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出版者:高等教育出版社

作者:曹文君等编

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1900-01-01

价格:15.5

装帧:平装

isbn号码:9787040115642

丛书系列:

图书标签:

• 计算机教学软件
• 教学软件开发
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《深度学习模型在医疗影像诊断中的应用实践》 图书简介 本书旨在深入探讨如何运用前沿的深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）等架构，解决当前医疗影像分析领域中面临的复杂挑战。全书内容聚焦于从数据预处理、模型设计、训练优化到临床部署的全流程实践，旨在为生物医学工程师、放射科医生以及相关研究人员提供一套详实、可操作的技术指南和理论基础。 第一部分：医疗影像数据的基石与挑战 本部分首先为读者构建起理解深度学习在医学影像领域应用所需的知识框架。我们将从医疗影像的采集特性入手，详细剖析X射线、CT、MRI和病理切片等主要模态的物理成像原理及其数据结构特点。针对医疗数据的特殊性，我们将用大量篇幅讨论数据标准化、去噪、增强（如对比度拉伸、非局部均值滤波）的关键技术，这是构建高性能模型的首要前提。 数据隐私和标注的稀缺性是制约医学AI发展的核心瓶颈。因此，我们将深入探讨联邦学习（Federated Learning）在保护患者隐私前提下实现多中心模型训练的机制。同时，详细介绍如何利用主动学习（Active Learning）和弱监督学习（Weakly Supervised Learning）策略，有效地利用有限或不精确的专家标注，提高模型学习效率。 第二部分：核心深度学习架构与模型构建 本部分是本书的技术核心，专注于介绍和分析当前在医疗影像分析中表现卓越的深度学习架构。 经典与进阶的CNN架构：我们将从基础的LeNet、AlexNet回顾起，重点剖析ResNet、DenseNet、Inception系列在图像分类和器官/病灶分割任务中的适用性。特别地，针对需要高精度边界识别的分割任务，我们会详尽解析U-Net及其衍生结构（如V-Net、Attention U-Net），解释其跳跃连接（Skip Connections）如何有效融合高层语义信息与低层细节信息。 Transformer模型在视觉领域的扩展：随着Transformer架构在自然语言处理中的巨大成功，我们转向探讨Vision Transformer (ViT) 及其在医学影像分析中的潜力。我们将比较CNN与纯Attention机制的优劣，并展示如何通过混合架构（如Swin Transformer）来平衡全局上下文理解和局部特征提取的能力。 时序与三维数据处理：针对CT/MRI等三维数据和PET动态扫描等时序数据，我们将探讨如何应用3D-CNN以及结合RNN/LSTM的混合模型，实现体积数据的有效特征提取和病灶的立体定位。 第三部分：关键临床应用场景的深度剖析 本书通过具体的临床案例，展示模型从理论到应用的转化过程。 肿瘤检测与量化：详细阐述如何构建多模态融合模型，用于早期肺结节的检测、良恶性判断以及肿瘤负荷的精确量化。重点讨论如何处理微小病灶的漏检问题，并引入可解释性AI（XAI）技术，如Grad-CAM，以增强临床决策的透明度。 眼底疾病的自动化筛查：以糖尿病视网膜病变（DR）和青光眼筛查为例，展示如何利用大规模眼底照片数据集训练高灵敏度的分类和分割模型，探讨模型在基层医疗机构部署时的性能要求。 数字病理学的突破：分析全玻片扫描（WSI）图像的超高分辨率特性带来的计算挑战。介绍如何使用多尺度分析和图神经网络（GNN）来处理组织切片中的细胞形态和微环境关系，实现癌症分级和预后预测。 第四部分：模型验证、可解释性与临床集成 一个高性能的算法必须经过严格的临床验证才能投入使用。本部分着重于“如何证明AI的可靠性”。 严格的性能评估：超越传统的准确率指标，我们将深入讲解敏感性、特异性、AUC、F1-Score等在医学诊断场景中的实际意义。重点讨论如何设计前瞻性研究和多中心回顾性研究来评估模型的泛化能力和鲁棒性。 可解释性（XAI）的必要性：解释为什么在医疗领域，黑箱模型是不可接受的。系统介绍LIME、SHAP值以及基于激活图的归因方法，并提供如何将这些解释性结果转化为医生可以理解的决策支持证据的框架。 临床工作流的无缝集成：讨论如何设计高效的推理管道，确保模型响应时间满足急诊需求。内容涵盖与现有PACS/RIS系统的接口标准（如DICOM），以及构建用户友好的交互界面，实现AI辅助诊断的闭环管理。 第五部分：面向未来的研究方向与伦理考量 最后，本书展望了深度学习在医疗领域的前沿发展趋势，包括因果推断在疾病进展预测中的应用、小样本学习的进步，以及AI模型在个性化治疗方案制定中的潜力。同时，本书对数据偏见、算法公平性、以及医疗AI的法律和伦理责任进行了审慎的探讨，提醒研究人员和开发者在追求技术创新的同时，必须肩负起对患者健康的终极责任。 本书内容翔实，图文并茂，结合了最新的学术研究成果与成熟的工程实践案例，是医疗AI领域从业者提升专业技能、把握技术前沿的必备参考书。

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这本书最让我震撼的是它对“学习的未来形态”所描绘的蓝图，充满了史诗般的想象力，却又根植于坚实的工程学基础之上。作者对“个性化学习路径的动态优化算法”的描述，虽然涉及复杂的数学模型，但其核心思想——即系统如何像一个拥有高度自我修正能力的生物体一样，根据每个学生的实时反应调整教学内容推送的速度和难度——却被解释得极其清晰。书中穿插了许多历史案例，比如早期远程教育的局限性，与当代基于大数据的自适应学习系统的对比，这种历史纵深感让当前的成就显得更加来之不易。我特别赞赏作者对“教师角色的重新定义”这一章节的深度挖掘。他不再将教师视为知识的唯一输出者，而是定位为“学习环境的架构师”和“认知冲突的引导者”。这种角色的转变，不仅是对传统教师的一种赋权，也是对未来教育工作者能力要求的一次重新界定，要求他们必须具备跨领域的整合能力和对人机交互的深刻理解。全书的阅读过程，就是一场对固有教育观念的持续冲击与重建，它激励着我以一种全新的、更加系统和富有远见的角度去审视任何形式的知识传递活动。

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从排版和术语使用的角度来看，这本书展现出一种近乎偏执的严谨性。大量的专业术语被清晰地定义和标注，并且在首次出现时，作者总会附带一个简短的、通俗易懂的注解，这极大地降低了阅读门槛，让非专业背景的读者也能迅速跟进。我尤其喜欢它对于“隐性知识传递”这一主题的处理。作者没有仅仅停留在讨论如何将知识显性化，而是花了大篇幅阐述在数字环境中，如何通过精心设计的交互情境，让那些难以言传的“窍门”和“直觉”自然地在学习者之间流动。书中提及的“情境化模拟沙盘”的设计理念，简直是天才之作，它要求学习者在虚拟的、高压力的决策环境中，模拟真实的职业挑战，从而在操作中内化那些书本上难以教授的经验法则。此外，作者对于“技术伦理融入教学”的讨论也十分到位，他探讨了在新一代技术工具普及的背景下，如何引导学生思考工具背后的社会影响，避免单纯的技术崇拜，这一点体现了极高的社会责任感。

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这本书的逻辑构建宛如一座精密的瑞士钟表，每一个齿轮都咬合得天衣无缝，但其内核的驱动力却充满了人文关怀。我特别欣赏作者在论述“学习者自主性培养”时所采用的案例研究。他选取了几个看似完全不相关的学科领域——从古典音乐的即兴演奏到高级程序语言的底层逻辑设计——来论证“在受限自由中实现创造力爆发”的共同规律。这种跨学科的视野极大地拓宽了我的思维边界。书中对“有效错误机制”的探讨更是颠覆了我以往的认知。过去我们总是在努力“消除错误”，但作者却提出，如果不设计一套系统化的“良性错误引导路径”，学习者就永远无法触及真正的知识难点。他甚至提供了一套基于行为心理学设计的“错误激励矩阵”，这套矩阵详细划分了不同错误类型所应采取的干预级别和反馈措辞，读起来让人大呼过瘾，完全不像一本枯燥的教材，更像是一部高明的心理博弈术。我对其中关于“认知负荷阈值”与“信息密度排布”的章节进行了反复研读，作者用非常直观的图表展示了当信息流超过特定阈值后，学习效果会如何断崖式下跌，这对于设计任何形式的教学材料都是一个警钟。

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读完这本书，我感觉自己被灌输了一种全新的“系统思维”。作者仿佛是一位经验丰富的建筑师，他没有直接教你如何砌砖头（即如何教授单个知识点），而是给你展示了整栋大厦的结构蓝图——从地基的稳固性到屋顶的采光设计，无一不关乎全局。他对“教学流程的敏捷化管理”的论述尤其具有启发性。他将软件工程中的Scrum和看板方法论巧妙地嫁接到教学迭代周期中，主张将一个学期的教学计划分解成多个短周期的“冲刺”，每个冲刺结束都有明确的交付物和评审环节。这种方法论的引入，让整个教学过程变得透明、可追踪，也更容易适应外部环境的变化。书中关于“资源集成与调度”的部分也极为扎实，详细列举了开源工具链的集成策略，以及如何构建一个低成本、高效率的混合式学习平台，这对于预算有限的教育机构来说，简直是雪中送炭。作者在论述过程中，极少使用空泛的口号，而是用大量详实的“流程图”和“步骤分解表”来支撑观点，阅读体验非常扎实可靠。

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这本书的装帧设计实在让人眼前一亮，那种沉稳中透着现代感的封面处理，立刻就抓住了我的注意力。初翻阅时，我最先留意到的是作者在引言部分对“知识体系重构”的深刻见解。他似乎在挑战传统教育模式中那种僵硬的、线性的知识传授方式，转而倡导一种更具流动性和适应性的学习路径。书中对不同学习风格的分类讨论尤为精妙，比如他描述的那种“视觉驱动型学习者”如何与“听觉内化型学习者”在同一个学习环境中产生认知冲突的场景，简直就像在我脑海中播放了一部纪录片，非常真实。而且，作者并未停留在理论层面，他详细剖析了如何通过微调课程结构来平衡这些差异，比如引入“模块化内容包”的概念，使得即便是面对全新的技术变革，课程内容也能像搭积木一样快速迭代更新，而不是推倒重来。这种前瞻性和实操性结合得非常到位，让我感觉自己不仅仅是在阅读一本技术指南，更像是在参与一场关于未来教育形态的深度对话。书中对于“评估反馈闭环”的论述尤其让我印象深刻，它强调的不是期末的简单打分，而是一种贯穿始终的、低干扰性的即时数据采集与分析过程，这无疑对提升学习效率有着质的帮助。

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