为了准确诊断滑膜炎患者病情，医生主要依靠手工标注和勾画的方法来提取磁共振图像（MRI）中的滑膜增生区域，该方法耗时长、效率低，具有一定的主观性且图像信息利用率低。针对这一问题，提出了一种新的关节滑膜分割算法，即2D ResU-net分割算法。首先，将残差网络（ResNet）中的两层结构的残差块融入到U-Net中，构建2D ResU-net；然后，将样本数据集分为训练集和测试集，而后对训练集进行数据增广；最后，将增广后的所有训练样本用于网络模型的训练。为了检测模型的分割效果，选取测试集中含滑膜炎的断层图像进行分割测试，最终平均分割精度指标可达到：Dice相似系数（DSC）69.98%，交并比（IOU）指标79.90%，体积重叠误差（VOE）系数12.11%。与U-Net算法相比，2D ResU-net算法的DSC系数提升了10.72%，IOU指标升高了4.24%，VOE系数降低了11.57%。实验结果表明，该算法对于MRI图像中的滑膜增生区域可以实现较好的分割效果，能够辅助医生对病情做出及时诊断。

针对不同领域人工智能（AI）应用研究所面临的采用常规手段获取大量样本时耗时耗力耗财的问题，许多AI研究领域提出了各种各样的样本增广方法。首先，对样本增广的研究背景与意义进行介绍；其次，归纳了几种公知领域（包括自然图像识别、字符识别、语义分析）的样本增广方法，并在此基础上详细论述了医学影像辅助诊断方面的样本获取或增广方法，包括X光片、计算机断层成像（CT）图像、磁共振成像（MRI）图像的样本增广方法；最后，对AI应用领域数据增广方法存在的关键问题进行总结，并对未来的发展趋势进行展望。经归纳总结可知，获取足够数量且具有广泛代表性的训练样本是所有领域AI研发的关键环节。无论是公知领域还是专业领域都进行样本增广，且不同领域甚至同一领域的不同研究方向，其样本获取或增广方法均不相同。此外，样本增广并不是简单地增加样本数量，而是尽可能再现小样本量无法完全覆盖的真实样本存在，进而提高样本多样性，增强AI系统性能。