High-Throughput Image Reconstruction and Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Rao, A. Ravishankar/ Cecchi, Guillermo A.

出品人:

页数:285

译者:

出版时间:2009-1

价格:$ 157.07

装帧:

isbn号码:9781596932951

丛书系列:

图书标签:

• 图像重建
• 高通量
• 图像分析
• 计算成像
• 机器学习
• 深度学习
• 生物医学图像
• 科学计算
• 数据分析
• 计算机视觉

《高通量成像重建与分析：革新科学发现的前沿技术》 在现代科学研究的浪潮中，成像技术扮演着至关重要的角色，它如同我们洞悉微观世界与宏观现象的眼睛，为从生物医学到材料科学等各个领域的研究人员提供了无与伦比的洞察力。而今，随着数据量的爆炸式增长以及对精细化、可视化分析需求的日益迫切，《高通量成像重建与分析：革新科学发现的前沿技术》一书应运而生，它并非一本简单罗列成像设备的图录，也不是一本枯燥乏味的理论堆砌，而是一部深刻剖析如何利用先进的计算方法和技术，将海量的成像数据转化为有意义的科学知识的指南。 本书将带领读者踏上一段探索高通量成像技术强大潜力的旅程。我们熟知的显微镜、CT、MRI、PET等成像设备，在过去数十年间已经极大地推动了科学进步。然而，随着技术的不断迭代，这些设备能够生成的数据量呈指数级增长，传统的图像处理和分析方法已难以应对。这时，“高通量”的概念便应运而生，它意味着能够以前所未有的速度和规模获取、处理和分析成像数据。本书正是聚焦于这一核心，深入探讨如何构建高效的成像数据处理流程，以及如何从庞杂的数据集中提取出关键的科学信息。 核心内容，层层递进： 本书的结构设计严谨且富有逻辑，旨在为读者构建一个扎实的理论基础，并逐步引导他们掌握实际应用技能。 第一部分：高通量成像的基石——理论与方法 成像原理的再审视： 在探讨高通量之前，我们有必要回顾和深入理解各种主流成像技术的成像原理。这部分内容将不仅仅是基础知识的重述，更侧重于从高通量处理的角度出发，分析不同成像模态在数据采集速度、分辨率、信噪比以及数据冗余度等方面的特性，以及这些特性如何影响后续的重建和分析。例如，在光学显微镜领域，我们将探讨超高分辨率显微镜（如STED、PALM/STORM）所带来的海量数据挑战，以及如何优化数据采集策略。在医学成像领域，我们将深入分析CT和MRI在扫描速度和数据量上的提升，以及由此带来的重建算法的革新需求。 先进的图像重建算法： 图像重建是连接原始数据与可用图像的关键环节，对于高通量成像而言，重建算法的效率和鲁棒性至关重要。本书将详细介绍和解析一系列先进的图像重建算法，包括但不限于： 迭代重建法： 重点阐述基于统计模型（如最大似然估计ML、最大后验概率MAP）的迭代重建算法，分析其在提高图像质量、减少伪影方面的优势，并讨论如何针对高通量数据优化迭代过程，例如采用并行计算、GPU加速等技术。 压缩感知（Compressed Sensing, CS）理论及其在成像中的应用： CS理论允许在采样远低于奈奎斯特速率的情况下，通过信号的稀疏性进行重建。本书将深入探讨CS的核心思想，如稀疏表示、测量矩阵设计以及重建算法（如L1最小化、迭代阈值法），并重点分析其在高通量、低剂量成像中的应用潜力，例如加速MRI扫描、降低CT辐射剂量等。 深度学习驱动的图像重建： 随着深度学习的崛起，基于神经网络的重建方法（如U-Net、ResNet等）展现出惊人的性能。本书将详细介绍如何利用深度学习模型来学习数据到图像的映射关系，包括端到端的重建网络设计、训练策略以及在去噪、超分辨率、伪影去除等方面的应用。我们将探讨如何训练能够处理海量、多维度数据的深度学习模型。 多模态图像融合技术： 在许多应用中，结合不同成像模态（如PET-CT、MRI-MRS）能够提供更全面的信息。本书将介绍多模态图像融合的常用方法，包括基于像素的融合、基于特征的融合以及基于模型的融合，并重点讨论如何在高通量数据流下实现高效、精确的融合。 第二部分：从像素到洞察——高通量图像分析的策略与工具 特征提取与描述： 高通量成像产生的图像信息量巨大，如何有效地从中提取出有意义的特征是分析的关键。本部分将涵盖： 传统的图像特征描述符： 如SIFT、SURF、HOG等，并探讨其在高通量数据中的适用性及优化。 基于深度学习的特征提取： 深入讲解卷积神经网络（CNN）在图像特征自动学习中的强大能力，并介绍如何利用预训练模型或训练自定义网络来提取适用于特定任务的特征。 纹理分析、形态学分析、形状分析等： 详细阐述这些分析方法在定量评估图像内容方面的作用，并探讨如何将其应用于大规模数据集。 自动化与智能化分析流程： 面对海量数据，人工分析已不再可行。本书将重点介绍如何构建自动化和智能化的分析流程： 图像分割技术： 包括阈值分割、区域生长、Watershed算法，以及更为先进的基于深度学习的分割方法（如Mask R-CNN、U-Net等）。我们将讨论如何设计能够处理各种成像场景、适应不同数据分布的分割模型。 对象识别与跟踪： 介绍用于识别和定位特定对象（如细胞、器官、缺陷）的技术，以及在时序图像中进行对象跟踪的方法。我们将讨论如何利用机器学习（如SVM、随机森林）和深度学习（如YOLO、Faster R-CNN）来实现高效的对象识别。 定量分析与统计建模： 将重点放在如何从分割和识别出的对象中提取定量参数，并建立统计模型进行规律挖掘。例如，在生物医学领域，分析细胞的大小、形状、荧光强度分布；在材料科学领域，分析微观结构的孔隙率、晶粒尺寸分布等。 大数据处理与可视化技术： 讨论如何利用大数据技术（如Hadoop、Spark）来管理和处理大规模成像数据集，以及如何利用交互式可视化工具（如ParaView、VTK）来直观地探索和理解分析结果。 面向特定应用的案例研究： 为了更好地说明理论与方法的实际应用，本书将精选一系列跨学科的案例研究。这些案例将涵盖： 生物医学成像： 如全脑神经连接组学的高通量重建与功能分析、高分辨率细胞成像的自动分割与行为分析、癌症诊断的AI驱动影像学分析等。 材料科学与工程： 如三维X射线显微成像的定量微观结构分析、高通量晶体生长过程的实时监测与分析、新型材料性能预测的影像学关联研究等。 天文学与地球科学： 如大型天文望远镜数据的快速处理与目标识别、遥感影像的海量分析与变化检测、地质结构的三维重建与可视化等。 第三部分：挑战与未来——前沿探索与展望 计算效率与资源优化： 探讨如何利用高性能计算（HPC）、云计算、边缘计算等技术，优化高通量成像数据的处理流程，降低计算成本，提高分析效率。 数据标准化与共享： 讨论在多学科协作中，建立统一的数据格式和分析标准，促进数据共享与复用，加速科学发现。 新兴成像技术与AI的融合： 展望未来，如光场成像、量子成像等新兴技术与AI的深度融合，将如何进一步革新成像重建与分析的能力。 《高通量成像重建与分析：革新科学发现的前沿技术》不仅为研究人员提供了解决当前大数据挑战的利器，更指明了未来科学研究的方向。它将是一本能够激发创新思维，推动跨学科合作，最终加速科学发现进程的宝贵参考书。无论您是经验丰富的成像专家，还是初涉此领域的科研新手，本书都将为您提供深入的理解和实用的指导，助力您在高通量成像的时代浪潮中，捕捉到最前沿的科学洞见。

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