深度学习在老年人肩部疾病诊断中的应用:叙述性综述
1Shoulder & Elbow Clinic, Department of Orthopaedic Surgery, College of Medicine, Kyung Hee University Hospital, Seoul, Korea.
Ewha medical journal
|July 24, 2025
概括
深度学习 (DL) 通过自动化图像分析和运动跟踪来提高老年人肩部疾病的诊断. 这项技术提高了准确性和效率,有助于个性化治疗和更好的患者结果.
科学领域:
- 肌肉骨成像和诊断系统的成像和诊断.
- 医疗保健中的人工智能
- 老年医学 老年医学
背景情况:
- 肩部疾病对老年人产生重大影响,导致疼痛和功能限制.
- 当前的诊断方法可能是耗时的和主观的.
- 在诊断肩部病理方面需要提高准确性和效率.
研究的目的:
- 审查深度学习 (DL) 在老年人肩部疾病的诊断中的应用.
- 探索DL在自动化图像分析和运动评估中的作用.
- 突出DL在改善诊断准确性和患者护理方面的潜力.
主要方法:
- 综述最近关于DL在肩部疾病诊断中的应用的研究.
- 分析DL技术,包括卷积神经网络 (CNN) 和机器学习 (ML).
- 检查DL用于图像细分,疾病检测和运动分析.
主要成果:
- 从MRI/CT扫描中,DL模型准确地评估旋转部撕裂,肌肉退化和脂肪透.
- CNNs有效地从X射线图分类骨折和关节状况.
- 姿势估计和ML指数量化运动范围和骨密度.
结论:
- 深度学习显示出显著的潜力,可以提高老年人肩部疾病的诊断准确性,效率和一致性.
- 基于ML的评估可以优化治疗计划并改善患者的治疗结果.
- 临床整合需要大规模的验证研究.
