机构名称：
¥ 1.0
摘要：脊柱损伤，包括宫颈和胸骨骨折，仍然是一个主要的公共卫生问题。机器学习和深度学习技术的最新进步为改善脊柱损伤护理中的诊断和预后方法提供了令人兴奋的前景。本叙事综述系统地探讨了这些计算方法的实际实用性，重点是它们在成像技术中的应用，例如计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI），以及结构化的临床数据。包括39项研究，34项专注于诊断应用，主要使用深度学习来执行椎骨骨折识别，良性和恶性骨折之间的区分以及AO骨折分类等任务。其余五个是预后的，使用机器学习来分析参数，以预测椎骨塌陷和未来断裂风险等结果。本评论重点介绍了机器学习和深度学习在脊柱损伤护理中的潜在好处，尤其是它们在增强诊断能力，详细的断裂表征，风险评估和个性化治疗计划方面的作用。
机器学习和脊柱损伤深度学习
主要关键词
相关文件推荐
