人工智能與椎體骨折診斷

第1章  緒論/ 001
1.1 人工智能的起源和定義/002
1.1.1 人工智能的起源/002
1.1.2 人工智能的定義/005
1.2 人工智能的分類/007
1.2.1 按發(fā)展階段分類/007
1.2.2 按應用技術領域分類/008
1.2.3 按人工智能在各行各業(yè)的應用分類/011
1.2.4 按智能化強弱程度分類、014
1.3 人工智能的發(fā)展與趨勢/016
1.3.1 人工智能的發(fā)展歷程/016
1.3.2 深度學習的發(fā)展現(xiàn)狀/019
1.3.3 人工智能所面臨的問題以及未來趨勢/021
 
第2章  人工智能發(fā)展簡介/025
2.1 機器學習基礎介紹/026
2.1.1 基本概念/026
2.1.2 機器學習的三個基本要素/027
2.1.3 機器學習的算法類型/030
2.1.4 數(shù)據(jù)的特征表示/031
2.1.5 評價指標/032
2.1.6 理論與定理/032
2.2 機器學習模型介紹/033
2.2.1 線性模型/033
2.2.2 非線性模型/036
2.2.3 進階模型/051
2.3 總結(jié)/063
 
第3章  人工智能與醫(yī)學/067
3.1 人工智能在醫(yī)學圖像檢測與分割中的應用/068
3.1.1 引言/068
3.1.2 基于人工智能的醫(yī)學圖像檢測/068
3.1.3 基于人工智能的醫(yī)學圖像分割/069
3.1.4 基于人工智能的椎骨定位與分割/070
3.2 基于人工智能的多模態(tài)醫(yī)學影像分析和應用/071
3.2.1 引言/071
3.2.2 多模態(tài)醫(yī)學影像/072
3.2.3 基于深度學習的多模態(tài)醫(yī)學影像分割的關鍵技術/073
3.2.4 深度學習的多模態(tài)醫(yī)學影像融合在腰椎組織分割中的應用/075
3.3 基于可視化的模型改進及其在醫(yī)學圖像處理中的應用/080
3.3.1 引言/080
3.3.2 深度學習可解釋性/081
3.3.3 U-Net模型及其可視化/085
3.3.4 網(wǎng)絡的整體結(jié)構/087
3.3.5 實驗結(jié)果及分析/088
 
第4章  人工智能在骨科疾病診斷中的應用/095
4.1 概述/096
4.2 人工智能在X線影像診斷骨科疾病中的應用/097
4.2.1 人工智能在X線診斷骨折中的應用/097
4.2.2 人工智能在X線診斷骨質(zhì)疏松中的應用/100
4.2.3 人工智能在X線診斷關節(jié)炎中的應用/103
4.2.4 人工智能在X線診斷腫瘤中的應用/105
4.2.5 人工智能在X線骨齡評估中的應用/107
4.2.6 人工智能在X線評估股骨頭缺血性壞死中的應用/108
4.2.7 人工智能在X線診斷脊柱側(cè)彎中的應用/111
4.3 人工智能在骨科疾病CT影像診斷中的應用/112
4.3.1 人工智能在骨折CT影像診斷中的應用/112
4.3.2 人工智能在骨質(zhì)疏松CT影像診斷中的應用/114
4.3.3 人工智能在脊柱關節(jié)炎CT影像診斷中的應用/117
4.3.4 人工智能在骨腫瘤CT影像診斷中的應用/118
4.4 人工智能在脊柱椎體骨折影像診斷中的臨床應用/119
4.4.1 骨質(zhì)疏松性椎體壓縮性骨折的臨床情況/120
4.4.2 人工智能深度學習的發(fā)展狀況/124
4.4.3 基于深度學習的醫(yī)療影像技術的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展現(xiàn)狀/124
4.4.4 圖像分割技術在脊椎影像上的發(fā)展狀況/125
 
第5章  脊柱椎體的構成和解剖學特點/139
5.1 頸椎的外科解剖/140
5.1.1 頸椎的解剖結(jié)構/140
5.1.2 脊柱椎體之間的連接結(jié)構/142
5.1.3 頸椎的關節(jié)連接/145
5.2 胸椎的外科解剖/146
5.2.1 椎體/146
5.2.2 椎弓根、椎板/146
5.2.3 棘突/147
5.2.4 關節(jié)突/147
5.2.5 橫突/147
5.3 腰椎的外科解剖/147
5.3.1 椎體/147
5.3.2 椎弓根、椎板、椎管、側(cè)隱窩和峽部/148
5.3.3 關節(jié)突/148
5.3.4 橫突/ 149
5.3.5 棘突/149
5.4 骶尾椎的外科解剖/149
5.4.1 概述/149
5.4.2 骶椎/150
5.4.3 尾椎/150
 
第6章  脊柱椎體的骨折分類與危險因素/151
6.1 頸椎骨折/152
6.1.1 上頸椎骨折/152
6.1.2 下頸椎骨折/155
6.2 胸腰椎骨折/157
6.2.1 損傷機制/157
6.2.2 胸腰椎的三柱理論/158
6.3 骶尾椎骨折/161
6.3.1 骶骨骨折/161
6.3.2 尾椎骨折/163
 
第7章  脊柱椎體的生物力學/165
7.1 脊椎的生理狀態(tài)力學構成/166
7.1.1 頸椎的生物力學/166
7.1.2 胸椎運動學/168
7.2 脊柱骨折和損傷的病理狀態(tài)力學構成/173
7.2.1 概述/173
7.2.2 頸椎損傷/173
7.2.3 胸腰椎骨折/177
 
第8章  脊柱椎體骨折的評估與影像學診斷/181
8.1 脊椎骨折的診斷與評估/182
8.1.1 解剖概要/182
8.1.2 正常脊柱影像表現(xiàn)/183
8.1.3 舉例不同類型的骨折影像表現(xiàn)/189
8.2 脊椎骨折的DR臨床應用與診斷解讀/193
8.2.1 概述/193
8.2.2 寰椎骨折/193
8.2.3 樞椎骨折/195
8.2.4 下頸椎及胸腰椎骨折/197
8.2.5 骶尾椎骨折/202
8.2.6 其他特殊的骨折/204
8.3 脊椎骨折的CT臨床應用與診斷解讀/206
8.3.1 概述/206
8.3.2 寰椎骨折/207
8.3.3 樞椎骨折/209
8.3.4 下頸椎及胸腰椎骨折/212
8.3.5 骶尾椎骨折/216
8.3.6 其他特殊的骨折/217
8.4 脊椎骨折的MRI臨床應用與診斷解讀/219
8.4.1 概述/219
8.4.2 骨損傷/220
8.4.3 椎體壓縮性骨折/222
8.4.4 爆裂性骨折/225
8.4.5 屈曲—分離骨折/226
8.4.6 骨折脫位/227
8.4.7 骶尾椎骨折/229
8.4.8 脊髓、硬膜囊損傷/230
8.5 脊柱骨折的鑒別診斷/234
8.5.1 概述/234
8.5.2 鑒別診斷/235
 
第9章  人工智能在脊柱外科中的應用與展望/251
9.1 人工智能和機器學習在脊柱研究中的應用/252
9.1.1 機器學習/253
9.1.2 人工智能和機器學習應用在脊柱研究中的發(fā)展現(xiàn)狀/254
9.1.3 總結(jié)/263
9.2 人工智能在脊柱外科診療中的現(xiàn)狀與展望/263
9.2.1 手術前患者管理與結(jié)局預測/264
9.2.2 圍手術期支持與機器人手術/265
9.2.3 總結(jié)與展望/268
 
第10章  人工智能醫(yī)療在椎體骨折中的挑戰(zhàn)、機遇與思考/275
10.1 人工智能在脊柱外科應用中面臨的挑戰(zhàn)/276
10.1.1 機器學習概述/276
10.1.2 脊柱外科中常見的機器學習模型/277
10.1.3 脊柱外科電子病歷的機器學習/279
10.1.4 道德問題和法規(guī)中的挑戰(zhàn)/280
10.1.5 小結(jié)/282
10.2 人工智能在脊柱外科診療中的不足與局限性/283
10.2.1 脊柱椎體壓縮性骨折/283
10.2.2 脊柱側(cè)彎/285
10.2.3 成人脊柱畸形/287
10.2.4 脊柱腫瘤學/290
10.2.5 小結(jié)/291
 
第11章  人工智能在醫(yī)療領域的現(xiàn)狀和未來/295
11.1 人工智能與全球醫(yī)療的布局/296
11.2 人工智能在國內(nèi)醫(yī)療的現(xiàn)狀和未來/301
致謝/311