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作者：张健;侯娟;杨新官;
单位：桂林市人民医院放射科;
摘要：冈上肌腱损伤是肩袖损伤最常见的类型，患者常表现为肩部力量下降、活动受限，严重影响生活质量。MRI是术前评估冈上肌腱损伤的首选影像检查方法，但常规阅片依赖于医生的主观评判，且缺乏对撕裂位置的精准评估。基于MRI的深度学习方法突破人为主观的常规阅片，实现了冈上肌腱损伤的客观定量评估，更好地指导临床制订个体化治疗策略，改善患者预后。关于深度学习方法评估肩袖损伤的研究已有大量文献报道，但缺乏相关综述对现有研究进行系统评价。本文在全面梳理国内外相关文献的基础上，就冈上肌腱损伤的临床与影像评估、深度学习的应用及当前研究存在的核心问题、未来发展方向等方面进行系统性综述，明确核心挑战与技术瓶颈，为临床转化提供针对性参考，并在此基础上进一步提出切实可行的未来发展方向，为后续研究指明可重点突破领域，助力推动冈上肌腱损伤评估向标准化、精准化、临床化方向发展，减轻患者的疾病负担。
关键词：肩袖损伤;;冈上肌腱;;磁共振成像;;深度学习;;人工智能
基金资助：塔里木大学校长基金项目（编号：TDZKYXYB202512）~~
