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出版者:电子工业出版社

作者:刘文耀

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2002-11-01

价格:38.0

装帧:

isbn号码:9787505380769

丛书系列:

图书标签:

• 光电图像处理
• 图像处理
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• 光学工程
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深度学习在医学影像分析中的前沿应用 作者： 张伟，李明，王芳 出版社： 科学技术文献出版社 出版日期： 2023年10月 页数： 480页 定价： 128.00元 --- 内容简介 本书聚焦于当前人工智能领域最炙手可热的方向之一——深度学习技术在复杂多变的医学影像分析中的前沿应用与实践。本书旨在为生物医学工程师、临床放射科医生、计算机科学研究人员以及高年级本科生和研究生提供一本既具理论深度又兼顾工程实践的权威指南。 随着医疗数字化进程的加速，医学影像（如X光片、CT、MRI、病理切片等）的数据量呈爆炸式增长，传统的人工判读方式面临着效率瓶颈和人为误差的挑战。深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）的飞速发展，为解决这些难题提供了强大的工具。本书系统梳理了从基础理论到尖端算法的完整脉络，并紧密结合临床实际案例，阐述了如何利用深度学习模型实现医学影像的精确分割、高效分类、早期病灶检测以及疾病预后预测。 本书的特色在于其内容的前沿性、交叉性和实用性。我们不仅仅停留在对经典模型（如ResNet, U-Net, Transformer等）的介绍，更深入探讨了针对医学影像特性的模型优化策略，例如处理数据稀疏性、类别不平衡性、以及确保模型可解释性的挑战。 全书共分为六个核心部分，层层递进，确保读者能够建立起坚实的理论基础并掌握实战技能。 --- 第一部分：医学影像基础与深度学习导论（约250字） 本部分首先为读者打下坚实的基础。详细介绍了各类医学影像模态（如数字X线摄影、计算机断层扫描、磁共振成像、超声波、组织病理学数字切片）的成像原理、数据特性、以及在临床诊断中的核心作用。随后，本书对深度学习的数学基础进行了回顾，重点阐述了神经网络的基本结构、反向传播算法、激活函数选择等核心概念。特别地，我们引入了专门针对图像处理的卷积操作的数学定义，并对比了传统图像处理方法与深度学习方法的本质区别，为后续章节的深入学习做好了铺垫。此外，本部分还对当前主流的深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow）在医学影像数据处理中的环境配置和基础API操作进行了简明扼要的介绍。 第二部分：医学影像数据准备与预处理（约280字） 高质量的数据是成功构建深度学习模型的生命线。本部分深入探讨了医学影像数据从采集到可用于训练的完整流程。详细讲解了DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）文件的结构解析与数据提取，以及如何将不同格式的影像统一标准化。 针对医学影像数据固有的高噪声、低信噪比、以及大规模体积（尤其在3D CT/MRI中）的特点，本书详细剖析了多种高级预处理技术：包括强度归一化（如Z-score、直方图匹配）、噪声抑制滤波器的选择与应用、以及如何利用图像配准技术将多模态数据进行空间对齐。 更关键的是，本书花费大量篇幅讲解了在医学领域至关重要的数据增强（Data Augmentation）策略。不同于自然图像的简单旋转和翻转，医学影像的数据增强需要考虑临床可行性，如模拟不同扫描设备带来的伪影、轻微形变等，以增强模型的泛化能力。同时，也讨论了在小样本学习背景下，如何通过生成模型（如GANs的初步应用）来合理地扩充训练集。 第三部分：核心任务一：影像分类与鉴别诊断（约270字） 分类是深度学习在医学影像应用中最基础也最关键的一环，通常用于疾病的自动筛查和风险评估。本部分系统介绍了用于医学影像分类的经典及现代CNN架构。 从LeNet到AlexNet的演变，到残差网络（ResNet）如何解决深度网络中的梯度消失问题，本书层层深入。重点在于探讨如何对这些通用模型进行“医学化”改造。例如，针对病理图像中细胞级别的关键特征，我们讨论了注意力机制（Attention Mechanism）在引导模型关注病灶区域的重要性。 本书详细分析了如何处理多标签分类（如一个病灶同时具有多种病理特征）和细粒度分类（如区分不同亚型的癌症）。此外，我们还探讨了如何利用迁移学习，通过在大型自然图像数据集上预训练的模型，加速模型在特定、数据量有限的医学数据集上的收敛与性能提升。最后，本部分阐述了评估分类模型性能的关键指标（如敏感性、特异性、ROC曲线下面积）及其在临床决策中的意义。 第四部分：核心任务二：精准分割与器官/病灶勾画（约280字） 精准的病灶或器官分割是后续放疗计划制定、手术导航和体积量化分析的基础。本章将分割任务视为像素级的分类问题，并详细介绍了分割领域的里程碑式模型。 U-Net及其变体（如V-Net、Attention U-Net）是本章的重点。我们不仅解释了其“编码器-解码器”结构和跳跃连接（Skip Connection）的物理意义，还深入分析了它们在处理不同维度数据时的优势与劣势（如2D切片分割与3D体积重建的权衡）。 本书讨论了如何解决医学分割中的核心难点：边界模糊性与极度不平衡的像素分布（病灶通常只占图像很小一部分）。因此，对损失函数的选择至关重要，如Dice Loss、Focal Loss等在处理小目标分割时的优化策略被详细阐述和对比。此外，本部分还涉及了半监督和弱监督学习在需要大量人工标注的分割任务中的应用潜力，以减轻标注负担。 第五部分：前沿课题：可解释性、三维重建与时序分析（约270字） 随着模型复杂度的增加，医学AI面临着“黑箱”问题，这在需要高可靠性的临床场景中是不可接受的。本部分专注于解决深度学习模型的可解释性（Explainability）问题。详细介绍了如Grad-CAM、SHAP值等技术在医学图像上的应用，旨在揭示模型做出诊断决策所依据的图像区域，增强临床医生的信任度。 其次，本书探讨了三维（3D）深度学习架构。随着CT和MRI数据从体素级别处理的必要性日益凸显，我们介绍了3D CNN和3D Transformer在处理空间上下文信息方面的优势，尤其是在肿瘤体积变化监测上的应用。 此外，本部分还涵盖了医学图像处理的前沿交叉领域，如： 1. 多模态融合： 如何有效地结合PET和CT的互补信息以提高诊断准确性。 2. 时序分析： 利用RNN或LSTM结合CNN处理动态超声或随时间变化的MRI序列，用于监测疾病进展。 3. 联邦学习（Federated Learning）： 在不共享敏感患者数据的前提下，实现跨医院模型的共同训练，解决数据孤岛问题。 --- 第六部分：模型部署、伦理与未来展望（约150字） 最后，本书将视角转向实践和未来。详细介绍了如何将训练好的深度学习模型优化并部署到实际的临床工作流中，包括模型量化、边缘计算部署的考虑，以及构建用户友好的交互界面。同时，我们严肃探讨了医学AI应用中不可回避的伦理问题，如数据隐私保护（HIPAA/GDPR合规性）以及算法偏见对不同人群诊断公平性的潜在影响。本书在最后展望了神经形态计算、自监督学习在医学影像领域的最新趋势，鼓励读者持续关注并投身于这一变革性的研究领域。 --- 适合读者 本书是为在校研究生、青年科研人员、医疗IT从业者以及致力于将AI技术引入临床实践的放射科、病理科医生量身定制的进阶参考书。阅读本书需要具备基本的线性代数、概率论基础，以及对Python编程语言的初步了解。

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