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出版者:

作者:Gerritsen, Frans A. 编

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2006-12

价格:542.40元

装帧:

isbn号码:9783540356486

丛书系列:

图书标签:

• 生物医学图像
• 图像配准
• 医学图像处理
• 计算机视觉
• 图像分析
• 配准算法
• 生物医学工程
• 医学影像
• 图像识别
• 深度学习

生物医学图像处理与分析的深度探索 图书简介 本书深入剖析了生物医学图像处理与分析领域的前沿理论与核心技术，旨在为相关领域的科研人员、工程师及高年级学生提供一份全面、系统且具有实践指导意义的参考资料。全书内容聚焦于图像获取、增强、分割、特征提取以及深度学习在医学图像分析中的应用，严格避免涉及图像配准的具体技术细节，专注于构建一个完整、独立的图像分析技术栈。 第一部分：生物医学图像的获取与预处理 本部分奠定了生物医学图像分析的基础，详细探讨了不同成像模态的物理原理、数据特性及其潜在的质量问题。 第一章：生物医学成像基础 本章首先概述了当前主流的医学成像技术，包括但不限于：磁共振成像（MRI）、计算机断层扫描（CT）、超声成像（Ultrasound）、正电子发射断层扫描（PET）和光学显微成像（如共聚焦显微镜）。重点阐述了每种模态的成像原理，例如MRI的核磁共振效应、CT的X射线衰减特性，以及它们所产生的数字图像的特点（如灰度级、空间分辨率、信噪比）。 随后，本章详细讨论了图像质量的量化指标。包括空间分辨率（如何评估细节的清晰度）、对比度（区分不同组织的能力）和信噪比（SNR）。对于数字图像的表示形式，如体素（Voxel）和像素（Pixel）的定义、数据深度（位深）以及医学图像的标准格式（如DICOM标准的数据结构、元数据的重要性），进行了详尽的解析。 第二章：图像增强与去噪技术 高质量的输入数据是后续分析准确性的前提。本章集中探讨如何通过技术手段改善图像质量，尤其关注如何处理由仪器噪声、运动伪影或固有物理限制导致的图像退化问题。 在噪声模型方面，我们区分了不同类型的噪声，如高斯白噪声、瑞利噪声（常见于超声）和盐椒噪声（常见于数字化过程），并根据噪声特性推荐了相应的抑制策略。 空间域增强方面，本书详细介绍了滤波器的设计与应用。包括线性滤波器如均值滤波、高斯滤波器的数学原理及其在平滑噪声中的作用。重点深入探讨了非线性滤波器，特别是中值滤波在去除脉冲噪声的同时更好地保留边缘信息的能力。此外，形态学处理（如腐蚀、膨胀、开运算和闭运算）也被引入，用于处理结构化的噪声或初步的结构细化。 频率域增强则基于傅里叶变换的原理。本章解释了如何通过设计高通、低通或带阻滤波器来分离图像中的高频（细节/噪声）和低频（背景/平滑）信息，以实现对比度增强或周期性噪声的抑制。 第二部分：生物医学图像分割的算法与实现 图像分割是生物医学图像分析中的核心挑战之一，其目标是将图像划分为具有特定生物学意义的区域（如器官、肿瘤、细胞结构）。 第三章：基于阈值和区域的分割方法 本章从经典的、基于像素强度的分割技术入手。全局和局部阈值法的原理，包括Otsu's method（大津法）在确定最佳分割阈值方面的应用，被细致讲解。同时，也讨论了这些方法的局限性，例如对光照不均和对比度变化的敏感性。 区域生长（Region Growing）作为一种邻域启发式方法，在本章中占据重要篇幅。我们详细分析了种子点的选择策略、相似性准则（如灰度均值、梯度信息）的构建，以及如何使用连接性（4邻接或8邻接）来定义区域扩展的规则。区域分裂与合并（Region Splitting and Merging）作为区域生长的互补策略，也被纳入讨论范围。 第四章：基于边缘和活动轮廓的分割 边缘检测是识别结构边界的关键步骤。本章详细考察了梯度算子（Sobel, Prewitt）和二阶导数算子（Laplacian），并重点介绍了Canny边缘检测算法的五个步骤，强调其在生物医学图像中提供精确边界信息的能力。 活动轮廓模型（Active Contour Models，或称蛇模型）是实现光滑、连续边界分割的强大工具。本书深入讲解了经典的几何活动轮廓和基于能量的活动轮廓。能量函数的设计是核心，包括内部能量（控制曲线的平滑度）和外部能量（引导曲线向图像中的强边缘收敛）的数学表述和迭代优化过程。 第五章：统计与基于模型的分割方法 本章探讨了更复杂的、依赖于先验知识和统计模型的分割技术。 马尔可夫随机场（MRF）与条件随机场（CRF）在建模像素间的空间依赖性方面表现出色。我们阐述了如何将分割问题转化为能量最小化问题，并介绍了如最大后验概率（MAP）估计和迭代条件模型（ICM）等求解方法，这对于处理医学图像中固有的空间不一致性至关重要。 基于模板的匹配与形变模型（如Thin-Plate Spline, TPS）则用于将标准化的解剖学模型拟合到个体图像数据上，这在需要标准化解剖结构分析时非常有效。 第三部分：特征提取与深度学习的革命 在成功分割出感兴趣区域（ROI）后，如何从这些区域中提取有意义的、可量化的生物学特征，是实现诊断和预后判断的关键。 第六章：形态学与纹理特征提取 形态学特征是描述物体形状和大小的直接量化指标。本书详述了如何从二值分割结果中计算一系列参数，包括面积、周长、紧密度（Compactness）、圆形度（Circularity）以及拓扑特征，如孔洞数量和连接组件的数量，这些特征对于细胞核或病灶的良恶性鉴别有重要意义。 纹理分析是量化组织异质性的核心技术。我们系统介绍了基于统计的方法，如灰度共生矩阵（GLCM）的计算及其衍生特征（如对比度、熵、能量、同质性），这些特征能有效地描述组织内部微结构的变化。此外，还涵盖了LBP（Local Binary Patterns）等更先进的局部纹理描述符。 第七章：深度学习在图像分析中的应用 本章聚焦于卷积神经网络（CNN）如何彻底改变了生物医学图像分析的范式。 卷积网络架构：首先回顾了标准CNN的组成部分（卷积层、池化层、激活函数）。随后，深入分析了专为生物医学图像设计的高效架构，如U-Net及其变体（如V-Net，用于三维数据），详细解释了其编码器-解码器结构和跳跃连接（Skip Connections）在融合多尺度信息中的关键作用。 训练、验证与评估：详细讨论了在医疗数据上训练深度模型的挑战，包括数据不平衡问题（如肿瘤样本稀疏性）及如何使用加权损失函数（如Dice Loss）或焦点损失（Focal Loss）进行优化。评估标准（如Dice系数、Jaccard指数和敏感性/特异性）的计算和解释被置于核心地位，以确保模型的临床可信度。 第八章：面向特定应用的深度学习任务 本章展示了深度学习在具体生物医学任务中的落地实践。 分类任务：如何利用预训练模型（如ResNet, DenseNet）进行迁移学习，应用于病理图像的良恶性分类或疾病分期。讨论了全局平均池化（GAP）在生成最终分类特征向量时的作用。 弱监督学习与半监督学习：鉴于医学标注的高昂成本，本章重点介绍了如何利用少量标注数据或仅利用图像级别标签进行学习的技术，如CAM（Class Activation Mapping）在定位病灶区域中的应用，这为研究人员提供了一种在有限标注条件下提升模型性能的有效途径。 总结 全书内容逻辑严谨，从基础的图像处理到前沿的深度学习框架，构建了一个完整的、专注于图像获取、增强、分割、特征提取的技术体系，为读者提供了一条清晰的、绕开配准环节的生物医学图像分析学习路径。

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这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴，那种深邃的蓝色调配上几何图形的巧妙构图，立刻就抓住了我的眼球。我原本以为这会是一本枯燥的技术手册，但拿到手里才发现，它的装帧质量非常精良，纸张的触感细腻光滑，即便是长时间阅读也不会让人感到疲劳。更让我惊喜的是，作者在开篇就用非常生动的笔触勾勒出了这个领域的前景，没有一开始就陷入晦涩难懂的公式推导，而是像一位经验丰富的向导，带着我们走进了这个充满挑战与机遇的新世界。书中对一些基础概念的阐述，比如“信息论在图像分析中的应用”，那种深入浅出的讲解方式，让我这个初学者也能迅速建立起清晰的认知框架。我特别欣赏作者对历史脉络的梳理，它不仅仅是罗列事实，更像是讲述了一个充满智慧和汗水的科研故事，让人对这个学科充满了敬意和学习的动力。总的来说，这本书在外观和初步的阅读体验上，已经远远超出了我的预期，它给人的感觉是专业而又不失温度，严谨却又不失亲和力。

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这本书的排版布局堪称教科书级别的典范。每一页的内容都经过了深思熟虑的安排，逻辑流非常清晰。章节之间的过渡自然流畅，你几乎感觉不到知识点的突然跳跃。我注意到作者非常注重图表的质量和有效性，那些用来解释复杂三维空间映射关系的插图，线条清晰，色彩运用得当，几乎不需要额外的文字说明就能让你立刻领会其精髓。特别是在讨论“多模态图像融合”的章节时，书中展示的几组对比图，直观地揭示了不同融合策略（如小波变换融合与基于区域的融合）在保留细节和抑制伪影方面的优劣。这种视觉化的教学方法，对于理解抽象概念至关重要。而且，书中的脚注和参考文献标注得非常规范和详尽，每次当我对某个特定概念产生兴趣时，都能轻易地追溯到源头文献，这对于希望进行更深层次学术探索的读者来说，是无价的宝藏。这本书的制作水准，绝对是业内的一流水准。

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我花了整整一个周末的时间来研读其中的算法部分，尤其是关于“基于特征点的几何变换”那一章，简直是令人拍案叫绝。作者在阐述每一种经典算法时，都极具匠心，他没有停留在简单的公式展示，而是深入剖析了每一步变换背后的数学原理和物理意义。举个例子，对于经典的薄板样条函数（TPS）模型，书中不仅给出了详细的矩阵推导，还配上了多幅示意图，清晰地展示了控制点移动如何影响全局形变。更难能可贵的是，作者在描述完理论后，立刻紧接着给出了该方法在实际应用中可能遇到的局限性，比如对噪声数据的敏感度，以及如何通过正则化手段来缓解这些问题。这种将理论深度与工程实践紧密结合的叙述方式，极大地提升了学习效率。我感觉自己不是在“啃”书，而是在与一位知识渊博的导师进行深度对话，每解决一个疑问，都能带来一种豁然开朗的喜悦。这本书的深度，足以让资深研究人员感到充实，同时，它的结构安排又保证了新进入者不会迷失方向。

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这本书给我的整体感受是，它不仅仅是一本技术专著，更像是一份详尽的、经过时间沉淀的行业报告。它对于评估不同技术的成熟度和商业可行性有着独到的见解。比如，在评价“基于深度学习的配准网络”时，作者并未一味地追捧最新技术，而是非常审慎地分析了当前这些方法的泛化能力和对大规模标注数据的依赖性，并客观地指出了其在特定医学应用场景中的瓶颈。这种批判性的思维贯穿始终，避免了读者陷入盲目跟风的误区。最后几章关于“临床验证与监管要求”的探讨，更是点睛之笔，它将纯粹的工程问题提升到了一个与患者安全和法规合规息息相关的层面，这对于任何希望将研究成果转化为实际医疗产品的工程师和医生来说，都是至关重要的指导。这本书的全面性和前瞻性，使它成为了一本值得反复阅读和珍藏的案头参考书。

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读完将近三分之二后，我必须承认，这本书成功地将一个原本高冷的学科，描绘得极具人情味。作者似乎深谙不同读者的需求，他总能在技术讲解的间隙，穿插一些关于“科学发现的曲折历程”的小故事，或是某个关键突破背后的灵感火花。这使得阅读过程充满了探索的乐趣，而不是纯粹的知识灌输。比如，书中对“迭代优化算法收敛性分析”部分的讲解，不再是冰冷的数学证明，而是通过一个生动的“爬山”比喻，解释了梯度下降法和牛顿法的根本区别，这极大地帮助我理解了为什么在某些情况下，使用更复杂的二阶方法是值得的。此外，书中对软件工具和编程实现的讨论也相当到位，虽然没有直接提供可运行的代码，但它详细描述了实现核心功能时需要考虑的编程范式和性能优化点，这为我后续的软件开发工作提供了坚实的理论基础和清晰的实现路线图。这本书的价值，已经超越了纯粹的理论参考书范畴。

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