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出版者:Springer Verlag

作者:Buthiau, Didier/ Khayat, David (EDT)/ Didier, Buthiau (EDT)/ Khayat, David

出品人:

页数:220

译者:

出版时间:

价格:129

装帧:Pap

isbn号码:9782287596582

丛书系列:

图书标签:

• 虚拟内窥镜
• 内窥镜
• 医学影像
• 计算机辅助诊断
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• 图像处理
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• 医疗技术
• 临床医学
• 人工智能

深度解剖：数字医疗影像的未来疆域 图书名称：深度解剖：数字医疗影像的未来疆域 作者： [此处填写作者姓名] 出版社： [此处填写出版社名称] 出版日期： [此处填写出版日期] --- 内容概要 《深度解剖：数字医疗影像的未来疆域》是一部全面深入探讨现代医学影像技术，特别是其在诊断、治疗规划及手术导航领域革命性进展的专著。本书旨在为临床医生、生物医学工程师、医疗信息技术专家以及对前沿医疗技术感兴趣的研究人员提供一个详尽且具有前瞻性的知识框架。本书聚焦于医学图像获取、处理、三维重建、量化分析以及人机交互界面的最新突破，着重阐述如何利用这些技术提升医疗决策的精准度与效率。 本书结构清晰，分为六个主要部分，层层递进，从基础理论深入到复杂的临床应用案例。 --- 第一部分：现代医学影像基础与数据融合的挑战 本部分首先回顾了当前主流的医学成像模态，包括高分辨率CT、MRI、PET/CT、超声以及新型的光学相干断层成像（OCT）等。重点分析了每种技术在组织分辨率、对比度特性以及功能信息获取方面的优势与局限性。 核心内容包括： 1. 图像质量的量化评估体系： 详细阐述了影响临床诊断有效性的关键参数，如信噪比（SNR）、空间分辨率、灰阶线性度以及伪影的识别与抑制技术。 2. 多模态数据配准技术（Registration）： 深入探讨了刚性配准、仿射配准和非刚性（Deformable）配准算法的数学原理和实际应用。讨论了如何精确融合来自不同扫描时间点或不同成像原理的数据集，以构建更全面的患者生理模型。 3. 数据异构性与标准化： 分析DICOM标准之外，新兴的开放数据格式（如NIfTI, BIDS）在研究和临床工作流程中的作用，以及如何应对来自不同设备制造商的数据一致性挑战。 --- 第二部分：三维可视化与交互式建模 本部分的核心在于如何将二维切片图像转化为直观、可操作的三维（3D）模型，并构建高效的人机交互系统。 1. 表面与体积渲染技术： 详细比较了表面重建（Surface Rendering）和体积渲染（Volume Rendering, VR）在显示复杂解剖结构时的优劣。重点讲解了基于梯度的不透明度传递函数（Transfer Function, TF）的优化方法，以突出特定病灶或血管结构。 2. 实时交互与手术规划： 探讨了高保真度三维模型的实时渲染性能要求。内容涵盖了基于工作站、沉浸式虚拟现实（VR）和增强现实（AR）设备的交互技术，包括六自由度（6DOF）跟踪、手势识别以及触觉反馈（Haptics）在模拟操作中的应用。 3. 仿真与生物力学建模： 引入了有限元分析（FEA）在软组织力学特性模拟中的应用，例如在规划支架植入或肿瘤切除边界预测中的作用。 --- 第三部分：计算病理学与人工智能辅助诊断 本部分是全书最具前瞻性的部分，聚焦于深度学习在医学影像分析中的颠覆性角色。 1. 深度学习架构在分割与分类中的应用： 详述了 U-Net、Mask R-CNN 等网络结构如何被定制化用于精确的器官、病变区域的自动分割（Segmentation）。讨论了如何构建和维护用于训练的、经过严格标注的临床数据集。 2. 定量影像组学（Radiomics）的兴起： 解释了如何从医学图像中提取数百种高阶特征（纹理、形态、强度分布），并利用机器学习模型预测患者的预后、基因型或治疗反应。强调了特征选择和模型可解释性（Explainable AI, XAI）在临床转化中的重要性。 3. 异常检测与工作流程优化： 研究了AI如何作为“第二双眼睛”集成到放射科的工作流程中，用于快速识别可能遗漏的微小病灶（如肺结节、早期乳腺钙化），并根据危急程度对影像队列进行智能排序，实现效率最大化。 --- 第四部分：先进导航技术与术中引导 本部分关注如何将预先规划的数字模型转化为精准的实时操作指引，尤其是在微创手术和介入治疗中。 1. 图像引导下的介入放射学（IIR）： 深入分析了X射线透视、超声和MRI在导管定位、消融治疗过程中的实时监控技术。重点讨论了剂量管理和图像伪影对导航精度的影响。 2. 术中导航系统（Intraoperative Navigation）： 探讨了基于光学跟踪或电磁跟踪的导航系统。详细介绍了如何进行术前影像与患者实际解剖结构的术中配准（Intraoperative Registration），包括使用骨标志点、表面匹配或工具尖端追踪等技术，确保导航的亚毫米级精度。 3. 机器人辅助手术系统集成： 分析了数字影像数据（如术前血管树模型）如何被馈送到手术机器人平台，用于路径规划和运动限制，以规避关键结构。 --- 第五部分：数据安全、隐私保护与伦理考量 随着数据集成度的提高，本部分探讨了保障患者信息安全和维护临床应用伦理的必要框架。 1. 去标识化与合成数据生成： 研究了如何通过加密、假名化（Pseudonymization）以及生成对抗网络（GANs）来创建合成的、具有统计特性的医疗影像数据集，以支持研究和模型开发，同时满足HIPAA/GDPR等法规要求。 2. 模型验证与临床监管： 讨论了医疗器械（Software as a Medical Device, SaMD）的监管路径，特别是AI驱动的诊断工具需要经过严格的前瞻性临床试验来证明其安全性和有效性。 3. 算法偏差与公平性： 探讨了由于训练数据集中人群代表性不足导致的算法偏差问题，以及在不同种族、性别或医疗资源背景下部署模型时需要采取的缓解策略。 --- 第六部分：未来展望与跨学科前沿 本书的最后一部分展望了未来十年数字医疗影像领域可能出现的重大变革。 1. 活体（In Vivo）成像与多尺度分析： 讨论了从分子水平（如纳米探针）到器官系统（如全身体积成像）的成像技术如何整合，以实现对疾病发生和进展的完整理解。 2. 数字孪生（Digital Twins）在医疗中的构建： 设想如何结合生理数据、影像数据和患者的生活方式数据，为个体患者构建一个高保真度的数字替身，用于药物反应预测和个性化治疗方案的模拟测试。 3. 边缘计算与云端智能： 分析了将复杂的图像处理任务下沉到医院内部网络（边缘计算）以满足实时性要求，以及利用大规模云平台进行分布式训练和模型部署的趋势。 --- 目标读者 本书内容跨越工程学、计算机科学与临床医学的交叉领域，是以下专业人士的理想参考书： 放射科医师、介入放射科医师、外科医生（尤其神经外科、心胸外科） 生物医学工程、计算机科学、电子工程专业的研究生和博士生 医疗设备研发人员与技术工程师 医院信息系统（HIS/PACS）管理者及IT安全专家 通过阅读本书，读者将不仅掌握当前最先进的数字医学影像技术，更能洞察其在塑造未来精准医疗格局中的核心作用。 --- (总字数：约1490字)

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对于我这个在医疗器械领域工作了几年的人来说，这本书无疑是一份宝贵的知识财富。我尤其欣赏它在技术细节上的严谨性。虽然它力求通俗易懂，但并没有牺牲内容的专业性。书中对不同类型虚拟内窥镜系统的硬件配置、软件算法、以及数据传输协议等方面的介绍，都非常到位。我能够从中了解到当前行业内的最新技术趋势和发展方向。而且，作者在分析技术的同时，还会结合市场需求和行业发展趋势，这对于我们这些从业者来说，非常有参考价值。例如，书中关于AI在虚拟内窥镜图像识别和病灶辅助诊断方面的应用，就给我带来了很多启发，也让我对接下来的产品研发方向有了更清晰的思路。这本书的深度和广度都令人称赞，它既能满足普通读者的好奇心，也能为专业人士提供深入的见解。

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这本书的阅读体验实在是太棒了，仿佛在跟随一位经验丰富的向导，一步步探索虚拟内窥镜这个迷人的领域。我最欣赏的是它在案例分析方面的详尽程度。作者并非空泛地介绍技术，而是通过大量真实的临床应用案例，将虚拟内窥镜的强大功能展现在我面前。从消化道、呼吸道到泌尿道，甚至是心血管系统，各种疾病的诊断和治疗场景都被描绘得淋漓尽致。我读到了一些关于如何利用虚拟内窥镜进行早期癌症筛查的章节，那种细致入微的图像分析和病灶识别能力，让我由衷地感叹科技的力量。书中还详细介绍了虚拟内窥镜在微创手术规划中的应用，如何通过三维重建患者的解剖结构，为外科医生提供精准的手术路径指导，这对于减少手术风险，提高手术成功率有着不可估量的价值。读到这些内容时，我常常会联想到自己或亲友可能面临的医疗挑战，这本书让我看到了希望，也让我对现代医学的进步有了更深刻的理解。

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说实话，一开始我以为这本书会非常晦涩难懂，毕竟“虚拟内窥镜”听起来就很高深。但读下来才发现，作者的功力深厚，他用一种非常人性化、非常贴近读者的方式来阐述。我印象最深的是书中关于虚拟内窥镜的伦理和社会影响的讨论。在探讨技术进步的同时，作者并没有回避它可能带来的争议和挑战。比如，关于数据隐私和信息安全的问题，关于如何平衡技术应用与人文关怀，以及未来虚拟内窥镜技术可能会对医患关系产生怎样的影响。这些思考非常深刻，也让我从更宏观的层面去审视这项技术。作者提出的观点很有启发性，他鼓励我们要以审慎的态度拥抱技术，既要发挥其优势，也要警惕其潜在的风险。这种辩证的思考方式，让我受益匪浅。这本书不仅仅是关于技术的介绍，更是一次关于未来医疗的深度对话。

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这本书简直是为那些对前沿医疗技术充满好奇但又没有专业背景的人量身打造的。我个人对可视化技术一直很感兴趣，而这本书将虚拟内窥镜与我熟悉的3D建模、VR/AR等技术巧妙地结合起来，让我倍感亲切。书中对虚拟内窥镜在教育和培训方面的应用也进行了详细的阐述，这部分内容让我耳目一新。想象一下，医学生可以通过虚拟内窥镜进行反复的解剖学习和手术模拟，而无需担心对真实病人造成伤害。这不仅能大大提高学习效率，还能有效降低培训成本。书中还提到了虚拟内窥镜在患者教育中的作用，如何让患者更直观地了解自己的病情，从而更好地配合治疗。这种多角度的价值挖掘，让我看到了虚拟内窥镜更广阔的应用前景。作者的文笔流畅，语言生动，读起来一点也不枯燥，仿佛在听一位博学的朋友分享他的见解。

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这本书我读了大概有三分之一了，最吸引我的地方在于它对“虚拟内窥镜”技术原理的深入浅出的讲解。从最初的概念提出，到如今各种先进技术融合应用，作者用非常生动的语言描绘了这项技术的发展历程。我尤其喜欢它关于图像处理和三维重建的章节，虽然我并非专业背景，但书中用了很多形象的比喻和类比，让我能够轻松理解那些复杂的算法和模型。比如，作者将图像重建比作拼凑马赛克，将三维模型构建比作精雕细琢，这些都极大地降低了我的阅读门槛。而且，书中不仅讲了“怎么做”，还深入探讨了“为什么这么做”，分析了不同技术方案的优劣势，以及它们在实际应用中的考量。这让我感觉不只是在学习一项技术，更是在理解一项技术的思想和哲学。作者的叙述逻辑清晰，层层递进，即便我偶尔会遇到一些术语，但通过上下文的解释和案例分析，我都能找到理解的线索。这本书让我对医学影像技术有了全新的认识，也激发了我对未来医疗技术发展的强烈好奇心。

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