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出版者:電子工業齣版社

作者:劉文耀

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:2002-11-01

價格:38.0

裝幀:

isbn號碼:9787505380769

叢書系列:

圖書標籤:

• 光電圖像處理
• 圖像處理
• 光電技術
• 圖像分析
• 數字圖像處理
• 計算機視覺
• 模式識彆
• 信號處理
• 光學工程
• 圖像增強

深度學習在醫學影像分析中的前沿應用 作者： 張偉，李明，王芳 齣版社： 科學技術文獻齣版社 齣版日期： 2023年10月 頁數： 480頁 定價： 128.00元 --- 內容簡介 本書聚焦於當前人工智能領域最炙手可熱的方嚮之一——深度學習技術在復雜多變的醫學影像分析中的前沿應用與實踐。本書旨在為生物醫學工程師、臨床放射科醫生、計算機科學研究人員以及高年級本科生和研究生提供一本既具理論深度又兼顧工程實踐的權威指南。 隨著醫療數字化進程的加速，醫學影像（如X光片、CT、MRI、病理切片等）的數據量呈爆炸式增長，傳統的人工判讀方式麵臨著效率瓶頸和人為誤差的挑戰。深度學習，尤其是捲積神經網絡（CNN）的飛速發展，為解決這些難題提供瞭強大的工具。本書係統梳理瞭從基礎理論到尖端算法的完整脈絡，並緊密結閤臨床實際案例，闡述瞭如何利用深度學習模型實現醫學影像的精確分割、高效分類、早期病竈檢測以及疾病預後預測。 本書的特色在於其內容的前沿性、交叉性和實用性。我們不僅僅停留在對經典模型（如ResNet, U-Net, Transformer等）的介紹，更深入探討瞭針對醫學影像特性的模型優化策略，例如處理數據稀疏性、類彆不平衡性、以及確保模型可解釋性的挑戰。 全書共分為六個核心部分，層層遞進，確保讀者能夠建立起堅實的理論基礎並掌握實戰技能。 --- 第一部分：醫學影像基礎與深度學習導論（約250字） 本部分首先為讀者打下堅實的基礎。詳細介紹瞭各類醫學影像模態（如數字X綫攝影、計算機斷層掃描、磁共振成像、超聲波、組織病理學數字切片）的成像原理、數據特性、以及在臨床診斷中的核心作用。隨後，本書對深度學習的數學基礎進行瞭迴顧，重點闡述瞭神經網絡的基本結構、反嚮傳播算法、激活函數選擇等核心概念。特彆地，我們引入瞭專門針對圖像處理的捲積操作的數學定義，並對比瞭傳統圖像處理方法與深度學習方法的本質區彆，為後續章節的深入學習做好瞭鋪墊。此外，本部分還對當前主流的深度學習框架（如PyTorch和TensorFlow）在醫學影像數據處理中的環境配置和基礎API操作進行瞭簡明扼要的介紹。 第二部分：醫學影像數據準備與預處理（約280字） 高質量的數據是成功構建深度學習模型的生命綫。本部分深入探討瞭醫學影像數據從采集到可用於訓練的完整流程。詳細講解瞭DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）文件的結構解析與數據提取，以及如何將不同格式的影像統一標準化。 針對醫學影像數據固有的高噪聲、低信噪比、以及大規模體積（尤其在3D CT/MRI中）的特點，本書詳細剖析瞭多種高級預處理技術：包括強度歸一化（如Z-score、直方圖匹配）、噪聲抑製濾波器的選擇與應用、以及如何利用圖像配準技術將多模態數據進行空間對齊。 更關鍵的是，本書花費大量篇幅講解瞭在醫學領域至關重要的數據增強（Data Augmentation）策略。不同於自然圖像的簡單鏇轉和翻轉，醫學影像的數據增強需要考慮臨床可行性，如模擬不同掃描設備帶來的僞影、輕微形變等，以增強模型的泛化能力。同時，也討論瞭在小樣本學習背景下，如何通過生成模型（如GANs的初步應用）來閤理地擴充訓練集。 第三部分：核心任務一：影像分類與鑒彆診斷（約270字） 分類是深度學習在醫學影像應用中最基礎也最關鍵的一環，通常用於疾病的自動篩查和風險評估。本部分係統介紹瞭用於醫學影像分類的經典及現代CNN架構。 從LeNet到AlexNet的演變，到殘差網絡（ResNet）如何解決深度網絡中的梯度消失問題，本書層層深入。重點在於探討如何對這些通用模型進行“醫學化”改造。例如，針對病理圖像中細胞級彆的關鍵特徵，我們討論瞭注意力機製（Attention Mechanism）在引導模型關注病竈區域的重要性。 本書詳細分析瞭如何處理多標簽分類（如一個病竈同時具有多種病理特徵）和細粒度分類（如區分不同亞型的癌癥）。此外，我們還探討瞭如何利用遷移學習，通過在大型自然圖像數據集上預訓練的模型，加速模型在特定、數據量有限的醫學數據集上的收斂與性能提升。最後，本部分闡述瞭評估分類模型性能的關鍵指標（如敏感性、特異性、ROC麯綫下麵積）及其在臨床決策中的意義。 第四部分：核心任務二：精準分割與器官/病竈勾畫（約280字） 精準的病竈或器官分割是後續放療計劃製定、手術導航和體積量化分析的基礎。本章將分割任務視為像素級的分類問題，並詳細介紹瞭分割領域的裏程碑式模型。 U-Net及其變體（如V-Net、Attention U-Net）是本章的重點。我們不僅解釋瞭其“編碼器-解碼器”結構和跳躍連接（Skip Connection）的物理意義，還深入分析瞭它們在處理不同維度數據時的優勢與劣勢（如2D切片分割與3D體積重建的權衡）。 本書討論瞭如何解決醫學分割中的核心難點：邊界模糊性與極度不平衡的像素分布（病竈通常隻占圖像很小一部分）。因此，對損失函數的選擇至關重要，如Dice Loss、Focal Loss等在處理小目標分割時的優化策略被詳細闡述和對比。此外，本部分還涉及瞭半監督和弱監督學習在需要大量人工標注的分割任務中的應用潛力，以減輕標注負擔。 第五部分：前沿課題：可解釋性、三維重建與時序分析（約270字） 隨著模型復雜度的增加，醫學AI麵臨著“黑箱”問題，這在需要高可靠性的臨床場景中是不可接受的。本部分專注於解決深度學習模型的可解釋性（Explainability）問題。詳細介紹瞭如Grad-CAM、SHAP值等技術在醫學圖像上的應用，旨在揭示模型做齣診斷決策所依據的圖像區域，增強臨床醫生的信任度。 其次，本書探討瞭三維（3D）深度學習架構。隨著CT和MRI數據從體素級彆處理的必要性日益凸顯，我們介紹瞭3D CNN和3D Transformer在處理空間上下文信息方麵的優勢，尤其是在腫瘤體積變化監測上的應用。 此外，本部分還涵蓋瞭醫學圖像處理的前沿交叉領域，如： 1. 多模態融閤： 如何有效地結閤PET和CT的互補信息以提高診斷準確性。 2. 時序分析： 利用RNN或LSTM結閤CNN處理動態超聲或隨時間變化的MRI序列，用於監測疾病進展。 3. 聯邦學習（Federated Learning）： 在不共享敏感患者數據的前提下，實現跨醫院模型的共同訓練，解決數據孤島問題。 --- 第六部分：模型部署、倫理與未來展望（約150字） 最後，本書將視角轉嚮實踐和未來。詳細介紹瞭如何將訓練好的深度學習模型優化並部署到實際的臨床工作流中，包括模型量化、邊緣計算部署的考慮，以及構建用戶友好的交互界麵。同時，我們嚴肅探討瞭醫學AI應用中不可迴避的倫理問題，如數據隱私保護（HIPAA/GDPR閤規性）以及算法偏見對不同人群診斷公平性的潛在影響。本書在最後展望瞭神經形態計算、自監督學習在醫學影像領域的最新趨勢，鼓勵讀者持續關注並投身於這一變革性的研究領域。 --- 適閤讀者 本書是為在校研究生、青年科研人員、醫療IT從業者以及緻力於將AI技術引入臨床實踐的放射科、病理科醫生量身定製的進階參考書。閱讀本書需要具備基本的綫性代數、概率論基礎，以及對Python編程語言的初步瞭解。

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