人工智能在外科临床中的应用

四、我国药物研发必须尽早拥抱人工智能

三、人工智能发展需要生态和数据作为前提条件

二、人工智能重塑药物研发模式

一、传统药物研发模式

第三节 人工智能重塑药物研发模式

四、人工智能挑战临床药物研发

三、人工智能赋能中药发展

二、人工智能提升优化临床用药工作模式

一、人工智能赋能临床药师

第二节 人工智能赋能临床药学

三、人工智能在药物研发中的应用场景

二、人工智能对药物研发过程的渗透改变

一、人工智能赋能临床药物研发的原始动力

第一节 人工智能赋能临床药物研发

第十九章 人工智能赋能药物研发和临床药物使用

二、基于腹腔镜仪器跟踪技术在技能评估中的应用

一、在达芬奇机器人人体工程学及3D打印手术模拟上的应用（力度测量）

第三节 AI在外科培训中的特殊应用

二、应用人工智能引擎进行医患沟通交互

一、外科诊断推理能力的培训

第二节 人工智能在外科非手术技能培训的应用

二、基于虚拟现实模拟系统的机器学习评估的应用

一、深度学习应用于机器人辅助外科客观技能评估

第一节 利用AI评估外科操作培训

第十八章 人工智能赋能外科医师培训

第四节 国产人工智能外科医疗器械的应用推广及展望

二、基于手术机器人的智能手术治疗

一、基于影像识别的智能诊断

第三节 人工智能外科医疗器械的临床应用

三、辅助外科技术评估与教育培训

二、辅助治疗相关人工智能外科医疗器械技术

一、辅助诊断相关人工智能外科医疗器械技术

第二节 人工智能外科医疗器械技术进展

二、现代外科医疗器械简介

一、外科医疗器械发展历程概述

第一节 外科医疗器械发展概况

第十七章 人工智能赋能外科医疗器械发展

二、基于脑电的抑郁/健康、抑郁程度的辅助诊断应用举例

一、术后精神量化应用举例

第二节 人工智能赋能术后精神评估的临床应用案例

二、肺结节筛查应用举例

一、鉴别良性与恶性肾肿瘤应用举例

第一节 人工智能赋能术前诊断的临床应用案例

第十六章 人工智能赋能外科的临床应用案例

三、明确风险责任规制

二、严格遵守人工智能伦理规范

一、外科护士要主动拥抱人工智能

第四节 展望

二、增强现实技术在护理教育中的应用

一、虚拟现实技术在护理教育中的应用

第三节 人工智能在外科护理教育中的应用

三、可视化大屏展示系统

二、语音电子病历

一、护理决策支持系统

第二节 外科护理人工智能硬件和信息化建设

三、人工智能在外科重症监护室的应用

二、人工智能在手术室中应用

一、人工智能在外科病房护理中的应用

第一节 人工智能在外科围手术期护理中的应用

第十五章 人工智能在外科护理中的应用

二、人工智能在ICU中的应用

一、概况

第三节 人工智能助力外科术后监护

三、智能康复未来展望

二、康复机器人分类

一、康复机器人概况

第二节 康复机器人助力患者康复训练

四、人工智能辅助外科术后护理

三、人工智能助力外科术后随访

二、人工智能加速外科术后恢复

一、背景

第一节 人工智能助力外科术后康复及随访

第十四章 人工智能在外科术后康复和监护领域的应用

第六节 人工智能在急诊科应用中的困难与挑战

第五节 人工智能与急症患者的家庭监控

第四节 人工智能对急诊疾病不良事件及预后的预测

二、人工智能应用于危重症患者的监护

一、人工智能应用于危重症患者的辅助决策

第三节 人工智能与危重症患者的救治

二、人工智能应用于突发群体事件的检伤分类

一、人工智能应用于疾病危重程度的判断

第二节 人工智能与急诊预检分诊

二、人工智能应用于急危重症的诊断预测

一、人工智能应用于急诊患者的手术预测

第一节 人工智能与急危重症辅助诊断

第十三章 人工智能在急诊科的应用

第三节 人工智能赋能麻醉医生的总结与展望

二、围手术期监测与人工智能

一、智能麻醉信息采集与管理系统

第二节 人工智能麻醉的临床应用

第一节 麻醉人工智能发展的概述

第十二章 人工智能在麻醉临床中的应用

四、智能治疗计划系统结果和存在的不足

三、智能治疗计划系统的工作原理及优势

二、人工制定放疗计划的流程和带来的问题

一、放疗计划系统的组成及作用

第四节 人工智能在智能治疗计划系统中的应用

五、当前的深度学习自动分割的局限性

四、基于AI进行自动靶区勾画的方法

三、传统的自动分割技术方法

二、手动勾画的流程及带来的问题

一、靶区勾画的定义和对于放疗的意义

第三节 人工智能在自动靶区勾画中的应用

三、应用AI进行多模态图像智能配准的方法

二、多模态图像的传统处理方法

一、多模态图像在放疗中的重要价值

第二节 人工智能在多模态图像智能配准中的应用

第一节 人工智能在放射治疗领域的应用现状和前景

第十一章 人工智能在放射肿瘤治疗领域的应用

第二节 人工智能在介入放射学中的应用展望

二、术中引导

一、介入治疗患者筛选

第一节 人工智能在介入放射学中的应用场景

第十章 人工智能在介入放射学的应用

第三节 人工智能在超声诊断的前景和展望

四、人工智能在心血管超声诊断中的应用

三、人工智能在肝脏超声中的应用

二、人工智能在乳腺超声诊断中的应用

一、人工智能在甲状腺超声诊断中的应用

第二节 人工智能在超声诊断中的应用

第一节 人工智能在超声领域的应用现状

第九章 人工智能在超声领域的临床应用

七、总结与展望

六、教学

五、人工智能设备

四、临床监测

三、疗效监测和预后评估

二、影像诊断

一、序论

第八章 人工智能在神经外科的应用

三、展望

二、社会、经济和法律方面的挑战

一、技术挑战

第九节 人工智能发展的挑战和展望

四、手术机器人的未来发展

三、机器人系统的尺寸问题

二、机器人系统的成本问题

一、机器人系统的治疗效果

第八节 手术机器人的现存问题和未来发展

五、宫颈癌

四、子宫内膜癌

三、子宫肌瘤剔除术

二、子宫内膜异位症手术

一、阴道骶骨固定术

第七节 手术机器人在妇科临床中的应用

五、肾结石手术

四、肾盂输尿管成形术

三、膀胱癌根治术

二、肾部分切除术

一、前列腺癌根治术

第六节 手术机器人在泌尿外科临床中的应用

二、根据骨科手术类型的不同分类

一、根据机器人与手术医师的关系以及自动化程度，机器人在骨科的应用分类

第五节 手术机器人在骨科临床中的应用

二、肺癌

一、心脏疾患

第四节 手术机器人在心胸外科临床中的应用

十、腹股沟疝手术

九、结肠直肠切除术

八、肾上腺切除术

七、全胰腺切除术

六、肝脏切除术

五、胆囊切除术

四、胃旁路/十二指肠缩小术

三、全胃切除术与淋巴结清扫术

二、袖状胃减容术

一、食管裂孔疝和Nissen胃底折叠术

第三节 手术机器人的普外科应用现状

二、达芬奇手术系统

一、RAS设备通常具有若干组件

第二节 人工智能进入外科临床

三、微创手术与开放手术的比较

二、微创手术历史

一、微创手术简介

第一节 人工智能与微创外科概述

第七章 人工智能在微创外科中的应用

三、软组织建模在虚拟手术规划中的研究

二、人工智能与医学可视化

一、人工智能在医疗影像领域的应用概述

第四节 前景展望

四、泌尿外科临床应用案例

三、胸外科临床应用案例

二、神经外科临床应用案例

一、肝胆外科应用案例

第三节 应用实例

二、医学影像可视化研究现状

一、计算机手术规划系统研究现状

第二节 国内外研究现状

五、模拟切割技术

四、医学影像可视化的意义与应用

三、医学影像可视化介绍

二、计算机手术规划系统的重大意义

一、计算机手术规划系统介绍

第一节 概论

第六章 人工智能赋能的外科术前规划

二、基于U-Net网络结构的图像配准深度学习模型

一、基于深度学习的图像配准基本原理

第三节 基于深度学习的图像配准算法

二、图像配准模型与算法

一、图像配准的基本原理

第二节 图像配准的模型与算法

二、图像配准发展简史

一、图像配准及应用场景

第一节 图像配准概述

第五章 图像配准模型与算法

二、全卷积神经网络模型的改进

一、全卷积神经网络

第三节 基于深度学习的图像分割模型与算法

四、基于机器学习的方法

三、基于图割的分割方法

二、活动轮廓模型

一、基于模糊集理论的方法：聚类算法

第二节 经典的图像分割模型与算法

第一节 图像分割发展历史

第四章 图像分割模型与算法

四、模型驱动和数据驱动结合的MRI重建方法

三、基于深度学习的医学影像重建算法

二、基于深度学习的MRI重建

一、深度学习原理与数据驱动的医学影像处理

第三节 基于深度学习的图像重建模型与算法

四、医学图像重建方法的评估

三、图像重建的优化算法

二、基于稀疏表示的数学建模

一、信号的稀疏表示

第二节 基于稀疏表示的图像重建模型与算法

三、图像重建发展史

二、图像重建的应用场景

一、什么是图像重建

第一节 图像重建概述

第三章 图像重建模型与算法

二、两种深度神经网络构架

一、基于深度学习的基本原理

第三节 深度神经网络及其结构

二、神经网络的全局逼近性

一、神经网络

第二节 神经网络与映射逼近

三、神经网络的爆发阶段

二、神经网络的发展阶段

一、神经网络的起源阶段

第一节 神经网络的发展历史

第二章 深度神经网络的数理基础

四、AI疾病预测

三、AI群体健康管理

二、AI辅助治疗

一、AI辅助诊断

第三节 人工智能医疗应用技术及现状

二、多模态图像融合技术

一、自然语言处理技术

第二节 人工智能理论与技术

二、人工智能医疗发展历史

一、人工智能发展历史

第一节 人工智能医疗发展史

第一章 人工智能医疗概述

前言

编者

版权信息

封面

封面

版权信息

编者

前言

第一章 人工智能医疗概述

第一节 人工智能医疗发展史

一、人工智能发展历史

二、人工智能医疗发展历史

第二节 人工智能理论与技术

一、自然语言处理技术

二、多模态图像融合技术

第三节 人工智能医疗应用技术及现状

一、AI辅助诊断

二、AI辅助治疗

三、AI群体健康管理

四、AI疾病预测

第二章 深度神经网络的数理基础

第一节 神经网络的发展历史

一、神经网络的起源阶段

二、神经网络的发展阶段

三、神经网络的爆发阶段

第二节 神经网络与映射逼近

一、神经网络

二、神经网络的全局逼近性

第三节 深度神经网络及其结构

一、基于深度学习的基本原理

二、两种深度神经网络构架

第三章 图像重建模型与算法

第一节 图像重建概述

一、什么是图像重建

二、图像重建的应用场景

三、图像重建发展史

第二节 基于稀疏表示的图像重建模型与算法

一、信号的稀疏表示

二、基于稀疏表示的数学建模

三、图像重建的优化算法

四、医学图像重建方法的评估

第三节 基于深度学习的图像重建模型与算法

一、深度学习原理与数据驱动的医学影像处理

二、基于深度学习的MRI重建

三、基于深度学习的医学影像重建算法

四、模型驱动和数据驱动结合的MRI重建方法

第四章 图像分割模型与算法

第一节 图像分割发展历史

第二节 经典的图像分割模型与算法

一、基于模糊集理论的方法：聚类算法

二、活动轮廓模型

三、基于图割的分割方法

四、基于机器学习的方法

第三节 基于深度学习的图像分割模型与算法

一、全卷积神经网络

二、全卷积神经网络模型的改进

第五章 图像配准模型与算法

第一节 图像配准概述

一、图像配准及应用场景

二、图像配准发展简史

第二节 图像配准的模型与算法

一、图像配准的基本原理

二、图像配准模型与算法

第三节 基于深度学习的图像配准算法

一、基于深度学习的图像配准基本原理

二、基于U-Net网络结构的图像配准深度学习模型

第六章 人工智能赋能的外科术前规划

第一节 概论

一、计算机手术规划系统介绍

二、计算机手术规划系统的重大意义

三、医学影像可视化介绍

四、医学影像可视化的意义与应用

五、模拟切割技术

第二节 国内外研究现状

一、计算机手术规划系统研究现状

二、医学影像可视化研究现状

第三节 应用实例

一、肝胆外科应用案例

二、神经外科临床应用案例

三、胸外科临床应用案例

四、泌尿外科临床应用案例

第四节 前景展望

一、人工智能在医疗影像领域的应用概述

二、人工智能与医学可视化

三、软组织建模在虚拟手术规划中的研究

第七章 人工智能在微创外科中的应用

第一节 人工智能与微创外科概述

一、微创手术简介

二、微创手术历史

三、微创手术与开放手术的比较

第二节 人工智能进入外科临床

一、RAS设备通常具有若干组件

二、达芬奇手术系统

第三节 手术机器人的普外科应用现状

一、食管裂孔疝和Nissen胃底折叠术

二、袖状胃减容术

三、全胃切除术与淋巴结清扫术

四、胃旁路/十二指肠缩小术

五、胆囊切除术

六、肝脏切除术

七、全胰腺切除术

八、肾上腺切除术

九、结肠直肠切除术

十、腹股沟疝手术

第四节 手术机器人在心胸外科临床中的应用

一、心脏疾患

二、肺癌

第五节 手术机器人在骨科临床中的应用

一、根据机器人与手术医师的关系以及自动化程度，机器人在骨科的应用分类

二、根据骨科手术类型的不同分类

第六节 手术机器人在泌尿外科临床中的应用

一、前列腺癌根治术

二、肾部分切除术

三、膀胱癌根治术

四、肾盂输尿管成形术

五、肾结石手术

第七节 手术机器人在妇科临床中的应用

一、阴道骶骨固定术

二、子宫内膜异位症手术

三、子宫肌瘤剔除术

四、子宫内膜癌

五、宫颈癌

第八节 手术机器人的现存问题和未来发展

一、机器人系统的治疗效果

二、机器人系统的成本问题

三、机器人系统的尺寸问题

四、手术机器人的未来发展

第九节 人工智能发展的挑战和展望

一、技术挑战

二、社会、经济和法律方面的挑战

三、展望

第八章 人工智能在神经外科的应用

一、序论

二、影像诊断

三、疗效监测和预后评估

四、临床监测

五、人工智能设备

六、教学

七、总结与展望

第九章 人工智能在超声领域的临床应用

第一节 人工智能在超声领域的应用现状

第二节 人工智能在超声诊断中的应用

一、人工智能在甲状腺超声诊断中的应用

二、人工智能在乳腺超声诊断中的应用

三、人工智能在肝脏超声中的应用

四、人工智能在心血管超声诊断中的应用

第三节 人工智能在超声诊断的前景和展望

第十章 人工智能在介入放射学的应用

第一节 人工智能在介入放射学中的应用场景

一、介入治疗患者筛选

二、术中引导

第二节 人工智能在介入放射学中的应用展望

第十一章 人工智能在放射肿瘤治疗领域的应用

第一节 人工智能在放射治疗领域的应用现状和前景

第二节 人工智能在多模态图像智能配准中的应用

一、多模态图像在放疗中的重要价值

二、多模态图像的传统处理方法

三、应用AI进行多模态图像智能配准的方法

第三节 人工智能在自动靶区勾画中的应用

一、靶区勾画的定义和对于放疗的意义

二、手动勾画的流程及带来的问题

三、传统的自动分割技术方法

四、基于AI进行自动靶区勾画的方法

五、当前的深度学习自动分割的局限性

第四节 人工智能在智能治疗计划系统中的应用

一、放疗计划系统的组成及作用

二、人工制定放疗计划的流程和带来的问题

三、智能治疗计划系统的工作原理及优势

四、智能治疗计划系统结果和存在的不足

第十二章 人工智能在麻醉临床中的应用

第一节 麻醉人工智能发展的概述

第二节 人工智能麻醉的临床应用

一、智能麻醉信息采集与管理系统

二、围手术期监测与人工智能

第三节 人工智能赋能麻醉医生的总结与展望

第十三章 人工智能在急诊科的应用

第一节 人工智能与急危重症辅助诊断

一、人工智能应用于急诊患者的手术预测

二、人工智能应用于急危重症的诊断预测

第二节 人工智能与急诊预检分诊

一、人工智能应用于疾病危重程度的判断

二、人工智能应用于突发群体事件的检伤分类

第三节 人工智能与危重症患者的救治

一、人工智能应用于危重症患者的辅助决策

二、人工智能应用于危重症患者的监护

第四节 人工智能对急诊疾病不良事件及预后的预测

第五节 人工智能与急症患者的家庭监控

第六节 人工智能在急诊科应用中的困难与挑战

第十四章 人工智能在外科术后康复和监护领域的应用

第一节 人工智能助力外科术后康复及随访

一、背景

二、人工智能加速外科术后恢复

三、人工智能助力外科术后随访

四、人工智能辅助外科术后护理

第二节 康复机器人助力患者康复训练

一、康复机器人概况

二、康复机器人分类

三、智能康复未来展望

第三节 人工智能助力外科术后监护

一、概况

二、人工智能在ICU中的应用

第十五章 人工智能在外科护理中的应用

第一节 人工智能在外科围手术期护理中的应用

一、人工智能在外科病房护理中的应用

二、人工智能在手术室中应用

三、人工智能在外科重症监护室的应用

第二节 外科护理人工智能硬件和信息化建设

一、护理决策支持系统

二、语音电子病历

三、可视化大屏展示系统

第三节 人工智能在外科护理教育中的应用

一、虚拟现实技术在护理教育中的应用

二、增强现实技术在护理教育中的应用

第四节 展望

一、外科护士要主动拥抱人工智能

二、严格遵守人工智能伦理规范

三、明确风险责任规制

第十六章 人工智能赋能外科的临床应用案例

第一节 人工智能赋能术前诊断的临床应用案例

一、鉴别良性与恶性肾肿瘤应用举例

二、肺结节筛查应用举例

第二节 人工智能赋能术后精神评估的临床应用案例

一、术后精神量化应用举例

二、基于脑电的抑郁/健康、抑郁程度的辅助诊断应用举例

第十七章 人工智能赋能外科医疗器械发展

第一节 外科医疗器械发展概况

一、外科医疗器械发展历程概述

二、现代外科医疗器械简介

第二节 人工智能外科医疗器械技术进展

一、辅助诊断相关人工智能外科医疗器械技术

二、辅助治疗相关人工智能外科医疗器械技术

三、辅助外科技术评估与教育培训

第三节 人工智能外科医疗器械的临床应用

一、基于影像识别的智能诊断

二、基于手术机器人的智能手术治疗

第四节 国产人工智能外科医疗器械的应用推广及展望

第十八章 人工智能赋能外科医师培训

第一节 利用AI评估外科操作培训

一、深度学习应用于机器人辅助外科客观技能评估

二、基于虚拟现实模拟系统的机器学习评估的应用

第二节 人工智能在外科非手术技能培训的应用

一、外科诊断推理能力的培训

二、应用人工智能引擎进行医患沟通交互

第三节 AI在外科培训中的特殊应用

一、在达芬奇机器人人体工程学及3D打印手术模拟上的应用（力度测量）

二、基于腹腔镜仪器跟踪技术在技能评估中的应用

第十九章 人工智能赋能药物研发和临床药物使用

第一节 人工智能赋能临床药物研发

一、人工智能赋能临床药物研发的原始动力

二、人工智能对药物研发过程的渗透改变

三、人工智能在药物研发中的应用场景

第二节 人工智能赋能临床药学

一、人工智能赋能临床药师

二、人工智能提升优化临床用药工作模式

三、人工智能赋能中药发展

四、人工智能挑战临床药物研发

第三节 人工智能重塑药物研发模式

一、传统药物研发模式

二、人工智能重塑药物研发模式

三、人工智能发展需要生态和数据作为前提条件

四、我国药物研发必须尽早拥抱人工智能