内容简介

本书针对目前青少年特发性脊柱侧凸临床医学影像评估中存在的问题，提出了关于脊柱正位相X线图像分割、关键点检测、特征提取、分类、三维重建、病例模型生成的方法，介绍如何通过人工智能技术实现对脊柱侧凸计算机辅助评估，从而提高对脊柱侧凸评估的准确度、客观度和可靠性。全书分为6章：第1章概述了青少年特发性脊柱侧凸的医学影像评估方法及其存在问题，以及应用人工智能技术进行计算机辅助评估的意义；第2章介绍基于深度学习的脊柱X线图像Cobb角自动测量方法，包括基于U-Net模型的椎体分割方法；第3章介绍基于深度学习的脊柱X线图像椎体旋转度自动测量方法，包括基于HRNet模型进行多任务学习的椎体关键点检测和椎弓根影分割方法；第4章介绍基于深度学习的骨盆X线图像Risser征自动分级方法，包括基于Swin Transformer模型的髂骨区域特征提取方法；第5章介绍基于深度学习的脊柱正位相X线图像三维重建方法；第6章介绍基于变分自编码器的脊柱侧凸病例模型生成方法。各章方法均已在Python开发环境下编程实现，读者可以登录华信教育资源网下载这些程序代码。

本书可供计算机应用、医学影像处理、生物医学工程等领域的研究人员或工程技术人员参考，也可作为高等学校相关专业研究生关于医学影像处理应用课程的参考书。