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出版者:Springer Verlag

作者:Suri, Jasjit S. (EDT)/ Wilson, David L. (EDT)/ Laxminarayan, Swamy (EDT)

出品人:

页数:838

译者:

出版时间:2005-6

价格:$ 258.77

装帧:HRD

isbn号码:9780306486050

丛书系列:

图书标签:

• 生物医学图像分析
• 医学图像处理
• 图像分析
• 计算机视觉
• 生物医学工程
• 图像分割
• 特征提取
• 机器学习
• 深度学习
• 图像识别

深入探索现代医学图像的边界：一本革新性的数字影像分析专著 书籍名称： Advanced Medical Imaging Processing and Computational Diagnostics 内容提要： 本书《Advanced Medical Imaging Processing and Computational Diagnostics》旨在全面、深入地探讨当代医学影像领域的前沿技术、核心算法及其在临床诊断与治疗规划中的创新应用。我们聚焦于超越传统图像处理范畴，迈向基于深度学习、人工智能驱动的计算诊断新范式。本书不仅是对现有技术的回顾，更是对未来医学影像分析发展方向的系统性规划与前瞻性指导。 全书结构围绕数据采集优化、信号增强与重建、高级特征提取与模式识别、以及临床决策支持系统四大核心板块展开，力求为影像科学家、生物医学工程师、临床放射科医师及高年级研究生提供一个既有理论深度又具实践指导意义的参考。 --- 第一部分：现代医学图像获取与质量控制的挑战 本部分聚焦于确保高质量输入数据的基石工作。我们首先审视了当前主流模态（如高分辨率MRI、PET/CT、超声以及新兴的光声成像技术）的物理学原理、硬件局限性及其对后续分析的影响。 1.1 优化采集序列与物理限制： 深入分析了不同序列参数（如TR/TE在MRI中的选择，注射示踪剂的动力学模型在PET中的应用）如何影响信噪比（SNR）和空间分辨率。重点讨论了在保证患者安全和采集效率的前提下，如何通过优化采集协议来最大化信息密度。 1.2 运动伪影的有效抑制与校正： 运动伪影是临床影像分析中的主要障碍之一。本章详尽介绍了基于模型（如基于相位补偿的重建）、基于信号域（如小波变换域的稀疏表示）和基于深度学习的运动校正技术。特别关注了实时成像（如心脏MRI、功能性MR波谱成像）中的快速校正策略。 1.3 噪声建模与低剂量成像重建： 在辐射安全日益受到关注的今天，如何从低剂量甚至单次曝光数据中恢复高质量图像至关重要。本章详细阐述了统计推断方法（如马尔可夫随机场、条件期望最大化）、迭代去噪算法，以及利用生成对抗网络（GANs）进行去噪和高分辨率重建的最新进展。 --- 第二部分：从像素到语义：高级图像处理与特征工程 本部分是本书的核心技术支撑，重点讲解如何从原始灰度图像中提取出具有生物学意义的高维特征，并利用先进算法进行准确分割与配准。 2.1 结构化分割的拓扑学方法： 传统的阈值分割和区域生长方法在处理复杂、低对比度病灶时表现乏力。本章重点介绍基于水平集方法、变分水平集（Vesselness Filters）、以及拓扑保持的活动轮廓模型（Active Contour Models）在血管、肿瘤边界等复杂结构分割中的应用。我们探讨了如何利用曲率信息和梯度流来稳定分割过程。 2.2 空间归一化与多模态配准的鲁棒性： 临床中常需整合来自不同时间点或不同模态的图像数据。本章全面对比了刚性、仿射和非刚性（Deformable）配准策略。详细讲解了基于信息论的相似性度量（如互信息、归一化互信息），以及引入先验知识约束（如基于解剖结构的配准）来增强配准的精度和鲁棒性。 2.3 高阶纹理分析与形态学定量： 影像组学（Radiomics）是当前研究热点。本章超越了简单的形态学测量，深入探讨了如何从高阶统计量中提取信息。内容包括：灰度共生矩阵（GLCM）、灰度游程矩阵（GLRLM）的构建与解释；分数维度的应用以量化病灶的复杂性；以及如何通过小波域特征提取来捕捉不同尺度的结构信息。 --- 第三部分：计算诊断的飞跃：深度学习在医学影像中的集成 本部分是本书最具前瞻性的章节，系统梳理了深度学习架构如何革新影像诊断的各个环节，并探讨了其实施中的关键工程挑战。 3.1 卷积网络（CNN）的定制化架构： 我们不仅介绍了U-Net、SegNet等经典分割架构，更专注于其在医疗场景下的改进，例如深度可分离卷积在提高模型效率上的应用，以及如何设计能够处理三维体积数据（如3D U-Net）的有效网络。重点讨论了如何处理医学图像固有的类别不平衡问题（如使用Dice Loss的变体）。 3.2 序列建模与时间序列分析： 针对功能性成像（如fMRI、动态增强MRI）的时间序列数据，本章介绍了循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及时空图卷积网络（ST-GCN）在捕捉动态变化和预测疾病进展方面的潜力。 3.3 可解释性人工智能（XAI）与临床信任： 深度学习模型的“黑箱”特性是其进入临床应用的主要障碍。本章深入探讨了LIME、Grad-CAM等梯度可视化技术，以及如何利用注意力机制来揭示网络决策的关键区域，从而增强医生对计算结果的信任度与可采纳性。 --- 第四部分：临床转化与未来方向 最后一部分将理论与实践相结合，探讨了先进计算诊断系统从实验室走向临床的转化路径与面临的监管、伦理挑战。 4.1 术中导航与实时反馈系统： 讨论了如何将高性能的图像处理和配准算法集成到手术导航系统中，实现对病灶边界的实时增强、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）引导下的手术规划，以及如何处理术中形变带来的实时配准需求。 4.2 计算生物标志物与预后预测： 重点介绍如何将影像分析结果作为强大的预测因子（计算生物标志物），结合临床病理数据，构建多模态预测模型，用于评估治疗反应、预测疾病复发风险和指导个体化治疗方案的制定。 4.3 数据标准化、联邦学习与隐私保护： 鉴于医疗数据的高度敏感性，本章讨论了如何通过DICOM标准的高级应用、数据脱敏技术，以及联邦学习（Federated Learning）架构，实现在不共享原始数据的前提下，跨机构协作训练鲁棒模型的有效途径。 本书结构严谨，内容全面，不仅为研究人员提供了深化技术理解的工具箱，也为临床医生展示了计算科学如何驱动新一代精准诊断的实现。

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从《Handbook of Biomedical Image Analysis》这个书名来看，这本书很可能是一本内容详尽、包罗万象的参考资料。我之所以会对此书产生兴趣，是因为我一直认为生物医学影像分析是连接基础医学研究与临床应用的关键桥梁。我希望这本书能够为我提供一个全面且深入的视角，去理解如何从海量的医学影像数据中提取有价值的信息。我特别想了解书中是否会详细介绍图像的量化和纹理分析技术，例如如何提取定量指标来描述病灶的形态、大小、密度等特征，以及这些特征与疾病的预后或治疗反应之间的关系。同时，我也对书中是否会涵盖一些前沿的影像分析技术，例如多模态影像融合，将不同成像方式（如PET-CT、MRI-DTI）的信息结合起来，以获得更全面的诊断信息。如果这本书能够提供清晰的理论框架、实用的算法指导，以及丰富的案例分析，那将是对我非常有价值的资源。

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这本书的书名《Handbook of Biomedical Image Analysis》给我的第一印象是它应该是一本“工具书”，能够为我们在生物医学影像分析领域遇到的各种问题提供解决方案。作为一名对此领域略有涉猎的学习者，我最为关心的是书中是否能够提供清晰、系统化的讲解，帮助我理解从基础的图像处理到高级的机器学习模型在医学影像分析中的应用。我希望它能涵盖各种经典的图像处理算法，比如傅里叶变换、小波变换在降噪和特征提取中的应用，以及图像分割的各种方法（阈值法、区域生长法、活动轮廓模型等）。更重要的是，我期望这本书能够深入讲解如何将深度学习技术，如卷积神经网络（CNNs），应用于医学影像的分类、分割和诊断任务。如果书中能够提供一些代码示例或者伪代码，能够直观地展示算法的实现过程，那对我来说将是极大的帮助，能够让我更快地将理论知识转化为实践能力。

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初拿到这本书，它的体量和厚度就给我留下了深刻的印象，预示着它将是一部内容扎实、信息量巨大的作品。从它的书名《Handbook of Biomedical Image Analysis》可以推测，这应该是一本面向研究人员、学生以及临床医生等专业人士的参考手册。它很可能不仅仅是罗列概念，而是会深入探讨生物医学影像分析的底层原理和技术细节。我个人对影像分析中的数学模型和统计方法特别感兴趣，例如如何利用图像滤波、分割、配准等技术来提取有用的生物信息。同时，我也想了解在生物医学领域，有哪些特有的挑战和难点是影像分析需要解决的，比如如何处理噪声、如何区分不同组织的边界、如何量化病灶的变化等等。如果这本书能够对这些问题提供深入的解答，并辅以相应的数学推导和算法实现指导，那将对我解决实际研究问题大有裨益。我还期望这本书能涵盖多种生物医学影像模态，如CT、MRI、PET、超声等，并针对不同模态的特点，介绍相应的分析技术。

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这本书的书名直接点明了它的内容，让读者立刻明白其聚焦的领域。从书名来看，它很可能是一本综合性的指南，涵盖了生物医学影像分析的各个方面。我个人对生物医学影像分析一直抱有浓厚的兴趣，尤其是在医学诊断、疾病研究以及新药开发等领域，影像技术扮演着越来越关键的角色。想象一下，一本能够详尽解析图像处理算法、特征提取技术，甚至包括机器学习和深度学习在医学影像中的应用的图书，对于我这样渴望深入了解这个交叉学科的人来说，无疑是如同寻获至宝。我期待这本书能够提供清晰的概念解释，详细的算法步骤，并且最好能包含一些实际的应用案例，这样才能真正帮助我理解这些复杂的理论是如何在实际工作中发挥作用的。如果这本书能触及到当前最前沿的研究方向，例如三维影像重建、多模态影像融合，或是针对特定疾病（如癌症、神经退行性疾病）的影像分析方法，那将更加令人兴奋。我希望这本书的组织结构能够逻辑清晰，易于查找信息，并且语言能够做到既严谨又不失可读性，让非专业背景但有志于此的读者也能有所收获。

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《Handbook of Biomedical Image Analysis》这个书名本身就充满了吸引力，它似乎承诺了一次深入探索生物医学影像分析世界的旅程。我非常好奇这本书会以何种方式来组织和呈现如此庞杂的知识体系。我期望它能够从基础概念入手，逐步深入到更复杂的分析技术。例如，它可能会详细介绍不同类型的生物医学影像（如X射线、CT、MRI、PET、显微镜图像等）的成像原理和特点，以及它们在医学研究和临床实践中的应用。随后，我期待书中能够系统地讲解图像预处理的技术，包括去噪、对比度增强、图像融合等，这些都是后续分析的基础。更吸引我的是，如果书中能够详细阐述各种图像分析方法，比如特征提取、图像分割、目标识别、量化分析等，并且能够讨论这些方法在不同疾病诊断、疗效评估、手术规划等实际场景中的应用，那就更好了。我对书中是否能包含一些关于影像组学（Radiomics）和人工智能（AI）在医学影像分析中的最新进展感到特别期待。

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