人工智能在动物解剖学中的应用：探索相关技术、应用领域、优势及面临的挑战

AI与兽医解剖学结合的教育研究及临床应用进展。

Rekha Khandia | Somya Rajput | Pankaj Gurjar

生物化学与遗传学系，Barkatullah大学，博帕尔462026，中央邦，印度

摘要

背景

数字技术的应用彻底改变了动物解剖学，使其在研究、教育和诊断中发挥了重要作用。现代计算工具辅助分析，并模仿人类逻辑和推理来解决问题。数字技术有助于处理与学术和研究相关的各种问题，包括伦理问题、标本的缺乏以及与手工实验室相关的高成本。

方法

本文综述了机器学习（ML）或深度学习（DL）在兽医解剖学中的应用，重点讨论了计算机视觉和3D建模。与传统方法相比，ML算法能够更高效、更一致地自动化医学成像任务，如结构检测、分割和分类。现代成像和可视化工具的应用范围从临床前研究中的大脑分割到跨物种复杂解剖特征的评估。例如，利用微型计算机断层扫描和先进的图像处理技术，研究人员已经能够进行快速可靠的进化研究和比较研究。在教学环境中，虚拟环境和3D交互式平台成为有用的辅助工具，因为学生在面对更具吸引力和空间情境化的内容时学习效果更好。此外，这也解决了使用尸体进行教学时的问题和局限性。

结果

人工智能（AI）通过提高成像准确性、分析能力和诊断精度，改变了动物解剖学。基于深度学习的增强现实工具和3D建模平台（如Anatomage Table）使学生能够通过无限次尝试进行动手训练。此外，教育AI模型（如EspINA和ZeBraInspector）支持体积分析、解剖重建和进化研究。肝脏恶性肿瘤、气管塌陷等兽医病症的诊断也变得更加高效、快速和准确。然而，仍存在一些挑战，包括数据稀缺、物种间差异以及与人类数据集和框架相比的标准化兽医数据集有限等问题。

结论

AI驱动的技术在教育、研究和诊断等多个领域彻底改变了动物解剖学。它们在提高效率、精确度和可访问性方面发挥了关键作用，同时克服了许多伦理障碍和资源限制。机器学习、深度学习、计算机视觉、虚拟建模和语言模型的结合显著改善了解剖学的可视化效果。尽管如此，在兽医解剖学中应用AI仍面临数据可用性、数据异质性和质量等方面的挑战。预计未来AI算法的进步将进一步提升兽医解剖学的精确度、效率和影响力。

引言

人工智能（AI）涉及能够像人类一样分析和执行任务的计算机中介导的算法。AI现在影响着生活的方方面面，学术和研究也不例外。AI代表了机器中存在的智能，可以像人脑一样处理数据并解决问题（Kour等人，2022年）。“人工智能”这一术语首次被用作研究领域是在1956年。最近，由于这些技术在教育、研究和科学中的应用，人们对其给予了更多关注（Hamet和Tremblay，2017年）。兽医医学涵盖动物健康、公共卫生、人畜共患病以及生产和服务（Kour等人，2022年）。这些技术在这些领域带来了巨大益处。AI可能对人类的学习能力产生最深远的影响。AI的应用将对人类的学习能力产生重大影响（Choudhary等人，2025年）。尸体标本、实物模型和解剖一直是兽医解剖学教学的一部分。观察、协助和直接处理宠物和农场动物的机会充分证明了基于工作的学习在专业工作场所的价值。对孟加拉国Chattogram兽医与动物科学大学（CVASU）最后一年的兽医学生进行的研究表明，基于工作的学习具有更高的准确性、吸引力和互动性，同时也有助于就业（Sattar等人，2023年）。然而，伦理问题、标本的有限可用性和尸检设施的高成本仍然构成挑战）。最近，解剖学研究的一个趋势是将AI与实物学习相结合，这已被纳入兽医课程中。高度复杂的3D打印模型、增强现实（AR）模拟和虚拟解剖平台正在改变兽医解剖学研究。这种转变符合全球教育技术整合的需求（Choudhary和Sarkar，2025年）。

另一个学生面临的主要挑战是由于远程学习而缺乏实践经验（Busch等人，2024年）。使用虚拟现实和增强现实等技术使兽医教学对实物模型的依赖性降低（Choudhary等人，2025年）。此外，在兽医教育中，基于AI的教育游戏可以通过互动和有趣的方式增强理解（de Brito等人，2025年）。

机器学习算法

计算机算法可以有效地用于成像解剖结构并识别解剖特征。根据布朗大学的一份报告，机器学习在医学成像和眼动追踪中的应用越来越广泛。它被用于注释注视模式、识别医生错误和检测疲劳（Eddine Rahmoun等人，2025年；Ibragimov和Mello-Thoms，2024年）。因此，它提供的支持超出了传统诊断工具的范围。

计算机视觉和图像处理

多种图像处理和计算机视觉技术被用于通过新的分析方法推进动物解剖学研究，以研究生物形态和功能。神经科学研究使用微型计算机断层扫描（microCT）成像技术来分析人类迷走神经的3D束状结构。利用神经网络实现了束状结构的自动化分割，将处理时间从近40小时缩短到了仅24秒。

三维建模（3D建模）和可视化技术

三维建模和可视化技术如今在教育和研究中得到了有效应用。这些技术有助于阐明复杂的解剖结构。经过软件处理后，使用3D打印机生成肺段标本，并与传统方法一起用于学生教学。与仅接受传统教育的学生相比，实验组对教学内容更为满意。

AI在动物解剖学中的应用

最近的技术进步使动物解剖学研究、教育和临床应用更加高效和精确。动物模型对于测试新的外科技术至关重要，以便在应用于人类患者之前确定其有效性和安全性。这减少了相关风险。动物解剖学的研究还有助于了解研究人员如何了解生物体对手术的反应，包括组织修复和免疫反应，这是非常重要的。

挑战和局限性

与其他科学学科一样，动物解剖学也面临数据质量和可访问性方面的挑战。缺乏依赖大型数据集的可靠报告系统使得数据收集变得困难。数据通常分散且格式不一致，阻碍了研究和分析。由于详细研究需要标记的数据，手动标注大量数据是一个重大挑战（Anwar等人，2018年）。要实现高精度和准确性，需要密切合作。

结论和未来展望

人工智能（AI）及相关技术正在改变兽医解剖学，影响研究、教育和临床实践。机器学习（ML）、深度学习（DL）、计算机视觉和先进的3D可视化工具的应用为理解动物结构和功能开辟了新的机会。在机器学习算法的帮助下，动物解剖学正在经历重大变革。手动方法可能存在显著的可变性。

参与声明的伦理和同意事项

不适用。

利益冲突声明

作者没有已知的可能会影响本手稿报告工作的竞争性利益。

临床试验编号

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发表同意声明

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CRediT作者贡献声明

Rekha Khandia：撰写——原始草稿，监督，方法论，正式分析，概念化。Pankaj Gurjar：撰写——原始草稿，可视化，方法论，数据管理，概念化。Somya Rajput：撰写——原始草稿，可视化，方法论，调查。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本手稿所报告工作的竞争性财务或个人利益。