人工智能与椎体骨折诊断 骨关节病脊柱肿瘤脊柱畸形矫正等 脊柱微创手术骨折分类脊柱椎体骨折影像学 广东科技

　　第1章  绪论/ 001
　　1.1 人工智能的起源和定义/002
　　1.1.1 人工智能的起源/002
　　1.1.2 人工智能的定义/005
　　1.2 人工智能的分类/007
　　1.2.1 按发展阶段分类/007
　　1.2.2 按应用技术领域分类/008
　　1.2.3 按人工智能在各行各业的应用分类/011
　　1.2.4 按智能化强弱程度分类、014
　　1.3 人工智能的发展与趋势/016
　　1.3.1 人工智能的发展历程/016
　　1.3.2 深度学习的发展现状/019
　　1.3.3 人工智能所面临的问题以及未来趋势/021
　　 
　　第2章  人工智能发展简介/025
　　2.1 机器学习基础介绍/026
　　2.1.1 基本概念/026
　　2.1.2 机器学习的三个基本要素/027
　　2.1.3 机器学习的算法类型/030
　　2.1.4 数据的特征表示/031
　　2.1.5 评价指标/032
　　2.1.6 理论与定理/032
　　2.2 机器学习模型介绍/033
　　2.2.1 线性模型/033
　　2.2.2 非线性模型/036
　　2.2.3 进阶模型/051
　　2.3 总结/063
　　 
　　第3章  人工智能与医学/067
　　3.1 人工智能在医学图像检测与分割中的应用/068
　　3.1.1 引言/068
　　3.1.2 基于人工智能的医学图像检测/068
　　3.1.3 基于人工智能的医学图像分割/069
　　3.1.4 基于人工智能的椎骨定位与分割/070
　　3.2 基于人工智能的多模态医学影像分析和应用/071
　　3.2.1 引言/071
　　3.2.2 多模态医学影像/072
　　3.2.3 基于深度学习的多模态医学影像分割的关键技术/073
　　3.2.4 深度学习的多模态医学影像融合在腰椎组织分割中的应用/075
　　3.3 基于可视化的模型改进及其在医学图像处理中的应用/080
　　3.3.1 引言/080
　　3.3.2 深度学习可解释性/081
　　3.3.3 U-Net模型及其可视化/085
　　3.3.4 网络的整体结构/087
　　3.3.5 实验结果及分析/088
　　 
　　第4章  人工智能在骨科疾病诊断中的应用/095
　　4.1 概述/096
　　4.2 人工智能在X线影像诊断骨科疾病中的应用/097
　　4.2.1 人工智能在X线诊断骨折中的应用/097
　　4.2.2 人工智能在X线诊断骨质疏松中的应用/100
　　4.2.3 人工智能在X线诊断关节炎中的应用/103
　　4.2.4 人工智能在X线诊断肿瘤中的应用/105
　　4.2.5 人工智能在X线骨龄评估中的应用/107
　　4.2.6 人工智能在X线评估股骨头缺血性坏死中的应用/108
　　4.2.7 人工智能在X线诊断脊柱侧弯中的应用/111
　　4.3 人工智能在骨科疾病CT影像诊断中的应用/112
　　4.3.1 人工智能在骨折CT影像诊断中的应用/112
　　4.3.2 人工智能在骨质疏松CT影像诊断中的应用/114
　　4.3.3 人工智能在脊柱关节炎CT影像诊断中的应用/117
　　4.3.4 人工智能在骨肿瘤CT影像诊断中的应用/118
　　4.4 人工智能在脊柱椎体骨折影像诊断中的临床应用/119
　　4.4.1 骨质疏松性椎体压缩性骨折的临床情况/120
　　4.4.2 人工智能深度学习的发展状况/124
　　4.4.3 基于深度学习的医疗影像技术的产业化发展现状/124
　　4.4.4 图像分割技术在脊椎影像上的发展状况/125
　　 
　　第5章  脊柱椎体的构成和解剖学特点/139
　　5.1 颈椎的外科解剖/140
　　5.1.1 颈椎的解剖结构/140
　　5.1.2 脊柱椎体之间的连接结构/142
　　5.1.3 颈椎的关节连接/145
　　5.2 胸椎的外科解剖/146
　　5.2.1 椎体/146
　　5.2.2 椎弓根、椎板/146
　　5.2.3 棘突/147
　　5.2.4 关节突/147
　　5.2.5 横突/147
　　5.3 腰椎的外科解剖/147
　　5.3.1 椎体/147
　　5.3.2 椎弓根、椎板、椎管、侧隐窝和峡部/148
　　5.3.3 关节突/148
　　5.3.4 横突/ 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  脊柱椎体的骨折分类与危险因素/151
　　6.1 颈椎骨折/152
　　6.1.1 上颈椎骨折/152
　　6.1.2 下颈椎骨折/155
　　6.2 胸腰椎骨折/157
　　6.2.1 损伤机制/157
　　6.2.2 胸腰椎的三柱理论/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  脊柱椎体的生物力学/165
　　7.1 脊椎的生理状态力学构成/166
　　7.1.1 颈椎的生物力学/166
　　7.1.2 胸椎运动学/168
　　7.2 脊柱骨折和损伤的病理状态力学构成/173
　　7.2.1 概述/173
　　7.2.2 颈椎损伤/173
　　7.2.3 胸腰椎骨折/177
　　 
　　第8章  脊柱椎体骨折的评估与影像学诊断/181
　　8.1 脊椎骨折的诊断与评估/182
　　8.1.1 解剖概要/182
　　8.1.2 正常脊柱影像表现/183
　　8.1.3 举例不同类型的骨折影像表现/189
　　8.2 脊椎骨折的DR临床应用与诊断解读/193
　　8.2.1 概述/193
　　8.2.2 寰椎骨折/193
　　8.2.3 枢椎骨折/195
　　8.2.4 下颈椎及胸腰椎骨折/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临床应用与诊断解读/206
　　8.3.1 概述/206
　　8.3.2 寰椎骨折/207
　　8.3.3 枢椎骨折/209
　　8.3.4 下颈椎及胸腰椎骨折/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临床应用与诊断解读/219
　　8.4.1 概述/219
　　8.4.2 骨损伤/220
　　8.4.3 椎体压缩性骨折/222
　　8.4.4 爆裂性骨折/225
　　8.4.5 屈曲—分离骨折/226
　　8.4.6 骨折脱位/227
　　8.4.7 骶尾椎骨折/229
　　8.4.8 脊髓、硬膜囊损伤/230
　　8.5 脊柱骨折的鉴别诊断/234
　　8.5.1 概述/234
　　8.5.2 鉴别诊断/235
　　 
　　第9章  人工智能在脊柱外科中的应用与展望/251
　　9.1 人工智能和机器学习在脊柱研究中的应用/252
　　9.1.1 机器学习/253
　　9.1.2 人工智能和机器学习应用在脊柱研究中的发展现状/254
　　9.1.3 总结/263
　　9.2 人工智能在脊柱外科诊疗中的现状与展望/263
　　9.2.1 手术前患者管理与结局预测/264
　　9.2.2 围手术期支持与机器人手术/265
　　9.2.3 总结与展望/268
　　 
　　第10章  人工智能医疗在椎体骨折中的挑战、机遇与思考/275
　　10.1 人工智能在脊柱外科应用中面临的挑战/276
　　10.1.1 机器学习概述/276
　　10.1.2 脊柱外科中常见的机器学习模型/277
　　10.1.3 脊柱外科电子病历的机器学习/279
　　10.1.4 道德问题和法规中的挑战/280
　　10.1.5 小结/282
　　10.2 人工智能在脊柱外科诊疗中的不足与局限性/283
　　10.2.1 脊柱椎体压缩性骨折/283
　　10.2.2 脊柱侧弯/285
　　10.2.3 成人脊柱畸形/287
　　10.2.4 脊柱肿瘤学/290
　　10.2.5 小结/291
　　 
　　第11章  人工智能在医疗领域的现状和未来/295
　　11.1 人工智能与全球医疗的布局/296
　　11.2 人工智能在国内医疗的现状和未来/301
　　致谢/311

　　严瀚   骨外科教授，主任医师，硕士研究生导师，从事脊柱外科专业工作20余年，擅长颈椎病、腰椎退行性骨关节病、脊柱肿瘤、脊柱畸形矫正等手术治疗，对脊柱微创手术有独到的研究，擅长椎间孔镜等脊柱微创治疗。在国内中华系列期刊及核心期刊发表论文20余篇，目前主持广东省自然科学基金面上项目1项、广州市卫生健康科技重大项目1项、广州市高新特色技术项目1项。

　　人体的某些结构设计巧妙，骨骼排列复杂，脊柱椎体骨折是脊柱外科医生诊疗中常见的疾病，尽管影像学技术发展很成熟，但发生骨折时，临床上还是会存在“误诊”的可能。因而借助人工智能技术，辅助脊柱椎体骨折的诊断，能地程度提高椎体骨折的确诊率。本书共分为人工智能、椎体骨折、人工智能在脊柱椎体骨折诊断中的未来与展望三篇，主要介绍了人工智能的基本原理，人工智能与医学，脊柱椎体的构成和解剖学特点，脊柱椎体的骨折分类与危险因素，脊柱椎体的生物力学，脊柱椎体骨折的评估与影像学诊断，人工智能在脊柱外科中的应用与展望，人工智能医疗在椎体骨折中的挑战、机遇与思考，人工智能在医疗领域的现状和未来等内容。