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作者：魏炳琦;李宜静;张新月;黎韵坛;张露薇;姚茜文;程韶;王上增;
单位：河南中医药大学骨伤学院;河南省中医院(河南中医药大学第二附属医院)关节病科;河南中医药大学中医学院;
摘要：骨骼肌肉疾病是全球高发且危害严重的疾病之一，随着人口老龄化进程加快，其发病率持续上升，已成为重要的公共卫生问题。传统影像学诊断主要依赖医师的经验性判读，存在主观性强、早期病变识别能力有限及量化评估手段不足等局限，难以满足精准诊疗的需求。近年来，深度学习与影像组学的迅速发展为骨骼肌肉疾病的智能化评估与决策提供了新的技术路径。本综述系统归纳了深度学习与影像组学在骨关节炎、骨质疏松与骨折、骨肿瘤、肌肉疾病、肌腱与韧带损伤等骨骼肌肉疾病中的研究进展，重点概述其在自动分割、智能诊断、疾病分型、进展预测、治疗决策及预后评估等方面的应用特点与效果，提示深度学习与影像组学在提升诊断准确性、实现病变定量化评估及支持个体化治疗策略制定方面具有一定的优势。同时，本文总结了当前研究在数据标准化、模型可解释性、多中心泛化能力及临床转化路径等方面面临的主要问题，并对未来研究方向进行了展望，以期为骨骼肌肉疾病的早期诊断、预后评估和精准治疗提供方法学参考与理论依据。
关键词：骨骼肌肉疾病;;影像组学;;深度学习;;图像分割;;诊断;;预后评估;;磁共振成像
基金资助：国家自然科学基金项目（编号：82374490）;; 河南省重点研发专项（编号：241111311700）;; 2025年河南省科技攻关项目（编号：252102310454）~~
