机构名称：
¥ 1.0
人工智能（AI）使用最少人工干预的计算机模拟智能行为。AI的最新进展，尤其是深度学习，在感知操作方面取得了重大进展，使计算机能够更准确地传达和理解复杂的输入。在全球范围内，裂缝会影响各个年龄段和地球所有地区的人们。最普遍的诊断和医疗诉讼的原因之一是急诊室拍摄的X光片的骨折，急诊室的骨折可能在2％至9％之间。由于对多种成像方式的破裂检测需求的增长，劳动力将很快受到很大的压力。由于雇用延迟和接近退休的放射科医生的很大一部分，放射科医生的缺乏使这种需求的增长加剧了。此外，解释诊断图像的过程有时可能具有挑战性和乏味。将骨科无线电诊断与AI整合，为这些问题提供了有希望的解决方案。最近，深度学习技术的应用，即卷积神经网络（CNN），在医学成像中的应用显着上升。在骨科创伤领域中，正在记录CNN，以在骨折的识别和分类中以专家骨科医生和放射科医生的熟练程度运作。CNN可以以超过人类观察的速率分析大量数据。在这篇综述中，我们讨论了深度学习方法在断裂检测和分类中的使用，将AI与各种成像方式的集成以及将AI与无线电诊断相结合的好处和缺点。
关于在裂缝检测中使用人工智能的审查
主要关键词
相关文件推荐
