肋骨骨折是一种高发疾病，具有较高的误诊率，对于医学图像处理技术的诊断速度和准确率要求较高，而图像检测与分割是实现肋骨骨折诊断的关键技术。本文综述了当前医学图像检测和分割模型在肋骨骨折诊断中的研究进展。首先对当前主流的图像检测和分割模型进行了系统介绍，然后对现有模型进行归纳和总结，分析了基于深度模型骨折诊断的各种算法，最后利用RibFrac挑战赛的公共数据库对模型进行对比分析。研究表明，基于图像检测和分割的肋骨骨折诊断方法在临床上已经有了长足的发展。然而，模型训练过程中容易受到样本数据的干扰，三维数据需要耗费大量的时间和资源，并且新模型和新技术难以实现。因此，在肋骨骨折诊断方面，图像检测和分割模型仍面临着许多挑战，有较大的发展空间。