Yapay zekâ ağları, tüm teknolojik alanlarda olduğu gibi, modern tıpta da gittikçe daha fazla uygulama alanı bulan ve insan zekâsını oluşturan nöral ağları simüle etmeye çalışan yapılardır. Tıbbi alanlarda özellikle tanısal görüntüleme, yapay zekâ için çok yüksek bir gelişme potansiyeli barındırmaktadır. Çeşitli tıbbi bölümler gibi ortopedi ve travmatolojide de segmentasyon araçlarından faydalanmaktadır. Kas iskelet sisteminin segmentasyonu, bu yapıları değerlendirmek ve olası tıbbi müdaheleleri planlayabilmek için çok önemli bir anahtardır. Görüntülerde var olan çeşitli artefaktlar segmentasyonu zorlaştırmaktadır. Bir görüntü içerisinden, istenilen bölgeyi tanımlayıp ayırt etme anlamına gelen segmentasyon, yapay zekâ ağları tarafından büyük bir başarıyla yapılabilmektedir. Bu ağlar, segmentasyonu insana bağlı kısıtlayıcı faktörlerin etkisinden arındırmış ve otomatize olduğu için de daha yüksek güvenilirlik ve hız sağlamıştır. Güncel literatürde, bu ağların başarısını gösteren çok sayıda çalışma vardır. Bu ağların kullanımı için çalışma prensiplerinin doğru anlaşılması gereklidir. Bu derlemede ortopedi ve travmatolojide yaygın olarak kullanılan segmentasyon uygulamaları ele alınacak ve ağların genel özellikleri, çalışma prensipleri, işleyiş aşamaları ve sonuçlarının değerlendirilmesi süreçleri ortaya konacaktır.