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出版者:Cambridge University Press

作者:Geoff Dougherty

出品人:

页数:462

译者:

出版时间:2009-05-11

价格:USD 80.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780521860857

丛书系列:

图书标签:

• 数字图像处理
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• 生物医学工程
• 医疗影像分析
• 图像处理算法

超越像素的诊断艺术：一本深入探索医学影像分析的实用指南 在现代医学的版图上，影像诊断早已不是简单的“看图说话”，而是一门融合了物理学、工程学、计算机科学与临床医学的精深艺术。从 X 射线的二维平面显影，到 CT、MRI 提供的三维立体结构，再到 PET、SPECT 揭示的代谢活动，医学影像技术以其强大的非侵入性信息获取能力，深刻地改变了疾病的发现、诊断、治疗规划乃至疗效评估的每一个环节。然而，海量的影像数据背后，隐藏着的是复杂的物理原理、精密的采集过程以及亟待解读的生物信息。如何从原始的影像信号中提取出具有临床价值的诊断线索，如何更精准、更高效地识别病灶，如何利用先进的计算工具辅助医生做出更明智的决策，是当前医学影像学领域面临的核心挑战。 本书旨在为读者构建一个全面而深入的医学影像分析知识体系，它并非一本纯粹的技术手册，也不是一本晦涩的理论专著，而是一本融合了理论深度与实践指导的实用指南。我们致力于引导读者理解医学影像的本质，掌握从影像采集到最终诊断输出的每一个关键环节，并重点关注如何运用先进的数字图像处理技术，赋能医学诊断的精度与效率。 第一部分：医学影像的基石——原理与采集 在深入探讨图像处理技术之前，我们首先需要建立对医学影像成像原理的深刻理解。本部分将详细介绍几种最常用、最具代表性的医学影像模态，并非照本宣科地罗列参数，而是从物理学角度出发，揭示其成像的根本机制。 X射线成像： 从伦琴射线穿透人体组织的衰减原理出发，解释二维投影如何形成，以及骨骼、软组织等不同物质的 X 射线吸收差异如何构成影像。我们将探讨数字 X 射线成像（DR）与传统的胶片成像的区别，重点介绍数字成像中的像素化、灰度级以及初步的图像增强概念。 计算机断层扫描 (CT)： 深入解析 CT 的核心——投影重建原理。我们将详细讲解 X 射线束如何进行多角度扫描，采集大量投影数据，以及计算机如何通过复杂的数学算法（如滤波反投影法）将这些投影信息重构成断层图像。这将帮助读者理解 CT 图像的“切片”概念，以及不同灰度值所代表的组织密度。 磁共振成像 (MRI)： 揭示 MRI 的独特之处。我们将从原子核在磁场中的行为，到射频脉冲的激发，再到核自旋弛豫产生的信号采集，系统阐述 MRI 的物理基础。重点将放在不同 MRI 序列（如 T1 加权、T2 加权、质子密度加权、扩散加权成像 DWI 等）如何反映组织的水含量、化学环境等不同生物学特性，以及这些特性如何体现在最终的图像上。 核医学成像 (PET/SPECT)： 关注功能与代谢的展现。我们将讲解放射性核素示踪剂如何与特定的生物分子结合，并在体内显影，以及 PET (正电子发射断层扫描) 和 SPECT (单光子发射计算机断层扫描) 如何通过探测示踪剂衰变产生的粒子来反映器官的代谢活动或血流灌注情况。这部分将侧重于理解功能性影像与解剖性影像的互补关系。 在对各种成像原理有了扎实的认识后，我们将转向影像数据的采集过程。从采样理论到量化编码，从噪声的来源到伪影的产生，本部分将帮助读者理解影像数据并非完美无瑕，而是充满了采集过程中的固有信息和潜在问题。理解这些，是后续图像处理和分析的必要前提。 第二部分：数字图像处理的利器——算法与技术 当医学影像数据被数字化后，我们便进入了数字图像处理的广阔天地。本部分是本书的核心，我们将系统介绍一系列强大的数字图像处理技术，并着重探讨它们在医学影像分析中的具体应用。 图像预处理： 这是所有后续分析的基础。 点运算： 亮度与对比度调整（如直方图均衡化、窗宽窗位调整）如何使隐藏的细节得以展现，便于观察者识别。 灰度变换： 伽马校正、对数变换等如何用于调整图像的灰度分布，以适应人眼或特定算法的需求。 噪声抑制： 高斯滤波、中值滤波、双边滤波等不同滤波器的原理与适用场景，以及它们如何去除影像中的随机噪声，同时尽量保留图像细节。我们将讨论不同算法在平滑图像和保留边缘特性之间的权衡。 几何变换： 图像配准（多模态影像融合、纵向研究）、图像旋转、缩放、平移等在不同时间点或不同模态的影像进行叠加分析中的重要性。 图像增强： 提升影像的视觉质量，突出关键信息。 边缘检测： Sobel、Laplacian、Canny 等算子如何识别图像中的亮度突变区域，从而勾勒出重要的解剖结构边界。 细节增强： Unsharp Masking、Retinex 算法等如何增强图像的细节和纹理，使微小的病灶更容易被发现。 伪彩色技术： 如何将单通道的灰度图像转换为彩色图像，以更直观地展示不同的灰度范围或信息，特别是在核医学或功能影像中。 图像分割： 从影像中分离出感兴趣的区域（ROI），如器官、病灶、组织等。这是定量分析的关键步骤。 阈值分割： 简单直观的基于灰度阈值的分割方法，以及 Otsu 方法等自动阈值确定技术。 区域生长法： 基于种子点和邻域相似性，逐步扩展区域的分割方法。 边缘基分割： 结合边缘检测的结果，将图像分割为不同的区域。 基于模型的分割： 引入先验知识（如形状模型、活动轮廓模型 Snake、Level Set 方法）来引导分割过程，提高分割的鲁棒性和准确性，特别适用于处理模糊边界或不规则形状的病灶。 图割 (Graph Cut) 方法： 将图像分割问题转化为图论中的最小割问题，提供全局最优的分割解决方案。 深度学习在分割中的应用： 介绍 U-Net、Mask R-CNN 等卷积神经网络（CNN）架构，如何通过端到端的学习自动提取特征并进行高精度像素级分割，成为当前医学影像分割的主流技术。 图像融合： 整合来自不同模态或同一模态不同时间点的影像信息，以获得更全面、更准确的诊断依据。 像素级融合： 简单叠加、加权平均等。 特征级融合： 提取各模态影像的关键特征后进行融合。 决策级融合： 分别对各模态影像进行分析，然后融合分析结果。 多模态影像配准： 如何确保不同影像在空间上的精确对齐，是实现有效融合的前提。 图像特征提取与描述： 从分割出的区域中提取量化信息，用于后续的分析和诊断。 形状特征： 面积、周长、紧密度、偏心率、惯性矩等。 纹理特征： 灰度共生矩阵 (GLCM)、灰度差分统计、局部二值模式 (LBP) 等，用于描述组织或病灶的内部结构和异质性。 强度特征： 均值、标准差、最小值、最大值、直方图统计量等。 第三部分：走向智能化诊断——应用与展望 在掌握了数字图像处理的核心技术后，本部分将引导读者将这些技术应用于具体的医学诊断场景，并展望未来医学影像分析的发展趋势。 定量分析与量化指标： 如何利用提取的特征，计算出具有临床意义的量化指标。例如，肿瘤体积测量、病灶生长速率评估、脑白质/灰质体积比、心功能参数计算等。这些客观的量化数据，比主观的目视评估更为精准，为疾病的诊断、分期、预后判断以及疗效评估提供了坚实的依据。 模式识别与辅助诊断： 机器学习在医学影像中的应用： 介绍支持向量机 (SVM)、随机森林等传统机器学习算法，如何通过学习大量的标注影像数据，对新的影像进行分类（如良恶性肿瘤的区分）或检测（如视网膜病变的筛查）。 深度学习的突破： 重点阐述卷积神经网络（CNN）在医学影像分析中的颠覆性作用。从图像分类、病灶检测到分割，深度学习模型能够自动学习复杂的影像模式，在许多任务上取得了超越人类专家的性能。我们将探讨如何构建和训练深度学习模型，以及如何解释模型的决策过程。 多模态数据融合在诊断中的潜力： 如何将影像数据与基因组学、病理学、临床信息等其他数据源进行融合，构建更全面的疾病模型，实现更精准的个体化诊断。 三维重建与可视化： 如何将二维切片图像重建为三维模型，以更直观地展示解剖结构和病灶的空间关系。这对于手术规划、介入治疗至关重要。我们将探讨不同的三维重建算法，以及如何进行交互式可视化。 新兴技术与未来方向： 人工智能 (AI) 在影像诊断中的发展： 从辅助阅片到自动化报告生成，AI 正在深刻地改变影像科的工作流程。 影像组学 (Radiomics) 和影像基因组学 (Radiogenomics)： 探索影像特征与基因表达、临床预后之间的潜在关联，为疾病的精准诊断和治疗提供新的视角。 医学影像的标准化与互操作性： DICOM 标准的意义，以及如何实现不同系统之间影像数据的无缝交换和共享。 增强现实 (AR) / 虚拟现实 (VR) 在医学影像中的应用： 提升可视化和交互体验，辅助医生进行手术模拟和培训。 本书并非止步于理论的堆砌，而是力求通过大量的实例分析和伪代码示意，让读者能够理解各种算法的实际运行过程，并能够将其初步应用于实际问题。我们相信，通过深入学习本书内容，读者不仅能够理解医学影像“是什么”，更能理解医学影像“为什么”以及“如何”从中提取有价值的信息，最终赋能更精准、更高效的医学诊断，为改善人类健康贡献力量。这不仅是一本书，更是一扇通往智能医学影像分析前沿的大门。

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从装帧和排版来看，这本书散发着一种“经典教材”的稳重感，但内容上却保持了与时俱进的平衡。虽然它没有将近年来爆发式增长的深度学习内容作为核心卖点，但它巧妙地将传统算法的优势与现代方法的结合点进行了阐述。比如，在讨论特征提取时，它没有直接跳到CNN的卷积核，而是先扎实地讲解了SIFT、HOG等经典特征提取器的工作原理，随后再引申到如何利用这些底层特征来指导或初始化更复杂的网络结构。这种“由浅入深，兼容并包”的处理方式，使得这本书的生命周期得以延长。它不会因为某一个深度学习框架的过时而迅速贬值，因为其基石——图像处理的基础理论——是永恒的。对于希望打下坚实基础，并能从容应对未来技术迭代的学习者而言，它提供了最可靠的导航图。

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当我翻开这本书时，最大的感受是其内容的组织结构极其清晰，逻辑链条环环相扣，仿佛是精心规划的一张路线图。它从最基础的医学影像采集原理讲起，如X射线、超声、核磁共振的成像机制差异，这一点对于我们理解后续处理步骤中的“输入”至关重要。随后，它非常自然地过渡到图像的表示与量化，如何将物理世界的数据准确地转化为计算机可以理解的数字信号。我特别喜欢它在介绍图像分割这一章节的处理方式。作者似乎并未急于展示复杂的活动轮廓模型或深度学习分割网络，而是花了大量的篇幅来详述阈值法、区域生长法和边缘检测算法（如Canny和Sobel算子）的局限性和适用场景。这种循序渐进、不跳步的教学方法，使得即便是初次接触这方面内容的读者，也能建立起坚实的认知基础。它更像是一位耐心的导师，在你还没完全掌握基础招式时，绝不会轻易让你去尝试高难度动作，确保每一步都走得稳健有力。

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说实话，这本书的阅读体验是挑战与收获并存的。它对于某些领域的覆盖深度，远超我预期中的一本“应用”导向的书籍。例如，在讨论图像配准（Registration）时，它不仅涵盖了刚性变换和仿射变换，还细致地讲解了非刚性配准中涉及的变分法和样条插值技术。在某些章节，它甚至涉猎到了一些信号处理的前沿交叉领域，比如小波变换在去除特定伪影上的应用。这种学术的“野心”固然令人敬佩，但也意味着对读者的背景知识要求相对较高。对于那些主要关注临床快速部署和软件操作的专业人士来说，某些数学推导可能会显得过于冗长和抽象。然而，正是这份深入，使得这本书在面对一些新兴的、需要定制化解决方案的科研项目时，能够提供强大的理论武器。它教会我的不是如何按下按钮，而是理解按钮背后的驱动力，这对于解决那些标准流程无法覆盖的疑难杂症时，价值不可估量。

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这本关于“数字医学影像处理”的书籍，从整体上看，给我一种非常扎实且深入的学术气息。它不像市面上很多流行的技术读物那样，仅仅停留在表面的概念介绍和快速实现上。相反，它似乎更倾向于挖掘算法背后的数学原理和物理基础。我特别欣赏作者在介绍图像增强和去噪技术时所采取的严谨态度。例如，在讨论高斯滤波和中值滤波的优缺点时，书中不仅给出了公式，还深入剖析了它们在处理不同类型医学噪声（比如CT扫描中的散粒噪声或MRI中的热噪声）时的局限性。阅读过程中，我感觉自己更像是在上研究生阶段的专业课，需要不断地停下来，对照着公式去推导，才能真正领会其精髓。这本书对于那些希望不仅仅是“使用”工具，而是想“理解并改进”现有医学影像处理流程的工程师或研究人员来说，无疑是一份宝贵的参考资料。它没有过多地涉及最新的深度学习框架或云端部署的实用技巧，而是将核心放在了那些经过时间检验、具有坚实理论基础的经典方法上，这保证了其知识的长期有效性。

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这本书最让我感到惊喜的是，它在强调技术实现的同时，并没有忽视医学领域的特殊性——即数据的不确定性和伦理考量。在介绍图像质量评估（Quality Assessment）的部分，作者花了好大力气讨论了客观指标（如PSNR、SSIM）与主观的人类视觉感知之间的关系。更重要的是，书中穿插了大量关于“生物医学图像的异质性”的讨论。例如，不同医院、不同批次扫描设备的参数差异如何影响后续分析的一致性，以及如何通过标准化预处理步骤来缓解这种影响。这使得这本书不仅仅是一本纯粹的计算机科学教材，更像是一本融合了工程学、物理学和生物医学工程的跨学科著作。它成功地搭建了一座桥梁，让钻研算法的工程师能更深刻地理解医学图像背后的“故事”和“限制”，避免了纸上谈兵式的算法设计，这一点在实际的临床转化中至关重要。

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Library: RC 78.7.D53 D72 2009

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