深度学习在骨折诊断中的应用综述

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。

CT与MR影像在骨肿瘤手术后复发监测中的应用

骨肿瘤手术后的复发监测对于患者的治疗和预后至关重要。计算机断层扫描(CT)和磁共振成像(MR)是常用的影像学技术,能够提供详细的解剖信息和组织特征,对骨肿瘤复发的监测具有重要价值。本文通过概述CT和MR影像技术的原理和优势,探讨了它们在骨肿瘤手术后复发监测中的应用。CT影像可以利用骨骼窗和软组织窗评估病灶的位置和形态,并通过三维重建和体积测量进行定量评估。MR影像则通过T1加权、T2加权、弥散加权成像和增强技术提供多种序列和对比度,帮助鉴别复发病灶和正常组织。然而,CT的辐射暴露和术后变化干扰,以及MR的特异性和病理类型的考虑是限制其应用的因素。综合应用CT和MR影像技术,可以提高骨肿瘤手术后复发监测的准确性和临床应用水平。随着新技术和人工智能的发展,未来还有更多潜力可以探索,以改善复发监测的精度和效率。