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Review
. 2022 Sep;51(9):748-756.
doi: 10.1007/s00132-022-04293-y. Epub 2022 Aug 18.

[Artificial intelligence in orthopaedic and trauma surgery imaging]

[Article in German]
Stefan Rohde  1   2 , Nico Münnich  3
Affiliations
Review

[Artificial intelligence in orthopaedic and trauma surgery imaging]

[Article in German]
Stefan Rohde et al. Orthopadie (Heidelb). 2022 Sep.

Abstract
in English, German

Artificial intelligence (AI) is playing an increasing role in radiological imaging in orthopaedics and trauma surgery. The algorithms available to date are predominantly used in the detection of (occult) fractures and in length and angle measurements in conventional X‑ray images. However, current AI solutions also enable the analysis and pattern recognition of CT datasets, e.g. in the detection of rib or vertebral body fractures. A special application is EOS™ (ATEC Spine Group, Paris, France), which enables a 3‑D simulation of the axial skeleton and semi-automatic length and angle calculations based on a digital 2‑D X‑ray image. In this paper, the current spectrum of AI applications for orthopaedics and trauma surgery is presented and discussed.

Künstliche Intelligenz (KI) spielt eine zunehmende Rolle für die radiologische Bildgebung in der Orthopädie und Unfallchirurgie. Die bislang verfügbaren Algorithmen finden überwiegend in der Detektion von (okkulten) Frakturen und in der Längen- und Winkelbestimmung bei konventionellen Röntgenaufnahmen Anwendung. Aktuelle KI-Lösungen ermöglichen aber auch die Analyse und Mustererkennung von CT-Datensätzen, zum Beispiel bei der Detektion von Rippen- oder Wirbelkörperfrakturen. Eine besondere Anwendung ist das EOS™ (ATEC Spine Group, Paris, Frankreich), dass auf der Basis einer digitalen 2‑D-Röntgenaufnahme eine 3‑D-Simulation des Achsenskeletts und semiautomatische Längen- und Winkelberechnungen ermöglicht. In der vorliegenden Arbeit wird das derzeitige Spektrum der KI-Anwendungen für die Orthopädie und Unfallchirurgie vorgestellt und diskutiert.

Keywords: Automated pattern recognition; Bone fractures; Computational intelligence; Emergency medicine; Machine learning.

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References

Literatur

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