Optische 2,5D-Rekonstruktion mikroskopischer Objekte pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Logos

作者:Axel Bürkle

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-01-30

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9783832504687

丛书系列:

图书标签:

• 光学显微镜
• 2
• 5D重建
• 图像处理
• 计算机视觉
• 生物医学工程
• 科学计算
• 光学
• 图像分析
• 三维重建
• 显微成像

深度学习驱动的医学图像分析：从基础到前沿 本书导读 在当代生物医学研究和临床诊断领域，图像分析技术扮演着日益核心的角色。随着高分辨率显微镜技术的发展和海量生物医学数据的积累，如何有效地从这些复杂图像中提取可靠、量化和具有临床意义的信息，成为了亟待解决的关键挑战。本书《深度学习驱动的医学图像分析：从基础到前沿》旨在系统性地介绍和深入探讨如何利用最先进的深度学习（Deep Learning, DL）方法来解决医学图像处理、分割、分类、配准和重建等一系列核心问题。 本书的受众群体主要面向对生物医学工程、计算机视觉、模式识别以及医疗人工智能感兴趣的研究人员、博士生、工程师以及临床医生。我们力求在保证理论严谨性的同时，兼顾实践操作的可行性，使读者不仅能理解背后的数学原理和模型结构，还能掌握实际应用中的技巧和工具。 第一部分：医学图像分析基础与挑战 本部分将为读者打下坚实的理论基础，回顾医学图像的特性、获取方式及其在生物医学中的重要应用。 第一章：医学图像的数字化与预处理 本章首先概述了当前主流的医学成像模态，包括光学显微镜图像（如荧光、亮场、相差）、数字病理学图像（Whole Slide Imaging, WSI）以及各种临床影像（如CT、MRI）。重点讨论了这些图像在数字化过程中可能引入的噪声、伪影、对比度不均等问题。随后，详细阐述了图像预处理的关键技术，例如： 增强技术： 直方图均衡化、对比度限制自适应直方图均衡化（CLAHE）在低对比度生物组织图像中的应用。 去噪算法： 传统滤波方法（如高斯、中值滤波）与基于深度学习的去噪网络（如DnCNN）的比较。 背景校正与白平衡： 尤其针对荧光和相差显微镜图像中不均匀照明的校正方法。 第二章：传统与深度学习基础回顾 为理解深度学习的革命性影响，本章首先简要回顾了传统图像处理方法，包括基于特征工程（如SIFT、HOG）的分类方法和早期基于浅层学习的分割技术。 随后，本书的重点转向深度学习的核心概念： 人工神经网络基础： 从感知机到多层感知机（MLP）的演变，激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择及其对网络性能的影响。 卷积神经网络（CNN）： 深入剖析卷积层、池化层、感受野（Receptive Field）的概念。详细介绍了经典的CNN架构，如LeNet, AlexNet, VGG, ResNet及其在图像分类任务中的原理。 损失函数与优化器： 讨论了交叉熵损失、Dice Loss在不平衡数据集（医学图像中常见）中的适用性，并对比了SGD, Adam, RMSProp等优化算法的收敛特性。 第二部分：核心深度学习模型在医学图像分析中的应用 本部分将聚焦于深度学习在解决具体医学图像分析任务中的核心模型结构和创新应用。 第三章：语义与实例分割的范式 图像分割是医学图像分析中最核心的任务之一，直接关系到定量分析的准确性。本章将重点讲解如何精确勾勒出细胞、器官或病灶的边界。 全卷积网络（FCN）的突破： 阐述FCN如何将分类任务转化为像素级的预测，并引入转置卷积（Deconvolution）的概念。 U-Net 架构的经典地位： 详细解析U-Net的“收缩路径”与“扩展路径”结构，以及跳跃连接（Skip Connections）如何有效融合多尺度特征，极大地提升了小目标和边界的分割精度。 改进型网络： 探讨ResNet块集成到U-Net中（如ResUNet），以及Attention机制（如Attention U-Net）如何引导网络关注关键区域。 实例分割： 介绍Mask R-CNN等模型在细胞核或特定结构实例分离中的应用，区分语义分割与实例分割的差异和技术难点。 第四章：图像分类、病理诊断与弱监督学习 图像分类在辅助诊断和疾病分级中至关重要。本章侧重于如何将深度学习应用于高维、高分辨率的医学图像诊断。 病理学图像（WSI）处理： 针对WSI的巨大尺寸，详细介绍多实例学习（Multiple Instance Learning, MIL）框架，如何利用低分辨率图块（Patches）的集合信息来推断整个病理切片的恶性程度。 迁移学习与预训练： 探讨在数据稀缺的医学领域，如何利用在自然图像数据集（如ImageNet）上预训练的模型权重，通过微调（Fine-tuning）来加速模型收敛和提高性能。 可解释性AI（XAI）： 在高风险的临床决策中，模型的可解释性至关重要。本章介绍Grad-CAM, SHAP等方法，如何可视化CNNs的决策依据，帮助临床医生信任和验证AI的判断。 第五章：图像配准与三维重建技术 医学图像分析往往需要整合来自不同时间点、不同模态的图像信息，这需要高精度的图像配准。 基于深度学习的配准网络： 区别于传统的基于强度或特征的迭代优化方法，本章探讨如何训练端到端（End-to-End）的深度网络直接预测形变场（Deformation Field）。 无监督与自监督学习： 重点介绍如何利用图像自身的空间一致性或相似性作为监督信号，训练配准网络，从而解决医学图像配准中标签数据获取困难的问题。 三维数据处理： 介绍如何将2D CNN扩展到3D CNN（如3D U-Net），处理CT/MRI等体积数据，实现高效的三维器官或肿瘤分割与跟踪。 第三部分：前沿研究与未来展望 本部分探讨当前研究的热点，包括数据生成、模型泛化以及联邦学习等对未来医学AI发展至关重要的议题。 第六章：数据增强与生成模型 高质量、大规模的标注数据是深度学习的生命线，但在医学领域获取标注数据成本极高。 高级数据增强： 不仅限于旋转、缩放，还包括弹性形变、光照模拟等针对生物图像特性的增强技术。 生成对抗网络（GANs）在医学中的应用： 探讨如何使用GANs（如DCGAN, CycleGAN）来生成逼真的合成医学图像，用于数据扩充和模型泛化测试。 图像质量转换： 利用CycleGAN实现从一种成像模式到另一种模式的转换（如低剂量CT到标准剂量CT的去噪重建），或从相差图像到荧光图像的虚拟染色。 第七章：模型泛化与联邦学习 一个在特定医院训练的模型，往往在其他机构或不同设备上表现不佳，即“域漂移”（Domain Shift）问题。 领域适应性（Domain Adaptation）： 介绍领域对抗训练（Domain Adversarial Training）等技术，使模型学习到与具体设备无关的内在特征。 联邦学习（Federated Learning）： 讨论如何在保护患者数据隐私的前提下，利用多个机构分散的数据集共同训练一个鲁棒的全局模型。详细解析联邦平均（FedAvg）算法在医疗场景中的部署挑战与优势。 第八章：结论与未来趋势 本书最后总结了深度学习在医学图像分析中的当前成就，并展望了未来的发展方向，包括：事件驱动的动态分析、多模态数据（如影像+基因组学）的融合分析、以及实现完全自动化、高可靠性的临床决策支持系统。 总结 本书内容结构严谨，覆盖了从底层基础到前沿应用的完整链条。通过对经典与新型深度学习架构的深入剖析和在实际医学案例中的应用探讨，读者将能够系统地掌握利用AI技术解决复杂生物医学图像问题的能力，为推动精准医疗和数字化病理学的发展贡献力量。

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这部关于微观光学重建的著作，着实让人眼前一亮，尤其是在我这个对精密测量和三维成像抱有浓厚兴趣的读者看来。尽管我对具体的“Optische 2,5D-Rekonstruktion”技术细节可能不如专业研究人员那样精通，但从其所展现出的理论深度和解决实际问题的潜力来看，它无疑是一部重量级的参考书。书中对于光场采集和后处理流程的描述，似乎达到了教科书级别的严谨性，这对于任何想深入了解现代显微成像领域前沿技术的工程师或学者都是极大的裨益。我特别关注那些关于如何处理衍射极限、如何优化信噪比的章节，这些都是在实际操作中遇到的核心难题。如果这本书能提供一套清晰、可复现的算法框架，那它的价值将是无可估量的。它不仅仅是知识的堆砌，更像是一份详尽的“操作手册”，指导读者如何将理论蓝图转化为可用的高精度三维模型，这对于生物医学成像或材料科学研究领域的影响是深远的。这种对技术实现细节的执着追求，是很多同类书籍所欠缺的，它体现了作者深厚的工程素养和对实验细节的精妙把握。

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作为一名侧重于数据处理和图像恢复的读者，我对书中关于“2.5D”数据如何提升到“3D”信息这一转换过程中的信息损失与补偿策略非常感兴趣。在光学重建领域，如何从有限的视角或低维信息中有效地推断出缺失的深度信息，是决定最终成像质量的关键。我希望看到的是，作者是否提出了创新的正则化方法，或者利用了更先进的迭代优化算法来克服这种固有的信息瓶颈。如果书中详细探讨了不同采样策略（比如步进、旋转或散焦）对最终重建精度的影响，并提供了量化的比较分析，那这本书的实用价值将再次得到提升。我期待的不仅仅是“能做到”，更是“为什么能做到”以及“在何种条件下做得最好”的深度解析。这种对方法论细微差别的敏锐洞察，才是区分普通读物和经典参考书的关键所在。

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从整体的学术影响力来看，这部作品的出现，无疑为当前微观成像技术的发展注入了一剂强心针。它所聚焦的领域，正是当前跨学科研究的热点：如何用更少的投入，获取更高的维度和分辨率信息。我关注到它所引用的参考文献范围，似乎非常广泛，横跨了光学、计算机视觉和信号处理等多个领域，这表明作者在整合前沿研究成果方面下了很大功夫。这种跨领域的综合能力，使得这本书不仅能满足专业人士的需求，也能为相关领域的学生提供一个广阔的视野。它提供了一个将理论框架系统化、工程化的高质量平台，使得原本分散在不同期刊上的先进技术，能够在一个集中的地方得到深入、连贯的阐述。毫无疑问，它将成为该细分领域内未来几年内被频繁引用的重要资源。

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我发现这本书在理论体系构建上，似乎遵循了一种非常扎实的物理光学基础路径，而不是单纯依赖于黑箱式的机器学习方法来解决问题。这种回归基础的严谨性，在我看来，是确保技术长期稳定性和可解释性的重要保障。我个人对于那些只提供结果而不解释原理的现代算法持保留态度，尤其是在需要高可靠性的科研领域。因此，书中对光传播、物镜特性、以及像差校正等基础光学原理的详细论述，让我感到非常踏实。这不仅仅是一本关于“如何做”的书，更是一本关于“为什么这样做”的深度解析。这种对物理本质的深刻理解，使得读者在面对未知或非标准样本时，能够基于第一性原理进行故障排除和方法改进，这才是真正高级的知识传授。

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这本书的排版和图示设计，给我的第一印象是极其专业且克制。我向来偏爱那种设计风格清晰、逻辑链条严密的学术著作，而这部作品在这方面做得相当出色。它不是那种用花哨的色彩和浮夸的布局来吸引眼球的书籍，而是选择用精准的图表和数学模型来构建其叙事结构。这种“重内容，轻包装”的风格，恰恰符合我阅读硬核技术文献时的偏好。每当翻阅到复杂的傅里叶变换或波前计算部分时，那种清晰的公式推导和恰到好处的注释，极大地帮助我理解那些抽象的物理过程。在我看来，一本优秀的教材或参考书，其价值在于能否有效弥合理论与实践之间的鸿沟，而这部作品似乎正是在做这件事。它没有回避那些令人望而生畏的数学难题，反而将其视为构建稳固理论基础的基石，这种直面挑战的态度，非常值得赞赏和学习。

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