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摘要
超声成像为神经阻滞技术提供了可视化视野，极大提高了神经阻滞的精准性和安全性。但是超声成像具有高度可变性和操作者依赖性，为超声引导神经阻滞的发展和推广带来一定的挑战。人工智能在医学超声领域具有极大的发展前景，基于人工智能的系统对超声图像进行处理、分类和分割，可以实现对目标结构的自动识别，对关键解剖结构的实时定位，从而帮助临床医师弥补在解剖学理论和超声成像解读方面的不足，进一步缩短超声引导下神经阻滞的学习曲线，提高神经阻滞的准确性，促进神经阻滞技术的发展和推广应用，更好地服务于临床诊疗中。本文将综述AI在超声引导神经阻滞的研究进展，以期对AI应用于临床超声引导神经阻滞技术的推广带来一些思考。
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