Advances in Grid and Pervasive Computing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Wu, Song (EDT)/ Yang, Laurence T. (EDT)/ Xu, Tony Li (EDT)

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页数:0

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出版时间:

价格:89.95

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isbn号码:9783540680819

丛书系列:

图书标签:

• Grid Computing
• Pervasive Computing
• Distributed Systems
• Cloud Computing
• Parallel Computing
• High-Performance Computing
• Computer Networks
• Algorithms
• Data Management
• Cybersecurity

深度学习在医学影像分析中的应用前沿 书籍简介 本书全面深入地探讨了深度学习技术在现代医学影像分析领域中的最新发展、核心挑战与未来趋势。随着医疗数据量的爆炸式增长和计算能力的飞速提升，深度学习模型已成为推动医学诊断、疾病监测和个性化治疗革命性进步的关键驱动力。本书旨在为生物医学工程师、计算机科学家、临床放射科医生以及对该交叉学科感兴趣的研究人员，提供一个权威且实用的参考指南。 本书结构严谨，内容涵盖了从基础理论到尖端实践的多个维度，聚焦于当前研究热点，特别是那些对临床决策具有直接影响的技术。 --- 第一部分：理论基础与数据准备（The Foundational Framework） 本部分首先为读者奠定坚实的理论基础，介绍深度学习应用于医学影像（如MRI、CT、X光、超声和病理切片）所必需的核心概念。 第一章：医学影像数据特性与预处理挑战 详细剖析了医学图像与自然图像之间的本质区别，包括各向异性、低信噪比、多模态融合的复杂性以及数据隐私保护（如联邦学习的初步介绍）。重点阐述了在临床环境中进行数据清洗、配准（Registration）、去噪和增强的必要性与常用算法，如基于小波变换的方法和深度网络辅助的去噪。 第二章：卷积神经网络（CNN）的演进与定制 深入讲解了经典CNN架构（AlexNet, VNet, ResNet, DenseNet）如何被适应于处理三维和四维医学数据。内容包括深度残差学习在处理深层网络梯度消失问题上的作用，以及如何通过调整网络深度和宽度来平衡计算资源与模型精度。此外，详细对比了用于分类、分割和检测任务的不同网络设计哲学。 第三章：自监督学习与半监督方法在医疗场景中的必要性 鉴于高质量、大规模标注医学数据的稀缺性，本章重点探讨了如何利用大量未标注数据进行有效预训练。详细介绍了几种主流的自监督任务（如对比学习、图像修复、旋转预测），并展示了它们如何显著提高下游任务（如罕见病灶识别）的性能，减少对昂贵的人工标注的依赖。 --- 第二部分：核心应用技术与模型（Core Applications and Models） 本部分聚焦于深度学习在医学影像分析中的三大核心任务：分割、检测与配准。 第四章：精确的语义与实例分割技术 本章系统介绍了用于病灶、器官和组织边界分割的先进网络架构。从U-Net及其变体（如Attention U-Net, V-Net, 3D U-Net）的原理出发，深入分析了损失函数（如Dice Loss, Focal Loss）的选择对分割边界精度和类别不平衡问题的应对策略。此外，还讨论了基于Transformer的分割模型（如Swin-UNETR）在捕捉全局上下文信息方面的优势。 第五章：病灶检测与疾病分级 探讨了如何应用Faster R-CNN、YOLO系列和RetinaNet等目标检测框架来识别影像中的异常区域，如微小结节、出血点或肿瘤边界。特别关注了处理小目标检测的技巧，例如特征金字塔网络（FPN）的优化，以及如何结合多尺度信息以提高早期、微小病变的检出率。 第六章：深度学习辅助的影像配准与融合 影像配准是多模态、多时相数据分析的基础。本章详细介绍了基于深度学习的密集和稀疏配准方法。讨论了如何使用对抗生成网络（GANs）来学习复杂的空间变换场（Deformation Fields），以及如何利用深度度量学习来确保配准结果在解剖学上的合理性，尤其是在处理需要高精度对齐的放疗规划和手术导航场景。 --- 第三部分：前沿探索与临床集成（Frontiers and Clinical Integration） 本部分将视角投向了当前研究的前沿领域，特别是可解释性、生成模型以及如何将验证的模型转化为实际的临床工具。 第七章：可解释性人工智能（XAI）在诊断中的作用 模型“黑箱”问题在医疗领域是不可接受的。本章详细分析了LIME、SHAP、Grad-CAM及其变体如何揭示深度学习模型做出决策的依据，特别是为放射科医生提供视觉证据支持。探讨了如何设计“可信赖”的模型，通过量化模型的不确定性（Uncertainty Quantification）来辅助临床风险评估。 第八章：生成对抗网络（GANs）与数据增强的创新 除了传统的数据增强，本章聚焦于如何利用GANs生成高度逼真的合成医学图像，以克服数据稀缺性或隐私限制。深入探讨了条件GANs（cGANs）在图像到图像的翻译（如MRI到CT的合成、低剂量到标准剂量的重建）中的应用，以及StyleGANs在生成高质量、多样化病理图像样本上的潜力。 第九章：多模态数据融合与跨模态学习 临床决策往往依赖于多种数据源的综合分析。本章研究了如何有效地融合来自不同成像模式（如PET/CT）、电子健康记录（EHR）数据和基因组信息。重点介绍了图神经网络（GNNs）和跨注意力机制在整合异构数据特征，构建更全面疾病模型方面的应用。 第十章：从实验室到临床：模型的验证、部署与法规考量 本章讨论了将成熟的深度学习模型成功部署到临床工作流程中的实际工程问题。内容包括模型的鲁棒性测试、前瞻性临床验证设计、性能漂移（Drift）的监控机制，以及适应FDA和CE等监管机构对AI医疗器械的审批要求和数据治理标准。强调了持续学习（Continual Learning）在保持模型长期有效性中的关键作用。 --- 总结 本书不仅仅是现有技术的罗列，更是对未来医疗影像分析范式的深刻洞察。它强调了跨学科合作的必要性，引导读者超越单纯的算法优化，关注如何在严谨的临床背景下，安全、有效地利用深度学习的力量，最终实现更快速、更精准的患者护理。全书配有丰富的代码示例和案例分析，确保读者能够将理论知识迅速转化为实践能力。

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