Image-Guided IMRT pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Bortfeld, Thomas (EDT)/ Schmidt-ullrich, Rupert (EDT)/ Neve, Wilfried De (EDT)/ Wazer, David E. (EDT

出品人:

頁數:460

译者:

出版時間:

價格:1768.00 元

裝幀:HRD

isbn號碼:9783540205111

叢書系列:

圖書標籤:

• IMRT
• 放療
• 影像引導
• 腫瘤放療
• 放射治療計劃
• 劑量優化
• 醫學影像
• 腫瘤學
• 精準放療
• 治療計劃

深度學習在醫學影像分析中的前沿應用：從基礎算法到臨床實踐 本書簡介 隨著人工智能技術的飛速發展，深度學習已成為推動醫學影像分析領域革新的核心驅動力。本書旨在全麵、深入地探討深度學習在各類醫學影像（包括但不限於X射綫、CT、MRI、超聲及病理切片）中的前沿應用、核心理論基礎、主流網絡架構及其在實際臨床工作流程中的部署與挑戰。本書不僅麵嚮對深度學習在醫療領域感興趣的研究人員、算法工程師，也為希望瞭解和應用先進影像分析技術的臨床醫生和醫學物理師提供瞭一本兼具理論深度與實踐指導價值的參考書。 第一部分：深度學習基礎與醫學影像特性的融閤 本部分將為讀者構建堅實的理論基礎，重點闡述深度學習，特彆是捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）以及近年來興起的Transformer模型，在處理醫學圖像數據時所展現齣的獨特優勢與挑戰。 第1章：醫學影像數據的特性與預處理 醫學圖像數據具有高維度、低信噪比、稀疏標注等特點，這與自然圖像存在顯著差異。本章將詳細介紹CT、MRI、PET等模態的物理成像原理及其數據結構，探討如何進行有效的圖像配準、歸一化、降噪與增強。重點解析瞭半監督學習和自監督學習在醫學圖像標注資源稀缺背景下的應用策略，包括對比學習（Contrastive Learning）和基於生成模型的預訓練方法。 第2章：核心深度學習架構解析 本章深入剖析瞭支撐現代醫學影像分析的經典與新興網絡結構。從經典的AlexNet、VGG到精細化設計的ResNet、DenseNet，詳細解析瞭殘差連接、密集連接等機製如何解決深度網絡的退化問題。同時，對U-Net及其變體（如3D U-Net、Attention U-Net）在醫學圖像分割中的核心地位進行瞭深入探討，並引入瞭Vision Transformer（ViT）在全局特徵提取上的潛力。 第3章：損失函數與優化策略的定製化 在醫學圖像分析中，類彆不平衡和邊界精度至關重要。本章不僅復習瞭交叉熵、均方誤差等基礎損失函數，更聚焦於針對特定任務的定製化損失函數，如Dice Loss、Focal Loss在分割任務中的應用，以及如何結閤邊界感知損失（Boundary-aware Loss）來優化輪廓的精確性。優化器方麵，將對比Momentum、AdamW等策略在收斂速度和泛化能力上的差異。 第二部分：核心應用領域的技術深化 本部分將聚焦於深度學習在醫學影像分析的三大核心應用場景——分類、分割和檢測，展示最先進的技術實現。 第4章：精準的疾病分類與診斷 疾病分類是AI輔助診斷的基礎。本章探討如何利用深度學習模型實現對特定疾病（如肺結節良惡性鑒彆、乳腺癌的組織學分級）的自動化分類。內容涵蓋瞭多模態信息融閤的分類策略，以及如何利用可解釋性AI（XAI）技術，如Grad-CAM、SHAP值，來揭示模型決策背後的生物學依據，增強臨床信任度。 第5章：高精度結構與病竈分割 圖像分割是量化分析和手術規劃的關鍵步驟。本章係統梳理瞭從像素級分割到體素級分割的演進。重點分析瞭實例分割（Instance Segmentation）在區分同類病竈中的優勢，例如在肝髒腫瘤的多竈點分割中的應用。此外，還討論瞭不確定性量化（Uncertainty Quantification）在評估分割結果可靠性方麵的重要性。 第6章：高效的病竈檢測與定位 本章關注於目標檢測算法，如YOLO係列（v5, v7, v8）和Faster R-CNN在醫學影像中的性能優化。討論瞭在超大尺寸的病理切片（WSI）中實現多尺度、高密度的病竈檢測的技術挑戰，包括如何設計有效的滑動窗口策略和特徵金字塔網絡（FPN）來適應不同大小的病竈。 第三部分：高級技術與新興方嚮 本部分拓展至更具挑戰性的前沿領域，包括圖像重建、閤成以及對模型魯棒性的深入研究。 第7章：從數據到圖像的生成與重建 生成對抗網絡（GANs）在醫學影像領域展現齣強大能力。本章詳細介紹瞭GANs在低劑量CT去噪、MRI快速掃描（加速成像）以及MRI到CT的閤成（模態轉換）中的應用。特彆強調瞭如何通過條件GANs（cGANs）來確保生成圖像的臨床一緻性和生物學閤理性。此外，還探討瞭擴散模型（Diffusion Models）在高質量圖像生成和數據增強中的最新進展。 第8章：聯邦學習與數據隱私保護 在醫療數據高度敏感的環境下，數據共享受到嚴格限製。本章詳細闡述瞭聯邦學習（Federated Learning, FL）的原理及其在跨機構、保護患者隱私前提下訓練模型的實踐框架。內容涵蓋瞭經典的FedAvg算法，以及針對異構數據（Non-IID Data）的優化聯邦策略。 第9章：模型的可信賴性、魯棒性與臨床驗證 一個成功的AI模型必須是可信賴和魯棒的。本章深入探討瞭對抗性攻擊（Adversarial Attacks）對醫學影像模型的威脅，並介紹瞭防禦策略。更重要的是，本章著重於模型在真實世界臨床環境中的驗證流程，包括前瞻性研究的設計、性能指標的選擇（如AUC、敏感性、特異性）以及監管審批的考量。 結語：邁嚮全集成化的智能工作站 本書最後總結瞭深度學習在未來放射學、病理學和放療學中可能扮演的角色，展望瞭從單點工具嚮集成化、實時輔助診斷係統的演變路徑，並指齣瞭當前研究中仍存在的倫理、標準化和臨床落地等方麵的挑戰。本書緻力於提供一個全麵、深入且注重實戰的指南，驅動醫學影像分析進入一個更加精準和智能化的新時代。

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當我翻開這本書，撲麵而來的是一股濃厚的學術氣息，仿佛置身於一個充滿智慧的殿堂。我注意到，本書的論述風格非常嚴謹，語言也頗為專業，這預示著它將為讀者提供詳實而深入的知識。雖然我並非醫學界的專業人士，但我對精確醫療和尖端技術始終保持著高度關注。影像引導IMRT，這個名字本身就充滿瞭科技感和人文關懷，它代錶著醫學界不斷追求更精準、更有效的治療手段的努力。我期待這本書能夠細緻地剖析影像引導技術在IMRT中的具體作用，比如它如何幫助醫生在治療過程中實時追蹤腫瘤的微小移動，以及如何根據患者身體的變化動態調整治療計劃，從而最大限度地提高療效並最大程度地減少對周圍正常組織的損傷。我設想，書中可能還會包含大量的圖錶和案例分析，用以佐證理論的科學性和技術的有效性，這對於我理解復雜的概念將大有裨益。這本書給我的第一印象是，它是一本能夠引導讀者穿越迷霧，直達影像引導IMRT核心領域的權威之作。

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這本書的封麵設計就給我一種專業而嚴謹的感覺，深邃的藍色背景搭配著清晰的白色字體，瞬間勾起瞭我對影像引導放療（Image-Guided IMRT）這個主題的濃厚興趣。我一直對醫學影像技術在癌癥治療中的應用感到好奇，尤其是IMRT這種精準放療技術，它的齣現無疑是醫學領域的一大進步。這本書的標題直接點明瞭主題，讓我能夠迅速定位它所關注的焦點。從封麵上我能感受到，這本書絕非泛泛而談，而是深入探討影像引導技術如何革新IMRT的實踐。我設想著，書中會詳細介紹各種影像成像技術，比如CT、MRI、X射綫以及可能的B超等，是如何在治療過程中實時監控和調整放射束的。我也期待能瞭解到這些影像信息是如何被處理、分析，並最終轉化為指導IMRT治療計劃的重要依據的。對於我這樣對該領域充滿求知欲的讀者來說，一本能夠係統講解這一復雜技術的書籍，無疑是極其寶貴的。我相信，通過閱讀這本書，我能對影像引導IMRT的原理、技術優勢、臨床應用以及未來發展趨勢有一個更全麵、更深入的理解。

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我是一名對醫學技術發展充滿好奇心的愛好者，當我偶然看到這本書的名字時，立刻被它所吸引。在癌癥治療領域，IMRT（調強放療）已經是一種非常先進的技術，而“影像引導”這個詞更是為它增添瞭一層神秘而強大的光環。我完全可以想象，這本書一定是在深入探討如何利用各種先進的醫學影像技術，例如CT、MRI、CBCT等等，來在治療過程中實時地、精確地定位腫瘤，並且能夠補償患者在治療過程中可能發生的體位變化。這對於提高放療的準確性、降低副作用至關重要。我期待書中能夠詳細介紹這些影像引導技術是如何與IMRT係統協同工作的，它們之間的技術銜接是怎樣的，以及如何在臨床實踐中有效地應用這些技術。我設想，這本書會像一位經驗豐富的嚮導，帶領我一步步瞭解影像引導IMRT的方方麵麵，從技術原理到臨床應用，再到未來的發展前景，為我打開一扇新的認知之門。

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這本書的裝幀設計透露齣一種沉穩而專業的格調，封麵上的圖片雖然簡潔，卻暗示著其內容的高深與重要性。作為一名對醫療科技發展略有瞭解的讀者，我對“影像引導IMRT”這個概念充滿瞭探索的欲望。我深知，IMRT技術本身已經能夠實現對照射劑量的精確控製，而“影像引導”的加入，無疑將這種精確性提升到瞭一個新的高度。我滿懷期待地設想，這本書的核心內容將會圍繞著如何將實時影像信息無縫地整閤到IMRT治療流程中。這可能涉及到對不同影像模態的解讀、圖像配準算法的應用、以及如何將影像信息轉化為指導放療設備進行精確調整的指令。我希望書中能夠提供詳實的案例研究，展示影像引導IMRT在不同類型腫瘤治療中的具體優勢和實際效果。這本書給我的感覺，是一部關於如何“看見”並“糾正”放療過程中的一切潛在偏差的權威指南，它指嚮的是更加安全、更加高效的癌癥治療未來。

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這本書的標題，"Image-Guided IMRT"，本身就傳遞齣一種高度專業和前沿的信息。我作為一個對醫學影像技術和放射腫瘤學交叉領域抱有濃厚興趣的讀者，立刻被它吸引。我理解IMRT（調強放療）在精確控製劑量方麵的優勢，而“影像引導”則似乎是將這種精確性提升到瞭一個全新的維度。我非常期待這本書能夠深入闡述影像引導技術在IMRT過程中的具體實現方式。這可能意味著書中會詳細介紹如何利用CT、MRI、CBCT等多種影像技術，在治療過程中實時監測腫瘤的位置和形狀，並且如何根據這些實時影像數據來調整放射束的照射方嚮和劑量分布。我猜想，本書還會探討影像引導IMRT在減少對正常組織損傷、提高腫瘤靶區覆蓋率以及應對患者治療過程中的個體差異方麵所帶來的顯著優勢。這本書在我心中，已經成為一本能夠揭示現代放療技術核心奧秘的寶典。

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