳入的202篇文献,总体发文量呈上升趋势,且在未来研究潜力巨大。研究中心性最高和发文量排名第一的国家均为美国。加州大学(美国)是发文量最多的研究机构。②人工智能在骨创伤研究中最常用的前5个关键词是深度学习、人工智能、骨密度、机器学习、诊断,中心性最高的关键词为骨密度,关键词数量最多的为深度学习。③共被引频次前10位的参考文献分别从多个方面介绍了人工智能技术应用于骨创伤领域诊断的可行性研究,其中8篇涉及骨关节损伤与深卷积神经网络,1篇涉及深度学习在CT检查中检测骨质疏松从而预防脆性骨折,1篇通过人工智能识别皮肤纹理变的特征应用于骨的特征性识别的相关性研究。④今后,人工智能的研究热点将主要集中在骨关节创伤和骨质疏松引发的骨折特异性研究上,未来研究趋势主要集中在提升人工智能算法的性能上,使用人工智能新技术对骨损伤进行精准划分和快速高效诊断,尤其是针对复杂和隐匿性骨折的诊断,通过建立有限元分析模型,实现对骨创伤的更加标准化评估。展开更多
文摘背景:人工智能在医疗领域的发展日益迅速,在骨创伤领域的应用研究不断增多。文章旨在通过文献计量学分析,分析近年来人工智能在骨创伤领域中的研究热点,并预测未来的研究趋势。目的:总结人工智能技术在骨创伤领域的应用发展历程、研究现状、热点和未来发展趋势,以期为今后的研究提供新的见解。方法:选择Web of Science核心集数据库中,时间跨度设为自建库至2023年8月,检索人工智能、机器学习、深度学习应用于骨创伤相关的文献420篇。通过人工筛选,导出与文章相关的文献共202篇,采用Citespace软件进行国家、机构、被引期刊和引文分析等的合作和关键词的共现等可视化分析。结果与结论:①分析筛选后纳入的202篇文献,总体发文量呈上升趋势,且在未来研究潜力巨大。研究中心性最高和发文量排名第一的国家均为美国。加州大学(美国)是发文量最多的研究机构。②人工智能在骨创伤研究中最常用的前5个关键词是深度学习、人工智能、骨密度、机器学习、诊断,中心性最高的关键词为骨密度,关键词数量最多的为深度学习。③共被引频次前10位的参考文献分别从多个方面介绍了人工智能技术应用于骨创伤领域诊断的可行性研究,其中8篇涉及骨关节损伤与深卷积神经网络,1篇涉及深度学习在CT检查中检测骨质疏松从而预防脆性骨折,1篇通过人工智能识别皮肤纹理变的特征应用于骨的特征性识别的相关性研究。④今后,人工智能的研究热点将主要集中在骨关节创伤和骨质疏松引发的骨折特异性研究上,未来研究趋势主要集中在提升人工智能算法的性能上,使用人工智能新技术对骨损伤进行精准划分和快速高效诊断,尤其是针对复杂和隐匿性骨折的诊断,通过建立有限元分析模型,实现对骨创伤的更加标准化评估。