Applied Sciences 期刊2022年综述文章精选——计算与人工智能 (一) | MDPI 编辑荐读

随着计算机科学、计算和人工智能领域的巨大进步与全球性关注，Applied Sciences 期刊特设栏目“计算与人工智能 (Computing and Artificial Intelligence)”。

本期精选了五篇来自发表在该栏目的综述文章，内容涵盖专业培训中的增强现实、牙科中的增强，虚拟和混合现实、XAI系统评估、基于医学图像分析的骨科疾病深度学习和脑机接口的研究，希望能为相关领域学者提供新的思路和参考，欢迎阅读。

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专业培训中的增强现实技术：2001年至2020年文献综述

人工筛选过程决策图

(1) 该研究系统回顾了2001年至2020年间关于增强现实技术在专业培训环境中应用的文献，共筛选出49篇文章，探讨了其应用领域和效果。

(2) 综述结果展示了AR支持的专业培训在不同行业中的应用情况，例如出版、研究范式和技术支持方面的趋势模式，以及AR教学法和功能随时间的背景差异。

(3) 研究中的荟萃分析显示AR在专业培训中的总体效果较小 (g = 0.268)，并发现了九个显著的调节因子。据此，作者提出了促进和调查AR支持的专业培训的一系列影响。

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增强现实、虚拟现实和混合现实在口腔医学中的应用：现有平台和未来挑战的述评

增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 技术的两个例子说明

(1) 本文综述了增强现实、虚拟现实和混合现实技术在口腔医学领域的应用，展望了人工智能和机器人技术在该领域的前景。

(2) 这些数字化技术在口腔医学中被视为有效工具，可加强学生的学习和临床训练，以及辅助临床实践和患者教育。

(3) 人工智能用于改善牙科诊断和提供更精确的预后，而机器人技术可用于辅助日常实践，促进医疗领域的发展。

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XAI系统评估：以人类和计算机为中心的方法回顾

XAI系统评价方法的分类方法

(1) 该研究对近年来的XAI评价研究进行了综述，提出了一种分类法，将评价方法分为多个类别以代表XAI系统的有价值属性。

(2) 未来的工作可能涉及选择适用的评估方法，如应用一套以人为中心的方法来帮助选择最相关的以计算机为中心的特性进行评估。此外，作者建议定义分类法的每个类别和子类别的结果，以指导改进XAI系统的必要行动。

(3) 这项研究可作为制定支持XAI系统开发人员选择最佳评估方法的指南和决策流程的基础。通过促进知识转移、加速并改进XAI评估的研究，进一步提升该领域的发展和实践应用。

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基于医学图像分析的骨科疾病深度学习：现在与未来

通过类激活图 (CAM) 突出显示肩袖撕裂的位置和大小

(1) 深度学习在骨科医学图像分析领域表现出优异结果，尤其在骨折和骨关节炎诊断方面显露出了前瞻性研究的必要性。

(2) CNN模型的发展和医学图像数据积累有望提高骨科疾病分类精度，尤其在关节软组织诊断方面。

(3) 深度学习方法在骨科领域的应用取得重要进展，但仍需克服专家水平和多任务处理等挑战。

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克服大脑和计算机接口挑战的研究

基于脑信号的手臂运动预测和基于图像处理的补偿

(1) 脑机接口是一种前景广阔的技术，可以根据用户意图分析脑信号并控制机器人或计算机。本研究旨在克服BCI在日常生活中的挑战，探讨多种实现BCI的方法及其优缺点。

(2) BCI用户可以通过意图控制机器人手臂完成各种任务，研究使用非侵入性方法预测三维手臂运动，并描述了使用外部摄像机提高预测准确性的方法。

(3) 本研究还介绍了通过单一分类模型同时预测多种意图的多功能BCI研究，并展望了BCI研究的未来发展方向。

主编：Takayoshi Kobayashi, The University of Electro-Communications, Japan

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