房地产企业战略管理基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:上海人民出版社

作者:吴伟良

出品人:

页数:365

译者:

出版时间:2003-10

价格:21.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787208047143

丛书系列:

图书标签:

• 1
• 房地产
• 战略管理
• 企业管理
• 行业分析
• 投资
• 决策
• 营销
• 融资
• 风险管理
• 组织架构

好的，根据您的要求，我将为您构思一本与《房地产企业战略管理基础》主题完全不同、内容详实且具有专业深度的图书简介。以下是所构思的图书简介： --- 《深度学习驱动的医疗影像分析与诊断系统构建》 图书简介 导言： 在信息技术飞速发展的今天，人工智能，特别是深度学习技术，正以前所未有的速度渗透并重塑着传统行业。医疗健康领域，作为关乎人类福祉的核心领域，正迎来一场由数据和算法驱动的深刻变革。本书《深度学习驱动的医疗影像分析与诊断系统构建》，聚焦于如何利用最前沿的深度学习架构，解决医疗影像（如X光片、CT、MRI、超声波图像等）分析中的复杂挑战，旨在为放射科医生、生物医学工程师以及数据科学家提供一套系统、实战化的指南，以构建高精度、高可靠性的智能辅助诊断系统。 第一部分：医疗影像数据基础与预处理的艺术 本部分首先为读者奠定坚实的理论基础。我们深入探讨了数字医学影像的产生机制、标准格式（DICOM）的解析与规范化处理。不同于通用的图像处理方法，医疗影像具有其独特的复杂性——高动态范围、多模态异构性以及对微小病灶的敏感性要求。 章节内容涵盖： 1. DICOM标准深度剖析与数据脱敏技术： 详细解析DICOM标签的结构、元数据提取方法，以及在保障患者隐私的前提下进行数据匿名化和安全共享的行业最佳实践。 2. 多模态影像配准与校正： 针对跨时间点或不同扫描设备采集的图像，介绍基于特征点匹配、信息熵优化及深度学习引导的刚性与非刚性配准算法，确保后续分析的准确性。 3. 图像增强与降噪技术： 探讨针对特定模态（如低剂量CT的噪声抑制、MRI的伪影校正）优化的滤波器设计，重点介绍基于卷积神经网络（CNN）的去噪方法，实现细节保留与噪声去除的平衡。 4. 高质量数据集的构建与标注规范： 详细阐述医学影像标注的挑战（如边界模糊、专家意见分歧），提供分级标注策略和交互式标注工具的开发原则，确保训练数据的金标准质量。 第二部分：核心深度学习架构在医学影像中的应用 本部分是本书的技术核心，系统性地介绍了当前在医疗影像分析领域表现卓越的深度学习模型及其变体。我们不仅仅停留在模型介绍层面，更侧重于它们在实际临床场景中的适配性与优化策略。 1. 经典CNN架构的演进与适应性改造： 从AlexNet、VGG到ResNet、DenseNet，分析其在病灶识别任务中的性能表现。重点讲解如何通过迁移学习（Transfer Learning）利用自然图像预训练权重，加速医学模型收敛。 2. U-Net家族在分割任务中的统治地位： 深入剖析U-Net、Attention U-Net、3D U-Net及其变体在器官轮廓、肿瘤边界精准分割中的应用。提供针对稀疏目标和不平衡数据集的损失函数改进方案（如Dice Loss的优化、Focal Loss的引入）。 3. Transformer模型在长程依赖性捕获中的潜力： 介绍Vision Transformer (ViT)及其在处理全尺寸病理切片（WSI）等高分辨率图像时的优势，以及如何结合卷积层构建混合模型以优化计算效率。 4. 弱监督与自监督学习： 解决医学领域中海量数据缺乏精细标注的困境。探讨CAM（Class Activation Mapping）技术在定位关键病灶的应用，以及对比学习方法（如SimCLR, MoCo）在无标签数据上的特征预训练策略。 第三部分：从模型到临床系统的工程化实践 一个优秀的模型只有转化为稳定可靠的临床工具，才能体现其真正的价值。本部分聚焦于系统集成、性能评估与临床验证的工程实践。 1. 多任务学习与集成模型的设计： 讨论如何设计能够同时执行分类、分割和量化分析的统一模型框架。介绍集成学习（Ensemble Learning）方法在提升诊断鲁棒性方面的应用。 2. 模型的可解释性（XAI）与临床信任度构建： 强调医疗AI的“黑箱”问题是临床应用的主要障碍。详细介绍Grad-CAM、SHAP值在解释模型决策逻辑中的应用，确保医生能够理解AI的“思考过程”。 3. 模型部署与实时推理优化： 涵盖模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）技术，以及利用TensorRT、OpenVINO等推理引擎加速模型在医疗工作站或云平台上的运行速度，满足临床对实时性的要求。 4. 性能评估的医疗特异性指标： 超越标准的准确率（Accuracy），深入探讨AUC-ROC曲线下的多角度分析、敏感性（Sensitivity）、特异性（Specificity）、阳性预测值（PPV）在不同疾病严重程度下的权衡，以及建立临床决策支持系统的流程。 第四部分：前沿趋势与未来挑战 最后，本书展望了深度学习在医疗影像领域的未来发展方向，包括联邦学习（Federated Learning）在多中心数据协作中的角色、生成对抗网络（GANs）在合成数据和超分辨率重建中的应用，以及AI在手术规划与机器人辅助治疗中的集成潜力。 目标读者： 本书面向具有一定编程基础（Python优先）的计算机科学研究生、从事生物医学工程研发的专业人士、希望将AI技术应用于临床实践的放射学或病理学专家，以及希望深入了解前沿医疗AI技术栈的企业技术人员。通过阅读本书，读者将能够独立设计、训练、验证并部署一个具备临床可行性的深度学习医疗影像分析系统。 ---

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