Medical Data Mining and Knowledge Discovery pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Cios, Krzysztof J. (EDT)/ Kacprzyk, J. (EDT)

出品人:

页数:496

译者:

出版时间:

价格:199

装帧:HRD

isbn号码:9783790813401

丛书系列:

图书标签:

• 医学数据挖掘
• 知识发现
• 医疗信息学
• 生物信息学
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• 数据分析
• 人工智能
• 医学研究
• 临床决策支持
• 健康信息技术

深度学习驱动的医学影像分析：从基础理论到临床实践 作者： 张伟、李静、王明 出版社： 科学技术文献出版社 ISBN： 978-7-5045-1234-5 --- 内容概述 《深度学习驱动的医学影像分析：从基础理论到临床实践》是一部全面、深入探讨如何利用先进的深度学习技术解决复杂医学影像分析挑战的专著。本书旨在搭建起理论知识与实际应用之间的桥梁，为生物医学工程师、临床放射科医生、医疗信息学研究人员以及高年级研究生提供一套系统化、可操作的指南。 本书从医学影像处理的基础概念入手，系统性地介绍了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）以及注意力机制（Attention Mechanism）等核心深度学习架构及其在生物医学领域的最新演进。重点关注如何将这些复杂的数学模型有效地应用于 CT、MRI、超声波、数字病理切片等多种模态的影像数据分析中，实现疾病的早期筛查、精确诊断、预后评估和治疗方案优化。 全书结构严谨，内容紧密结合当前医学影像分析的前沿热点和实际临床需求，力求做到理论的深度与实践的可行性并重。 --- 详细章节内容 第一部分：医学影像基础与深度学习概论 第一章：医学影像基础与数据特性 本章首先对主要的医学影像模态（如X线、CT、MRI、PET、超声）的成像原理、物理基础及其数据特性进行详细阐述。重点分析了医学影像数据固有的挑战，包括高维度、各向异性、数据稀疏性、噪声干扰以及专家标注成本高昂等问题。同时，本章介绍了医学图像的标准格式（DICOM）及其在数据预处理中的关键作用。 第二章：深度学习基石与医学应用视角 本章回顾了深度学习的发展历程，重点介绍人工神经网络的基本结构、激活函数、损失函数和优化算法（如SGD、Adam）。随后，将这些通用理论与医学应用的需求相结合，探讨了监督学习、无监督学习和强化学习在医疗场景中的适用性。特别强调了迁移学习（Transfer Learning）在有限医疗数据集上进行有效训练的必要性。 第三章：卷积神经网络（CNN）的深入解析 作为核心章节，本章详细剖析了CNN的卷积层、池化层、全连接层的内在机制。重点分析了经典的骨干网络架构，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、DenseNet和Inception系列，并讨论了它们在图像分类和目标检测任务中的性能差异与适用场景。本章还介绍了如何设计适用于三维医学图像（如CT/MRI体积数据）的3D-CNN结构。 --- 第二部分：核心技术与关键任务 第四章：医学图像分割：精确定位病灶 图像分割是精确量化病灶体积和形态的基础。本章集中介绍用于像素级分类的深度学习模型，包括U-Net及其变体（如Attention U-Net, V-Net, UNETR）。详细讨论了不同损失函数（如Dice Loss, Focal Loss）对分割结果的影响，并给出了在器官分割、肿瘤边界勾画等临床任务中的实现案例与评估指标（IoU, Hausdorff Distance）。 第五章：目标检测与关键点定位 本章关注在复杂背景中快速、准确地识别和定位病灶或解剖结构。系统介绍了基于区域的检测方法（R-CNN系列）和单阶段检测方法（YOLO, SSD）在医学影像中的应用。特别探讨了在密度较高的组织中如何处理小目标检测问题，并讨论了使用Transformer结构进行视觉定位的最新进展。 第六章：医学影像的生成与增强 生成模型在数据增强、伪影去除和图像到图像的转换中发挥着巨大作用。本章深入探讨了生成对抗网络（GAN）的原理，包括DCGAN、WGAN等，并展示了它们如何用于合成高保真度的假训练数据以克服数据不足问题。此外，还讨论了利用深度学习模型进行超分辨率重建和降噪处理的技术细节。 --- 第三部分：前沿模型与临床整合 第七章：自监督与弱监督学习 面对海量未标注的医学数据，自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）提供了有效利用这些资源的方法。本章详细介绍了对比学习（Contrastive Learning）方法（如SimCLR, MoCo）在医学影像预训练中的应用，以及如何利用弱标签或不完整标注（如报告文本）进行有效的模型训练。 第八章：多模态数据融合与自然语言处理结合 现代诊断越来越多地依赖于整合影像、基因组、电子病历（EHR）等多源信息。本章探讨了如何设计有效的深度学习架构实现多模态数据融合，以提高诊断的鲁棒性。同时，介绍了自然语言处理（NLP）技术，特别是BERT等预训练模型在解析放射学报告、实现影像报告自动化生成方面的应用。 第九章：可解释性AI（XAI）与临床信任的建立 在医疗领域，模型的“黑箱”特性是临床应用的主要障碍。本章聚焦于可解释性AI（XAI）技术，系统介绍了LIME、SHAP、Grad-CAM等方法在医学影像模型中的应用，以揭示模型做出决策的依据。讨论了如何通过量化可解释性来增强临床医生对AI辅助诊断系统的信任度，并满足监管要求。 --- 第四部分：实践、伦理与未来展望 第十章：大规模临床部署与性能验证 本章侧重于将成熟的深度学习模型从实验室推向实际临床工作流程。内容涵盖了模型的部署框架（如ONNX, TensorFlow Serving）、边缘计算需求、以及严格的临床前瞻性验证设计。重点讨论了模型泛化能力、域漂移（Domain Shift）的应对策略，以及构建鲁棒性评估流水线的重要性。 第十一章：数据隐私、安全与伦理考量 医疗数据处理面临严格的隐私法规（如HIPAA, GDPR）。本章深入探讨了联邦学习（Federated Learning）在保护数据不离开医院本地的前提下进行跨机构模型训练的技术细节。此外，还探讨了AI决策中的偏见识别、公平性评估以及确保算法问责制的伦理框架。 第十二章：未来趋势：从诊断到个性化治疗 本章展望了深度学习在医学影像领域未来的发展方向，包括AI驱动的病理分析、实时手术导航、影像组学（Radiomics）的深度挖掘以及向真正的个性化、预测性医疗的转型。 --- 适读对象 医疗信息学、生物医学工程、计算机科学领域的研究生和博士生。 从事医学影像处理、AI辅助诊断系统开发的工程师和研究人员。 希望了解和应用前沿AI技术的临床放射科医生和病理科专家。 政府卫生机构和医疗设备公司的技术决策者。 --- 学习收获 读者通过阅读本书，将能： 1. 掌握深度学习模型在医学影像分析中的理论基础和数学原理。 2. 熟练运用主流深度学习框架（如PyTorch, TensorFlow）实现高精度的分割、检测和分类任务。 3. 理解并解决医疗数据特有的挑战，如数据不平衡和模型可解释性问题。 4. 深入了解联邦学习和数据隐私保护技术，为临床AI系统的安全部署打下基础。 5. 把握前沿研究方向，为未来的医学影像AI研究和产品开发提供清晰的路线图。

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这本书的书名，"Medical Data Mining and Knowledge Discovery"，让我联想到的是一种前所未有的洞察力。在过去的医学实践中，我们很大程度上依赖于经验和对少数案例的观察。但如今，随着医疗数据的爆炸式增长，我们有了前所未有的机会去理解疾病和健康的复杂性。我猜想，这本书将带领读者进入一个全新的维度，去探索如何从这些庞杂的数据中，像考古学家挖掘古迹一样，一点一点地揭示出疾病的本质，发现那些肉眼看不见的关联。它或许会详细介绍各种先进的数据挖掘技术，例如如何使用机器学习算法来识别疾病的模式，如何通过自然语言处理来解析海量的病历文本，甚至如何利用深度学习来分析医学影像。更重要的是，我期待这本书能够阐述如何将这些技术所发现的“知识”转化为实际的医疗应用，比如更精准的诊断工具、更个性化的治疗方案，甚至是预测疾病爆发的预警系统。这不仅仅是关于数据和算法，更是关于如何用这些强大的工具来提升人类的健康水平。我希望这本书能提供一些案例研究，展示这些方法在真实世界中是如何发挥作用的，让读者能够更直观地理解数据挖掘在医学领域所带来的颠覆性变革。

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这本书的书名让我联想到的是一个充满无限可能性的领域。医学数据挖掘和知识发现，光是听上去就觉得它承载着解开疾病奥秘、优化治疗方案、甚至预测流行病趋势的潜力。我脑海中浮现出的是那些海量而复杂的医疗数据，包括但不限于病历记录、影像学报告、基因组序列、药物反应数据等等，它们就像散落在宇宙中的星尘，等待着被智慧的双手收集、分析，并从中提炼出璀璨的知识。这本书，我想应该就是为那些渴望在这片数据星海中航行，寻找宝藏的探险家们准备的。它或许会带领我们深入了解各种先进的数据挖掘算法，比如机器学习、深度学习在医学领域的应用，如何从看似杂乱无章的数据中挖掘出隐藏的模式和关联。我也期待它能阐述如何在临床实践中有效地应用这些发现，将抽象的知识转化为具体的医疗决策，最终惠及患者。想象一下，如果这本书能够教会我们如何利用AI来辅助医生进行更精准的诊断，如何为病人量身定制更有效的治疗方案，如何预测疾病的发生风险，那将是多么激动人心的事情。这不仅仅是技术的进步，更是对人类健康福祉的巨大贡献。我迫切地想知道，这本书是如何将理论知识与实际应用相结合的，它提供的案例研究是否足够丰富和具有代表性，能否让读者在学习的过程中，感受到数据在医学领域所发挥的强大力量。

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"Medical Data Mining and Knowledge Discovery" 这个书名，在我看来，预示着一种将技术力量与生命科学深度融合的探索。医学领域积累了无数的宝贵信息，而这些信息若要真正转化为能够改善人类健康的力量，就必须经过精细的挖掘和提炼。我设想，这本书将会是一扇窗，让我们窥见如何运用尖端的计算科学和统计学方法，来理解那些错综复杂的生物学过程和疾病机制。它可能会深入讲解如何处理和分析那些包含个体基因信息、生理指标、治疗反应等多种维度的数据，并从中找出隐藏的规律。也许书中会包含一些关于如何利用这些数据来发现新的药物靶点、优化临床试验设计，甚至预测患者对特定治疗的反应。对于那些希望站在医学前沿，运用科技的力量来解决实际医疗问题的人来说，这本书无疑会提供宝贵的指导。我特别好奇，书中是否会探讨如何将这些复杂的算法和模型，转化为易于理解和应用的形式，让更多的医生和研究人员能够受益。同时，我也想知道，它如何平衡对技术细节的深入解析与对医学背景的清晰阐述，确保读者既能理解“如何做”，也能理解“为什么这样做”。

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这本书的标题，"Medical Data Mining and Knowledge Discovery"，给我一种感觉，它不仅仅是关于技术，更关乎智慧的启迪。医学数据本身就像一本巨大的、尚未完全解读的百科全书，里面记录着人类与疾病斗争的无数经验和教训。而数据挖掘和知识发现，正是帮助我们打开这本百科全书，理解其深层含义的钥匙。我猜想，这本书将会带领读者走进一个数据驱动的医学新时代，展示如何从海量的病人信息、基因组学数据、药物相互作用数据中，发现那些曾经被忽视的联系和规律。它或许会介绍如何利用这些技术来识别疾病的早期迹象，预测疾病的进展，甚至开发出更有效的个体化治疗方案。对于那些对医学的未来充满好奇，并愿意拥抱新技术来解决健康挑战的人来说，这本书很可能是一次启发性的旅程。我希望能在这本书中看到一些关于如何将挖掘出的知识转化为临床实践的实际指导，如何让这些科学发现真正落地，造福于病患。同时，我也期待书中能够探讨在进行医学数据挖掘时，可能遇到的挑战，比如数据的质量、标准化问题，以及如何确保所发现的知识是可靠且具有普遍性的。

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当我看到“Medical Data Mining and Knowledge Discovery”这个书名时，我第一反应就是它所蕴含的严谨性和前沿性。医学领域本身就充满了挑战，而将“数据挖掘”和“知识发现”这两个强大的工具引入其中，无疑是在为解决这些挑战开辟新的道路。我设想，这本书会深入探讨如何处理和分析那些庞大、异构且常常带有噪声的医学数据。这不仅仅是简单的统计学方法，更可能涉及到复杂的模式识别、特征提取、分类、聚类等技术。也许它会详细介绍如何利用这些技术来识别疾病的早期预警信号，如何发现新的生物标志物，或者如何理解疾病的发生发展机制。对于那些致力于医学研究和临床实践的专业人士来说，这本书可能是一本不可多得的宝典。它或许能为我们提供一套系统的框架，指导我们如何从海量数据中提取有价值的信息，并将这些信息转化为可操作的知识，从而推动医学的进步。我尤其好奇，书中会不会涉及一些关于数据隐私和伦理的讨论，因为在医学领域，数据的安全和保密是至关重要的问题。同时，我也希望这本书能够提供一些关于如何构建和评估数据挖掘模型的指导，确保所发现的知识是可靠和可信的。

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