李小敏，曲 扬，张少霆，赵 亮，刘 畅，谢帅宁，戴尅戎，艾松涛

1.上海交通大学医学院附属第九人民医院放射科，上海200011；2.上海商汤智能科技有限公司，上海200030；3.上海交通大学医学院附属第九人民医院骨科，上海200011

骨肌系统疾病可累及骨、关节及其邻近软组织，种类繁多。影像学检查作为医疗工作的重要组成部分，是疾病诊断的基础［1］。随着精准医疗、个性化诊断和靶向治疗为核心的医疗模式的形成，医学影像学已经逐步从定位、定量和定性诊断病灶，发展至评估功能变化、治疗方案选择和预后评估等多个方面。因此，如何充分挖掘和利用影像学图像中的有效信息，提升骨肌系统疾病影像诊断效率，成为当前影像学图像分析领域的研究热点［2］。近年来，人工智能（artificial intelligence，AI）在医疗健康领域的应用飞速发展，带动了医学影像、药物研制、疾病风险评估以及预后评估的发展［3］。目前，AI可以实现从大量可靠的数据中挖掘规律，自动学习影像学图像中隐含的特征信息，并对未知数据进行预测，从而辅助医师诊断疾病，减少漏诊和误诊［4］。本文就AI 在骨肌系统影像学诊断方面的研究进展进行综述，以期为开展相关研究的学者提供借鉴与参考。

1 AI与骨

1.1 骨龄预测

骨龄（bone age，BA）是衡量儿童骨骼成熟程度的指标。BA 评估是儿科常用的一种放射学检查，该检查操作简单，只对左手和手腕进行一次X 射线检查。BA评估有助于监测生长激素治疗和诊断内分泌疾病。BA评估可以在计划矫正长骨或脊柱畸形的手术时进行，也常被用来预测个体的最终身高。……