目的 研究基于Mimics軟件的人工智能（artificial intelligence，AI）自動分割膝關節CT圖像建模方法，旨在提高膝關節建模效率。方法 選擇3名志愿者膝關節CT影像，在Mimics 軟件中分別進行AI自動分割和手動分割圖像并建模，記錄自動建模時間。參考既往文獻選擇股骨遠端和脛骨近端解剖標志點，計算與手術設計相關的參考指標，用Pearson相關系數（r）判斷兩種方法建模結果相關性，以DICE系數分析兩種方法建模結果一致性。結果 經自動及手動分割圖像均成功構建膝關節三維模型。3個膝關節自動分割建模所需時間分別為10.45、9.50、10.20 min，較既往文獻中手動分割建模（64.73±17.07） min 縮短。相關性分析示手動和自動分割生成的模型之間存在強相關性（r=0.999，P<0.001）。3個膝關節股骨DICE系數分別為0.990、0.996和0.944，脛骨分別為0.943、0.978和0.981，提示手動與自動分割建模一致性程度高。結論在Mimics軟件中可采用AI分割圖像方法快速建立有效的膝關節三維模型。