The Evaluation of Surrogate Endpoints pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Burzykowski, Tomasz (EDT)/ Molenberghs, Geert (EDT)/ Buyse, Marc E. (EDT)

出品人:

页数:434

译者:

出版时间:2005-2

价格:$ 168.37

装帧:HRD

isbn号码:9780387202778

丛书系列:

图书标签:

• 药物研发
• 临床试验
• 生物统计
• 医学统计
• 替代终点
• 评价
• 生物标志物
• 监管科学
• 药物评价
• 医学研究

《深度学习在医学影像分析中的前沿进展》 图书简介 本书旨在系统梳理和深入探讨深度学习技术在复杂医学影像分析领域所取得的突破性进展、核心算法原理及其在临床实践中的应用潜力。面对海量、高维度、异构性的医学图像数据（如CT、MRI、病理切片、超声图像等），传统分析方法已显现出局限性。本书聚焦于如何利用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）以及日益重要的Transformer模型等深度学习架构，实现对疾病的早期检测、精确分割、量化评估和预后预测。 第一部分：深度学习基础与医学图像预处理 本部分为后续高级应用奠定理论基础。首先，详细介绍了深度学习的基本概念，包括人工神经网络的结构、反向传播算法、激活函数以及优化器选择。随后，重点阐述了针对医学影像特点的深度学习模型——卷积神经网络（CNN）的演进历程，从LeNet、AlexNet到ResNet、DenseNet、Inception等经典架构的创新点和适用场景。 在数据准备阶段，医学图像的质量直接影响模型的性能。本章详述了医学图像的标准化处理流程，包括强度归一化、空间配准、去噪与增强技术。特别关注了数据不平衡、标注稀疏性等医学数据特有的挑战，并引入了如小样本学习（Few-Shot Learning）、自监督学习（Self-Supervised Learning）等应对策略，确保模型能在有限数据下高效学习。 第二部分：关键临床任务中的深度学习应用 本部分是本书的核心，将深度学习技术与具体的临床需求紧密结合。 2.1 疾病检测与分类：从像素到诊断 本章深入探讨了深度学习在早期疾病筛查中的应用，例如肺结节的自动检测与良恶性判断、乳腺钼靶图像中的微钙化灶识别等。内容涵盖了目标检测算法（如Faster R-CNN、YOLO系列、SSD）在识别病灶位置上的优化，以及如何设计更具判别力的分类器来区分细微的病理特征。我们特别分析了集成学习方法如何结合多个模型的预测结果，以提高临床决策的鲁棒性。 2.2 精确器官与病灶分割（Segmentation） 精准的器官和病灶分割是介入治疗、放射治疗计划和体积测量的基础。本书详细剖析了用于语义分割和实例分割的深度网络结构，如U-Net及其变体（如V-Net、Attention U-Net）。重点讨论了如何处理边界模糊、形变剧烈以及多尺度特征提取的难题。此外，还介绍了用于三维医学图像（如CT、MRI序列）的体积分割技术，强调了空间一致性约束在提高分割精度中的作用。 2.3 图像重建与增强：提升数据质量 深度学习在图像采集和重建过程中的应用日益成熟。本章探讨了如何利用深度网络来加速MRI的采集过程（压缩感知重建），以及如何通过深度学习模型去除CT扫描中的金属伪影或低剂量扫描引入的噪声，实现“低剂量高画质”的目标。生成对抗网络（GAN）在图像超分辨率和合成真实病理图像方面展现的潜力也将被详尽阐述。 第三部分：面向临床转化的前沿模型与挑战 本部分聚焦于当前研究的最前沿领域，并探讨了将实验室成果转化为实际临床工具所面临的工程和伦理挑战。 3.1 可解释性人工智能（XAI）在医疗中的必要性 在“黑箱”模型饱受质疑的医学领域，可解释性是信任建立的关键。本章系统介绍了多种解释模型的方法，包括基于梯度的激活图（如Grad-CAM、Integrated Gradients）和特征归因方法。通过具体的临床案例分析，展示如何利用这些工具来验证模型决策的合理性，确保医生能够理解和信任AI的建议，从而辅助临床决策而非替代决策。 3.2 跨模态与多模态数据融合 单一模态的影像信息往往存在局限性。本书探讨了如何融合来自不同来源的数据，例如将PET扫描的代谢信息与CT的解剖信息结合，或融合影像数据与电子病历（EHR）中的非影像文本数据。重点介绍了多输入网络的架构设计，以及注意力机制（Attention Mechanism）在加权不同模态信息时的优化策略。 3.3 因果推断与预后建模 超越单纯的诊断，深度学习正被用于预测疾病的长期发展路径和治疗反应。本章介绍了如何构建基于深度学习的生存分析模型（如DeepSurv），以及探索深度学习在处理时间序列数据（如连续监测数据）中的潜力。同时，也讨论了如何结合因果推断框架，从观测数据中分离出真正的治疗效应，避免混杂因素对预后评估的干扰。 第四部分：工程实现与伦理法规 本书最后部分关注于深度学习系统在医院环境中的部署和管理。内容涵盖了模型部署的工程化挑战，如边缘计算、实时推理优化和模型维护。同时，对数据隐私保护（如联邦学习）、算法的公平性（Bias and Fairness）以及相关的监管政策和伦理框架进行了深入探讨，旨在培养读者构建负责任、安全可靠的医疗AI系统的能力。 总结 本书面向生物医学工程、计算机科学、临床医学和影像诊断领域的科研人员、工程师及高年级学生。通过理论讲解、算法剖析与丰富的临床案例相结合，读者将获得一个全面、深入且贴近实际的深度学习在医学影像分析领域的技术路线图。

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