第1章 青少年特發(fā)性脊柱側(cè)凸醫(yī)學(xué)影像評估基本方法
1.1 脊柱的功能結(jié)構(gòu)
1.2 青少年特發(fā)性脊柱側(cè)凸及其醫(yī)學(xué)成像方法
1.2.1 青少年特發(fā)性脊柱側(cè)凸
1.2.2 脊柱側(cè)凸醫(yī)學(xué)成像方法
1.3 青少年特發(fā)性脊柱側(cè)凸X線成像醫(yī)學(xué)評估方法及其存在問題
1.4 人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像評估中的應(yīng)用
1.4.1 深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像處理任務(wù)中的應(yīng)用
1.4.2 深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像評估中的優(yōu)勢
1.4.3 深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像評估實踐中的挑戰(zhàn)
第2章 脊柱X線圖像Cobb角自動測量
2.1 Cobb角計算機(jī)輔助測量方法研究現(xiàn)狀
2.1.1 基于傳統(tǒng)圖像處理的Cobb角計算機(jī)輔助測量方法研究進(jìn)展
2.1.2 基于深度學(xué)習(xí)的Cobb角計算機(jī)輔助測量方法研究進(jìn)展
2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型——U-Net模型
2.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）
2.2.2 U-Net模型
2.3 改進(jìn)的U-Net脊柱圖像分割網(wǎng)絡(luò)
2.3.1 改進(jìn)的U-Net分割網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
2.3.2 多尺度卷積的Inception模塊
2.3.3 殘差模塊
2.3.4 卷積塊注意力模塊（CBAM）
2.3.5 脊柱X線圖像椎體分割結(jié)果及其評估
2.4 Cobb角自動測量及實驗結(jié)果評估
2.4.1 Cobb角自動測量
2.4.2 Cobb角測量結(jié)果評估
2.5 本章小結(jié)
第3章 脊柱X線圖像椎體旋轉(zhuǎn)度自動測量
3.1 椎體旋轉(zhuǎn)度計算機(jī)輔助測量方法研究現(xiàn)狀
3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型——HRNet模型
3.3 基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的椎體關(guān)鍵點檢測和椎弓根影分割
3.3.1 基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的特征提取模塊
3.3.2 CoordConv層和PSA機(jī)制
3.3.3 解碼層
3.3.4 脊柱X線圖像椎體關(guān)鍵點檢測和椎弓根影分割結(jié)果及評估
3.4 椎體旋轉(zhuǎn)度自動測量及實驗結(jié)果評估
3.4.1 椎體旋轉(zhuǎn)度自動測量方法
3.4.2 椎體旋轉(zhuǎn)度自動測量結(jié)果及其評估
3.5 本章小結(jié)
第4章 骨盆X線圖像Risser征自動分級
4.1 骨骼成熟度計算機(jī)輔助評估方法研究現(xiàn)狀
4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型——Transformer模型
4.2.1 自注意力機(jī)制(Self-Attention)
4.2.2 Transformer模型
4.2.3 Swin Transformer模型
4.3 基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的Risser征自動分級
4.3.1 基于Swin-Transformer模型的多任務(wù)特征提取
4.3.2 改進(jìn)的Swin Transformer模塊
4.3.3 實施細(xì)節(jié)
4.3.4 實驗結(jié)果
4.4 本章小結(jié)
第5章 脊柱X線圖像三維重建
5.1 脊柱三維重建方法研究現(xiàn)狀
5.1.1 傳統(tǒng)脊柱三維重建方法
5.1.2 基于深度學(xué)習(xí)的脊柱三維重建方法
5.1.3 單視圖三維重建
5.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計
5.2.1 網(wǎng)絡(luò)總體結(jié)構(gòu)
5.2.2 小波變換特征提取模塊
5.2.3 維度變換模塊
5.2.4 特征融合模塊
5.2.5 損失函數(shù)
5.3 實驗設(shè)置
5.3.1 數(shù)據(jù)集
5.3.2 評價指標(biāo)
5.3.3 實驗細(xì)節(jié)
5.4 實驗結(jié)果和分析
5.4.1 對比實驗
5.4.2 消融實驗
5.4.3 泛化性能實驗
5.5 本章小結(jié)
第6章 脊柱側(cè)凸病例模型生成方法
6.1 醫(yī)學(xué)模型生成方法研究現(xiàn)狀
6.1.1 傳統(tǒng)生成方法
6.1.2 深度學(xué)習(xí)生成方法
6.2 變分自編碼器
6.3 腰椎生成網(wǎng)絡(luò)設(shè)計
6.3.1 生成網(wǎng)絡(luò)總體結(jié)構(gòu)
6.3.2 空間坐標(biāo)注意力模塊
6.3.3 損失函數(shù)
6.3.4 噪聲層
6.4 實驗和結(jié)果分析
6.4.1 數(shù)據(jù)集和參數(shù)設(shè)置
6.4.2 評價指標(biāo)
6.4.3 腰椎重建實驗
6.4.4 腰椎生成實驗
6.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)