Information Processing in Medical Imaging (Computational Imaging and Vision) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Bizais, Yves; Barillot, Christian; Di Paola, Robert

出品人:

页数:422

译者:

出版时间:1995-06-30

价格:USD 139.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780792335931

丛书系列:

图书标签:

• Medical Imaging
• Computational Imaging
• Image Processing
• Computer Vision
• Biomedical Engineering
• Pattern Recognition
• Machine Learning
• Image Analysis
• Medical Informatics
• Artificial Intelligence

《医学影像信息处理：计算成像与视觉》 本书深入探讨了医学影像信息处理的核心理论、前沿技术以及在实际临床应用中的挑战与机遇。作为“计算成像与视觉”系列的重要一员，本书旨在为研究人员、工程师、临床医生以及对医学影像处理感兴趣的广大读者提供一个全面且深刻的理解框架。 核心内容概述： 本书从基础的数字图像处理技术出发，逐步深入到复杂的计算成像模型和高级的视觉分析方法。我们将详细介绍以下几个关键领域： 医学影像的获取与重构： 成像原理与物理基础： 涵盖X射线、CT、MRI、PET、超声等主流成像模态的基本物理原理，解释它们如何将生物信息转化为可处理的数字信号。 图像重构算法： 详细介绍从原始投影数据到三维图像的重建过程，包括滤波反投影（FBP）、迭代重建（IR）方法（如最大似然期望最大化ML-EM、期望最大化EM）、以及近年来兴起的基于深度学习的端到端重建技术。我们将深入分析不同算法的优缺点、计算复杂度及对图像质量的影响。 伪影的理解与抑制： 探讨各种成像过程中产生的伪影（如运动伪影、金属伪影、散射伪影等）的成因，并介绍相应的校正和抑制技术。 医学影像的增强与预处理： 去噪技术： 介绍传统的滤波方法（如高斯滤波、中值滤波、双边滤波）以及更先进的统计模型和基于学习的去噪方法，旨在提升图像信噪比，又不损伤细节。 对比度增强： 讨论直方图均衡化、自适应对比度增强等技术，以及如何利用多尺度分析和机器学习来优化对比度，使病灶和结构更加清晰可见。 图像配准： 涵盖刚性配准、仿射配准、非刚性（弹性）配准等多种配准策略，适用于不同模态、不同时间点的图像融合，实现跨时间、跨模态的分析。我们将重点介绍基于特征的配准、基于优化的配准以及基于深度学习的隐式配准方法。 图像分割： 详细阐述从图像中自动提取特定结构（如器官、肿瘤、血管）的技术。内容包括阈值分割、区域生长、图割（Graph Cut）、活动轮廓模型（Snake）、以及基于卷积神经网络（CNN）的自动分割方法（如U-Net、Mask R-CNN等）。 医学影像的分析与理解： 特征提取与量化： 介绍如何从医学影像中提取有意义的特征，包括形状、纹理、强度等。我们将深入研究影像组学（Radiomics）的概念，讨论如何提取高维度的影像特征，并研究其与疾病诊断、预后预测及治疗反应的相关性。 病灶检测与识别： 讲解如何自动或半自动地在医学影像中定位和识别病变区域。重点关注基于机器学习和深度学习的检测器（如Faster R-CNN、YOLO等）在不同医学影像分析任务中的应用。 三维可视化与交互： 探讨将二维切片数据重建成逼真的三维模型，以及如何通过交互式可视化工具实现对患者数据的深入探索和沟通。我们将介绍体绘制（Volume Rendering）、表面绘制（Surface Rendering）等技术，以及沉浸式技术（如VR/AR）在医学教育和手术规划中的应用。 计算成像与深度学习的融合： 深度学习在重构中的应用： 介绍如何利用深度神经网络加速或提升图像重建的质量，尤其是在低剂量CT、快速MRI等场景下。 深度学习在分析中的应用： 重点分析CNN、RNN、Transformer等模型在医学影像分类、分割、检测、配准等任务上的最新进展和性能提升。 生成式模型（GANs）的应用： 探讨GANs在医学影像合成、去伪影、超分辨率等方面的潜力。 可解释性AI（XAI）在医学影像中的挑战： 讨论如何理解和解释深度学习模型的决策过程，以增强临床医生的信任度和诊断的可靠性。 本书特色： 理论与实践并重： 既有对核心算法和模型原理的深入剖析，也结合了大量实际应用案例，帮助读者理解技术如何在临床实践中落地。 前沿技术聚焦： 紧跟计算成像与视觉领域的最新的研究动态，尤其关注深度学习在医学影像处理中的革命性影响。 跨学科视角： 融合了计算机科学、生物医学工程、放射学、病理学等多个学科的知识，为读者提供一个广阔的视野。 丰富的数学与算法细节： 提供清晰的数学推导和算法伪代码，便于读者深入理解和实现。 本书不仅是理解医学影像处理技术不可或缺的参考书，更是启发新研究思路、推动临床应用创新的重要指南。无论您是希望深入研究底层算法的科研人员，还是寻求提升诊断效率和准确性的临床专家，亦或是对这一激动人心的交叉领域充满好奇的学生，都能从中获益良多。

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这本书最让我感到惊喜的是它对“跨学科融合”所展现出的远见卓识。它没有局限于传统的图像分割或分类任务，而是将视野投向了更具前瞻性的领域，比如将影像数据与基因组学、临床电子病历（EHR）进行多模态融合分析，以实现真正的个体化精准医疗预测。作者在描述这些融合框架时，语言风格变得更为流畅和富有启发性，仿佛在描绘未来医疗的蓝图。他们详细阐述了如何利用图神经网络（GNNs）来建模复杂的生物网络结构，并将这些结构信息有效地嵌入到影像特征提取过程中。这使得最终的预测模型不仅能“看到”病灶，更能“理解”其背后的分子机制。对于渴望站在科研前沿、探索下一代诊断范式的读者来说，这本书提供的不仅仅是知识，更是一种激发创新思维的催化剂。它成功地将晦涩的数学工具与重大的临床需求紧密地焊接在了一起，展现了计算科学服务于生命的崇高价值。

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坦率地说，这本书的门槛不低，它似乎是写给那些已经对信号处理和线性代数有扎实背景的专业人士的进阶参考指南。从风格上讲，它更像是一部详尽的“方法论手册”，而非轻松的科普读物。我对其中关于“深度学习在病理图像分析中的泛化能力”的论述印象极为深刻。作者没有被当前深度学习的“魔法”所迷惑，而是系统地拆解了深度网络在处理罕见病理切片时的局限性，并提出了基于元学习（Meta-Learning）的小样本学习策略来应对数据稀疏性问题。书中对实验设计和结果验证的苛刻要求也值得称赞，它强调了跨中心数据验证的重要性，并详细列举了数据偏差对模型鲁棒性的影响。这种对科研严谨性的坚持，是这本书最宝贵的财富之一。它不是在告诉我们“能做什么”，而是在教我们“如何正确、负责任地去做”，这对于培养下一代医学影像科学家至关重要。

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这本新近问世的著作，聚焦于现代医学图像处理的复杂与精微，其深入程度着实令人惊叹。作者在开篇部分，便以一种近乎“手术刀般”的精准，剖析了当前医学影像数据采集、重建与分析领域所面临的核心挑战。我尤其欣赏它在基础理论构建上的扎实，并未满足于停留在表面的算法介绍，而是追溯到了背后的数学原理和统计学基础。例如，对于 CT 重建中的迭代算法优化，书中不仅展示了经典的反投影方法，更详尽地阐述了如何融入先进的正则化技术来抑制噪声和伪影，这对于我这种希望深入理解“为什么”而非仅仅“怎么做”的读者来说，是极大的福音。书中对不同模态图像（如 MRI、PET、超声）的特异性问题处理给出了独到的见解，尤其是在解决图像配准这一关键环节时，作者构建了一个多尺度、多特征融合的框架，使得即便是形变较大的组织结构也能实现高精度的对齐。这种对细节的把控，贯穿了全书，使得阅读体验如同跟随一位经验丰富的大师进行实地考察，每一步都走得稳健而富有洞察力。对于希望将理论转化为临床实践的研究人员而言，这本书无疑提供了一个坚实而全面的知识基石。

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阅读这本书的过程，就像进行了一场跨越计算机科学与生物医学工程的深度对话，其叙事节奏和论证逻辑呈现出一种古典的严谨美感，让人联想起早期信息论大师们的经典著作。它没有一味追逐最新的热点技术，而是将重心放在了那些经过时间检验、具有深远影响力的核心概念上。我发现，作者在处理高维数据可视化方面所采用的方法论尤其具有启发性。不同于市面上许多将可视化视为简单渲染工具的书籍，这里将三维和四维数据（时序或动态数据）的呈现视为一种信息熵的有效压缩和传达过程。书中对人机交互界面设计在诊断流程中的作用进行了富有哲学意味的探讨，强调了“认知负荷”与“信息保真度”之间的微妙平衡。特别是关于“可解释性AI”（XAI）在医疗领域的应用章节，作者没有简单地罗列模型，而是系统地分析了不同解释工具（如 CAM、SHAP 值）在解释病灶边界和组织特征时的适用性边界和潜在误导，这对于伦理审查和临床接受度至关重要。这本书的深度，迫使读者慢下来，去深思技术背后的伦理和社会责任。

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这本书的结构组织极具匠心，如同一个精心编排的交响乐章，层层递进，引人入胜。最初建立的计算模型基础，如同引子般迅速搭建起一个坚实的理论框架，随后，每一个章节都像是一个独立的乐章，探讨了某一特定应用领域（如血管造影分析、肿瘤体积追踪）的独特难题。我特别欣赏其在“不确定性量化”（Uncertainty Quantification）方面的深入探讨。在医学诊断中，仅仅得到一个点估计值是远远不够的，读者需要知道这个估计值的“信心”有多大。书中详细介绍了贝叶斯深度学习方法在量化模型预测不确定性上的应用，并将其与传统的蒙特卡洛模拟进行了细致的对比分析，清晰地展示了哪种方法在特定临床场景下更具优势。此外，书中对高性能计算（HPC）在处理PB级别医学数据集时的优化策略也进行了探讨，例如如何高效利用GPU集群进行大规模卷积操作的并行化，这对于实际的科研和医疗机构的部署工作提供了极具操作性的指导。

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