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
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