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出版者:Springer

作者:Gengsheng Zeng

出品人:

页数:198

译者:

出版时间:2010-4-26

价格:USD 139.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9783642053672

丛书系列:

图书标签:

• 生物医学工程
• 物理
• 影像
• 医学图像重建
• BME
• 医学影像
• 图像重建
• CT
• MRI
• PET
• SPECT
• 算法
• 数学方法
• 信号处理
• 图像处理

好的，这是一本关于计算化学与材料设计的图书简介。 深入计算化学与材料设计：从理论基石到前沿应用 图书名称： 深入计算化学与材料设计：从理论基石到前沿应用 (Advanced Computational Chemistry and Materials Design: From Theoretical Foundations to Frontier Applications) 目标读者： 化学、物理学、材料科学、化学工程等领域的研究人员、研究生以及对先进计算方法感兴趣的工程师和科学家。 图书定位： 本书旨在系统、深入地阐述现代计算化学和材料设计领域的核心理论、方法论及其在实际科学问题中的应用。它不仅涵盖了基础的量子化学原理，更侧重于当前科研热点中的高性能计算技术和面向特定材料系统的模拟策略。本书强调理论与实践的结合，力求使读者能够熟练运用先进的计算工具解决复杂的材料科学难题。 --- 内容概要 本书结构清晰，逻辑严谨，分为四大核心部分，共计十六章，层层递进，构建了一个完整的计算材料设计知识体系。 第一部分：计算化学与材料科学的理论基石 (The Theoretical Foundation) 本部分为后续高级应用打下坚实的理论基础，重点梳理了描述原子和分子体系行为的物理化学原理。 第一章：量子力学的基本框架与分子模型 深入探讨了描述电子结构的薛定谔方程及其在分子体系中的应用。详细解析了波函数、能量的物理意义，并引出基于电子密度的密度泛函理论（DFT）的哲学思想。重点讨论了如何选择合适的近似泛函以平衡精度和计算成本，这是所有现代计算化学的基础。 第二章：从电子结构到宏观性质：统计力学与分子模拟的桥梁 本章着重于如何将微观的电子结构计算结果与宏观可测量的热力学和动力学性质联系起来。详细介绍了统计力学在计算中的应用，包括配分函数、自由能的计算方法，以及如何利用系综理论（如正则系综、巨正则系综）指导分子模拟的设计。 第三章：力场方法学：经典分子模拟的核心 系统回顾了分子力学（MM）的理论基础，包括范德华力、静电相互作用以及键合项（键长、键角、二面角）的数学形式。重点比较了不同类型力场（如经典力场、半经验力场、特定领域力场如REAXFF）的适用范围、参数化过程及其局限性，为后续的分子动力学模拟做铺垫。 第二部分：高性能计算与量子化学方法 (High-Performance Quantum Chemistry) 本部分聚焦于解决现代化学计算中计算量庞大的电子结构问题，涵盖了从基础方法到前沿高精度方法的实现细节。 第四章：基组理论与数值求解策略 详细讨论了用于描述轨道波函数的基组（Basis Sets）的选择原则，如高斯型轨道（GTOs）和平面波基组的优缺点。阐述了求解自洽场（SCF）迭代过程中的数值稳定性技术，以及如何实现高效率的矩阵运算，特别是针对大规模体系的稀疏矩阵处理技术。 第五章：超越平均场：耦合簇与多参考态方法 本章深入探讨了应对电子结构复杂性的高级方法。全面解析了耦合簇（Coupled Cluster, CC）理论的层次结构（CCSD, CCSD(T)），并讨论了其在精确能量计算中的“黄金标准”地位。同时，详细介绍了多参考态方法（如MRCI, CASSCF）在处理强关联体系（如过渡金属复合物、激发态）中的必要性和实施细节。 第六章：计算加速与并行化技术 探讨了如何利用现代高性能计算架构（CPU集群、GPU加速）来应对大规模计算挑战。内容包括：量子化学计算中的数据并行、任务分解策略；密度泛函理论计算中的快速傅里叶变换（FFT）加速技术；以及分子动力学模拟中的长程作用力计算优化算法。 第三部分：材料体系的分子动力学模拟 (Molecular Dynamics in Materials Systems) 本部分将理论方法应用于复杂的、具有时间依赖性的材料体系，是理解材料动态性能和相变的窗口。 第七章：分子动力学模拟的基本算法与集成 详细介绍牛顿运动方程的数值积分方法，如Verlet算法及其改进型。重点阐述了温度和压力控制的算法（如Nosé-Hoover热浴、Parrinello-Rahman振动器）在维持模拟体系热力学平衡中的关键作用。 第八章：加速与增强采样技术 针对高能垒或慢动力学过程的模拟难题，本章系统介绍了增强采样方法。深入解析了Metadynamics（元动力学）、Umbrella Sampling（伞形采样）以及Replica Exchange Molecular Dynamics (REMD) 的理论基础、实施步骤和参数设置，以有效探索自由能面。 第九章：从原子轨迹到宏观反应性：反应性分子动力学 (ReaxFF) 聚焦于化学键的断裂与形成过程。详细讲解了ReaxFF（Reactive Force Field）的原理，如何将电荷转移和键合信息融入经典力场框架。通过实例展示其在燃烧、催化剂表面反应和材料损伤模拟中的强大能力。 第十章：溶剂效应与界面现象的模拟 讨论了真实体系中不可或缺的溶剂环境对化学过程的影响。对比了连续介质模型（如PCM）和显式溶剂模型（Explicit Solvent MD）的优缺点。特别关注固-液、气-液界面的结构、吸附和传输性质的模拟技术。 第四部分：面向应用的材料设计与高通量计算 (Application-Driven Materials Design) 本部分是全书的实践高潮，展示了如何利用前述方法建立起一套系统的、面向特定功能材料设计的流程。 第十一章：晶体结构预测与缺陷工程 系统梳理了晶体结构预测（CSP）的算法，包括随机搜索、蒙特卡洛优化以及基于能量地形搜索的方法。深入探讨了点缺陷（空位、间隙原子）、位错和晶界在半导体、陶瓷材料电学和力学性能中的作用，并展示如何用计算手段定位和定量分析这些缺陷。 第十二章：高熵合金与无序材料的建模 针对现代材料研究热点——高熵合金（HEAs），讨论了如何处理其固有的化学和结构无序性。重点介绍基于随机/有序簇展开模型的构建方法，以及如何结合遗传算法或遗传随机搜索（GRS）优化其稳定相结构。 第十三章：多尺度建模：连接微观与介观 强调计算方法间的衔接策略。详细介绍如何将DFT计算得到的参数（如界面能、扩散系数）输入到相场（Phase Field）或有限元（FEM）模型中，实现从原子尺度到微米尺度的信息传递，模拟宏观材料的生长、演化和失效过程。 第十四章：计算电化学与电池材料设计 聚焦于能源存储领域。利用DFT和分子动力学模拟离子迁移率、电极/电解质界面稳定性、以及电化学反应动力学。具体案例涵盖锂离子电池正负极材料的容量预测和钠/钾离子电池的候选材料筛选。 第十五章：催化剂表面反应机理的解析 详细阐述了如何利用计算化学来“看到”催化反应的过渡态。讨论了表面吸附能的精确计算、线性标度关系（LSER）的应用，以及如何通过反应路径搜索（如NEB方法）来确定反应的决速步，为设计高效催化剂提供理论指导。 第十六章：机器学习与数据驱动的材料发现 本章展望了计算化学的未来方向。介绍了如何利用已有的计算数据（DFT数据库）训练机器学习模型（如GPR、ANNs），以快速预测新材料的性质（如晶格常数、带隙）。重点讨论了数据采集、特征工程（Descriptors）的选择，以及如何将模型集成到高通量虚拟筛选流程中。 --- 本书特色 1. 强调现代计算范式： 避免过多纠缠于已过时的半经验方法，全面聚焦于基于第一性原理的DFT及其改进，以及现代分子动力学模拟的前沿技术。 2. 理论与实践的深度融合： 每部分均包含针对特定材料体系（如半导体、高熵合金、催化剂）的应用实例，并指出在实际操作中常遇到的数值陷阱和解决方案。 3. 跨越尺度的视野： 贯穿全书的脉络是从单个电子到宏观材料性能的多尺度建模思想，培养读者系统解决材料问题的能力。 4. 面向前沿研究热点： 专门设置章节讨论增强采样技术、反应性分子动力学以及AI辅助材料发现，确保内容紧跟学术界最新进展。 通过阅读本书，读者将不仅掌握计算化学的“工具箱”，更能理解每种工具背后的科学原理和使用边界，从而能够独立、高效地设计和优化新型功能材料。

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这本书给我最直观的感受就是，它能够将复杂的概念转化为易于理解的语言和图像，让我这个非专业背景的读者也能逐渐领略到医学影像重建的魅力。作者在讲解过程中，非常注重类比和举例，善于运用生活中的例子来解释抽象的科学原理。例如，在解释图像滤波的概念时，作者会用“给照片去噪”的比喻，形象地说明滤波的目的在于去除图像中的噪声，同时保留重要的图像特征。这种生动形象的讲解方式，极大地降低了学习的难度，也让我在轻松愉快的氛围中掌握了重要的知识点。书中对各种成像模态的介绍也十分详尽，我不仅了解了CT和MRI，还对PET、SPECT以及超声成像等有了初步的认识。作者在介绍每种成像模态时，都会从其物理基础、数据采集方式、重建算法以及在临床应用中的特点等方面进行全方位的讲解。我特别欣赏作者在介绍MRI成像时，对磁共振信号产生原理的深入剖析，以及如何利用这些信号来构建图像。他/她通过生动的图示，解释了质子在磁场中的行为，以及射频脉冲如何激发这些质子，最终产生可以被探测的信号。这种从根本上解释原理的方式，让我对MRI成像有了更深刻的理解。此外，书中对各种重建算法的对比分析也让我受益匪浅。作者并没有局限于介绍单一的算法，而是系统地对比了多种算法在图像质量、计算效率、伪影抑制等方面的表现。我尤其对作者在讲解基于模型的方法时，如何将物理模型和统计模型相结合以提高重建精度的方法印象深刻。

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这本书的整体格调庄重而不失活泼，理论的深度与实际的应用性得到了完美的结合，让我在这短暂的阅读过程中，仿佛经历了一场智慧的洗礼。作者在讲解PET重建算法时，就如同一个严谨的科学家，将复杂的数学模型和物理原理层层剥开，展现在读者面前。我尤其对作者在介绍PET成像中的衰减校正和散射校正时，如何利用数学模型来补偿这些物理效应，从而提高图像的定量准确性印象深刻。他/她详细阐述了如何通过测量衰减系数和散射概率来建立相应的校正模型，并将其应用于图像重建过程。这种对物理过程的深入理解和数学建模，让我对PET成像的准确性有了更深的认识。书中还对各种先进的重建技术进行了深入的探讨，例如基于深度学习的图像重建方法。作者并没有回避这些前沿技术，而是以一种审慎的态度，对其原理、优势以及局限性进行了客观的分析。我印象特别深刻的是，作者在介绍深度学习模型时，详细阐述了如何构建卷积神经网络（CNN）来学习图像的先验知识，以及如何利用这些知识来提高重建图像的质量，尤其是在低剂量成像和加速成像等场景下。这种对前沿技术的介绍，让这本书充满了时代感，也为我提供了进一步学习和研究的方向。

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这本书的语言风格十分独特，既有学术的严谨性，又不失通俗易懂的魅力，读起来丝毫不会感到枯燥乏味。作者在讲解CT重建算法时，就如同一个经验丰富的向导，引领我穿梭于复杂的数学公式和算法模型之中。他/她并没有直接抛出晦涩难懂的数学概念，而是循序渐进地引导我理解其中的逻辑。例如，在介绍滤波反投影法（FBP）时，作者首先详细阐述了投影定理，然后解释了如何通过对投影数据进行滤波来补偿X射线衰减的不均匀性，最后才展示了如何将滤波后的投影数据进行反投影，从而重建出原始图像。这种层层递进的讲解方式，让我能够清晰地把握住FBP的核心思想，并对其数学原理有了深刻的理解。书中对迭代重建算法的讲解也让我印象深刻。作者并没有简单地罗列各种迭代算法，而是深入剖析了它们各自的数学模型和优化策略。我尤其对作者在讲解基于模型的方法时，如何将物理模型和统计模型相结合以提高重建精度的方法印象深刻。他/她通过详细的数学推导，展示了先验信息如何约束图像的空间结构，从而在降噪的同时保留图像的边缘和细节。这种对算法原理的深入剖析，让我对如何设计和优化重建算法有了更深刻的理解。

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这本《Medical Image Reconstruction》给我最深刻的感受之一，就是其内容的高度实用性和前沿性。作者在讲解各种重建算法时，不仅仅是罗列了理论，而是着重于它们在实际临床应用中的表现和优势。我尤其对作者在讨论低剂量CT成像中的图像重建时，所介绍的各种降噪和伪影抑制技术印象深刻。他/她详细阐述了如何利用先验信息、统计模型和机器学习方法来重建出质量可接受的低剂量CT图像，从而有效降低患者的辐射剂量。这种对实际临床问题的关注，让我深刻地认识到医学影像重建技术在提升医疗服务质量和患者安全方面的重要作用。书中还对各种先进的重建技术进行了深入的探讨，例如基于压缩传感的图像重建方法。作者并没有回避这些前沿技术，而是以一种审慎的态度，对其原理、优势以及局限性进行了客观的分析。我印象特别深刻的是，作者在介绍压缩传感技术时，详细阐述了如何利用图像的稀疏性来减少采样点，从而实现高效的图像重建。这种对前沿技术的介绍，让这本书充满了时代感，也为我提供了进一步学习和研究的方向。

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我不得不说，这本书的排版和字体选择都相当考究，给人一种赏心悦目的阅读体验。清晰的标题、合理的段落划分，以及恰到好处的图文比例，都使得阅读过程异常顺畅。当我翻开书页，一股淡淡的墨香扑鼻而来，瞬间将我带入到一种专注的学习氛围中。作者在讲解CT重建算法时，就如同一个经验丰富的向导，引领我穿梭于复杂的数学公式和算法模型之中。他/她并没有直接抛出晦涩难懂的数学概念，而是循序渐进地引导我理解其中的逻辑。例如，在介绍滤波反投影法（FBP）时，作者首先详细阐述了投影定理，然后解释了如何通过对投影数据进行滤波来补偿X射线衰减的不均匀性，最后才展示了如何将滤波后的投影数据进行反投影，从而重建出原始图像。这种层层递进的讲解方式，让我能够清晰地把握住FBP的核心思想，并对其数学原理有了深刻的理解。书中对迭代重建算法的讲解也让我印象深刻。作者并没有简单地罗列各种迭代算法，而是深入剖析了它们各自的数学模型和优化策略。我尤其对作者在讲解基于模型的方法时，如何将物理模型和统计模型相结合以提高重建精度的方法印象深刻。他/她通过详细的数学推导，展示了先验信息如何约束图像的空间结构，从而在降噪的同时保留图像的边缘和细节。这种对算法原理的深入剖析，让我对如何设计和优化重建算法有了更深刻的理解。

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这本《Medical Image Reconstruction》所呈现的深度和广度，无疑超出了我最初的预期，它更像是一位经验丰富的导师，耐心地带领我探索这个复杂而迷人的领域。作者在处理数学模型和算法细节时，展现出了极高的严谨性和条理性。我原本以为会面对一堆令人望而生畏的公式，但事实证明，这些公式的引入都有其清晰的逻辑背景和数学推导过程。作者并非简单地罗列公式，而是深入浅出地解释了每个变量的物理意义，以及公式是如何反映成像过程和重建原理的。比如，在讲解Radon变换在CT成像中的应用时，作者详细阐述了Radon变换的数学定义，以及它如何将三维空间中的投影数据映射到二维空间，并在此基础上解释了为什么滤波反投影法能够有效地从投影数据中恢复出原始图像。这种严谨的推导过程，让我不仅知其然，更知其所以然。此外，书中还对各种先进的重建技术进行了深入的探讨，例如基于深度学习的图像重建方法。作者并没有回避这些前沿技术，而是以一种审慎的态度，对其原理、优势以及局限性进行了客观的分析。我印象特别深刻的是，作者在介绍深度学习模型时，详细阐述了如何构建卷积神经网络（CNN）来学习图像的先验知识，以及如何利用这些知识来提高重建图像的质量，尤其是在低剂量成像和加速成像等场景下。这种对前沿技术的介绍，让这本书充满了时代感，也为我提供了进一步学习和研究的方向。

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这本书的封面设计就给我留下了深刻的第一印象。深邃的蓝色背景，点缀着抽象的、交织的线条，隐约勾勒出人体器官的轮廓，传递出一种科技与人文关怀并存的神秘感。当我翻开扉页，一股淡淡的纸张清香扑鼻而来，让我瞬间沉浸在知识的海洋中。起初，我并没有对这本书抱有过于巨大的期望，毕竟“医学影像重建”这个主题听起来相当专业且可能晦涩难懂。然而，当我深入阅读第一章时，我立刻被作者的叙述方式所吸引。他/她并非直接抛出复杂的数学公式和算法，而是从最基础的原理讲起，循序渐进地引导读者理解图像形成的物理过程。例如，在介绍X射线成像时，作者没有止步于“X射线穿过人体”，而是细致地阐述了X射线与不同组织相互作用的机制，以及这些相互作用如何被探测器捕捉并转化为原始数据。这种“由表及里”的讲解方式，极大地降低了初学者的门槛，让我能够清晰地把握住核心概念。书中穿插的插图和图表更是点睛之笔，它们并非简单的装饰，而是巧妙地将抽象的原理可视化，比如用彩色的示意图展示不同密度组织的X射线衰减程度，用动态图解释CT扫描过程中探测器的旋转和数据采集。这些视觉辅助极大地增强了我的理解，使得原本可能枯燥的理论知识变得生动有趣。我尤其欣赏作者在介绍不同重建算法时，所采用的对比分析方法。他/她不仅仅是列举了各种算法的名称，而是深入剖析了它们各自的优缺点、适用场景以及背后的数学逻辑。比如，在比较滤波反投影法（FBP）和迭代重建法（IR）时，作者详细阐述了FBP的计算效率和可能产生的伪影，以及IR如何通过引入模型和优化迭代过程来提高图像质量，并缓解伪影。这种细致入微的对比，让我对各种方法的理解上升到了一个新的高度，也为我未来根据具体需求选择合适的算法打下了坚实的基础。

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这本书的结构编排堪称匠心独运，每一章节的过渡都显得十分自然流畅，仿佛一本精彩纷呈的故事书，让我沉浸其中，欲罢不能。作者以一种非常巧妙的方式，将看似零散的知识点串联起来，形成了一个完整而有逻辑的知识体系。例如，在介绍完X射线成像的基本原理后，他/她并没有立即转向其他成像技术，而是深入探讨了X射线成像中可能出现的各种伪影及其产生原因，并在此基础上引出了如何通过数据预处理和重建算法来抑制这些伪影。这种“问题导向”的学习路径，极大地激发了我的求知欲，让我迫切地想知道如何解决这些技术难题。在讲解CT重建算法时，作者更是花费了大量的篇幅来深入剖析不同算法的数学模型和计算过程。我尤其对作者在讲解迭代重建算法时所使用的例子印象深刻。他/她通过一个简单的二维投影例子，一步步地演示了如何初始化图像，如何计算投影数据，以及如何根据误差更新图像，直到收敛。这个过程被分解得如此细致，仿佛我身临其境地参与了算法的推导过程，极大地增强了我对抽象数学公式的直观理解。书中还穿插了大量的案例研究，这些案例并非凭空捏造，而是基于真实的医学影像数据，展示了各种重建算法在实际应用中的效果。比如，在讨论MRI重建时，作者就选取了一个脑部MRI图像重建的案例，详细展示了不同重建算法对图像细节和信噪比的影响，以及它们在诊断中的重要作用。这些案例分析让我深刻地认识到，理论知识与实际应用之间的紧密联系，也让我对医学影像重建技术在临床诊断中的价值有了更深层次的认识。

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这本书给我带来的不仅是知识的增长，更是一种思维方式的启发。作者在讲解过程中，始终贯穿着一种“解决问题”的导向，让我明白医学影像重建并非仅仅是理论的堆砌，而是为了解决实际的临床问题而不断发展的技术。在介绍CT伪影的处理时，作者就详细讲解了不同类型的伪影，比如金属伪影、运动伪影和闪烁伪影，并针对每种伪影提出了相应的解决方案。例如，在处理金属伪影时，作者就介绍了如何利用金属伪影降低算法来重建图像，以及如何通过选择合适的扫描参数来减少金属伪影的产生。这种“对症下药”的讲解方式，让我对医学影像重建技术在实际应用中的灵活性和有效性有了更深的认识。书中对各种迭代重建算法的讲解也让我印象深刻。作者并没有简单地罗列算法名称，而是深入剖析了它们各自的数学模型和优化策略。我尤其对作者在讲解最大似然估计（MLE）和最大后验概率（MAP）估计在图像重建中的应用时，如何引入先验信息来提高图像质量的方法印象深刻。他/她通过详细的数学推导，展示了先验信息如何约束图像的空间结构，从而在降噪的同时保留图像的边缘和细节。这种对算法原理的深入剖析，让我对如何设计和优化重建算法有了更深刻的理解。此外，书中还对各种成像技术的未来发展趋势进行了展望，例如深度学习在医学影像重建中的应用，以及如何利用多模态影像数据来提高诊断精度。这些前瞻性的讨论，让我对医学影像重建技术的未来发展充满了期待。

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当我合上这本书，心中涌起的是一种意犹未尽的满足感，它不仅仅是一本技术手册，更像是一次引人入胜的知识探索之旅。作者在讲解MRI重建算法时，就如同一位技艺精湛的艺术家，将复杂的数学模型和物理原理巧妙地融入到生动的图文之中。我尤其对作者在介绍k空间采样策略时，如何通过不同的采样模式来影响图像的重建效果和成像速度印象深刻。他/她详细阐述了如何利用傅里叶变换将k空间数据转换到图像空间，以及不同k空间采样策略如何影响傅里叶变换的结果，从而影响最终重建图像的质量和分辨率。这种从根本上解释成像原理的方式，让我对MRI成像有了更深刻的理解。书中还对各种先进的重建技术进行了深入的探讨，例如基于深度学习的图像重建方法。作者并没有回避这些前沿技术，而是以一种审慎的态度，对其原理、优势以及局限性进行了客观的分析。我印象特别深刻的是，作者在介绍深度学习模型时，详细阐述了如何构建卷积神经网络（CNN）来学习图像的先验知识，以及如何利用这些知识来提高重建图像的质量，尤其是在低剂量成像和加速成像等场景下。这种对前沿技术的介绍，让这本书充满了时代感，也为我提供了进一步学习和研究的方向。

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作为国内难得引进的外文书，这本书虽然不厚，但涵盖的知识量绝对不少，而且价格真的是很便宜！物美价廉，的确是很好的入门书，连最新的算法也有涉及。

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