Medical Image Computing and Computer-Assisted医学图像计算与计算机辅助介入 MICCAI 2005 /会议录，第II部分 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Duncan, J.; Duncan, James; Gerig, Guido

出品人:

页数:1018

译者:

出版时间:2005-11

价格:1084.80元

装帧:

isbn号码:9783540293262

丛书系列:

图书标签:

• 医学图像计算
• 计算机辅助介入
• MICCAI
• 医学影像
• 图像处理
• 计算机视觉
• 生物医学工程
• 模式识别
• 人工智能
• 医学信息学

《医学图像计算与计算机辅助介入 2005（II）》 摘要 本卷汇集了2005年度MICCAI（Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention）国际会议的第二部分论文。MICCAI作为医学图像分析、处理、可视化以及计算机辅助手术和介入治疗领域的顶级学术盛会，每年汇聚全球顶尖的研究人员和工程师，展示最新的科研成果和技术突破。本卷论文聚焦于医学图像计算和计算机辅助介入技术在疾病诊断、治疗规划、手术导航、预后评估等方面的广泛应用和前沿进展。 研究领域与主要议题 本卷论文涵盖了医学图像计算和计算机辅助介入的多个关键研究领域，包括但不限于： 医学图像配准（Medical Image Registration）： 刚性与非刚性配准： 深入探讨了不同模态（如CT、MRI、PET、X光、超声等）和同一模态下不同时间点图像的对齐技术。研究人员提出了多种新型的配准算法，包括基于特征点、基于强度、基于统计模型和基于深度学习的方法，以解决图像形变、噪声、对比度差异等挑战。 多模态图像配准： 重点关注如何有效融合来自不同成像模态的信息，以获得更全面的解剖和功能信息。例如，将解剖结构丰富的CT图像与功能信息丰富的PET图像进行配准，有助于精确定位病灶并评估其代谢活性。 实时配准： 针对手术导航等实时应用场景，研究了高效、鲁棒的实时配准算法，以确保术中信息与术前图像的精确匹配。 验证与评估： 讨论了各种量化评估配准精度的指标和方法，以及针对特定临床应用的验证策略。 医学图像分割（Medical Image Segmentation）： 自动与半自动分割： 介绍了用于识别和勾画解剖结构（如器官、组织、血管、骨骼）或病灶（如肿瘤、病变区域）的各种算法。这包括传统的图像处理技术（如阈值法、区域生长法、边缘检测）以及基于机器学习和深度学习的先进方法（如卷积神经网络CNN、U-Net等）。 多模态分割： 探索如何结合多模态图像信息来提高分割的准确性和鲁棒性，尤其是在单一模态下难以区分或定义明确的区域。 三维与四维分割： 关注在三维空间中对复杂结构的分割，以及在时间维度（四维）上对动态过程（如心脏搏动、呼吸运动）的分割。 病灶分割： 重点研究了肿瘤、水肿、梗死等病灶的精确分割，这对于量化病灶大小、评估治疗反应至关重要。 医学图像分析与特征提取（Medical Image Analysis and Feature Extraction）： 纹理分析与形态学分析： 介绍了从医学图像中提取具有诊断价值的纹理特征和形态特征，用于疾病的早期检测和分类。 纹理分类与模式识别： 利用统计学、机器学习等方法对提取的特征进行分类，以区分正常组织与病变组织。 影像组学（Radiomics）： 这是一个新兴的研究方向，旨在从医学影像中提取大量的、可量化的特征，并利用这些特征来建立预测模型，用于疾病的诊断、预后预测和治疗方案选择。本卷可能包含一些关于影像组学特征提取、特征选择以及模型构建的论文。 定量分析： 讨论了如何对图像中的各种参数进行定量测量，例如血流速度、组织密度、肿瘤体积变化等，为临床决策提供客观依据。 计算机辅助介入（Computer-Assisted Intervention, CAI）： 手术导航系统（Surgical Navigation Systems）： 介绍了用于引导外科医生在手术过程中进行精确定位的系统。这包括基于图像引导的导航、基于传感器的导航以及混合导航技术。 机器人辅助手术（Robot-Assisted Surgery）： 探讨了机器人技术在微创手术中的应用，例如提高手术的精度、稳定性和灵活性，以及减轻外科医生的疲劳。 介入放射学（Interventional Radiology）： 关注将医学影像技术应用于微创介入治疗，例如经皮穿刺、导管介入等。 术前规划与模拟（Pre-operative Planning and Simulation）： 研究如何利用医学图像构建患者的三维模型，并进行手术过程的模拟，以帮助外科医生制定最佳的手术方案，预测潜在的风险。 手术反馈与评估（Surgical Feedback and Evaluation）： 探讨如何为外科医生提供实时的手术反馈信息，并对手术过程和结果进行评估。 医学图像可视化（Medical Image Visualization）： 三维重建（3D Reconstruction）： 介绍了从二维切片图像中重建出具有真实感的三维模型的技术，以帮助医生更好地理解解剖结构和病灶的空间关系。 体绘制（Volume Rendering）： 讨论了直接从三维体数据中生成图像的技术，能够更直观地展示内部结构和细节。 交互式可视化（Interactive Visualization）： 强调了用户通过交互操作来探索和分析三维医学数据的能力，例如旋转、缩放、裁剪、透明度调整等。 可视化技术在手术导航中的应用： 探讨了如何将先进的可视化技术集成到手术导航系统中，以增强术中的空间感知能力。 新兴技术与应用（Emerging Technologies and Applications）： 深度学习在医学图像中的应用： 随着深度学习技术的飞速发展，本卷很可能包含大量利用深度学习模型（如CNN、RNN、GAN等）解决医学图像分析和计算机辅助介入问题的研究。这可能涉及图像分割、分类、检测、去噪、超分辨率、图像生成等。 机器学习与统计建模： 介绍了利用各种机器学习算法（如支持向量机SVM、随机森林、图模型等）和统计方法进行医学图像分析和疾病诊断。 影像引导放射治疗（Image-Guided Radiotherapy, IGRT）： 探讨如何精确地对准放疗剂量，以最大程度地杀伤肿瘤细胞，同时最小化对周围正常组织的损伤。 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）在医学中的应用： 探索VR/AR技术如何用于手术模拟、术中导航和医学教育。 多模态数据融合： 除了图像模态的融合，也可能包含将医学图像与其他类型数据（如基因组学、蛋白质组学、电子病历等）进行融合，以实现更全面和个性化的医疗决策。 对未来医学影像技术与计算机辅助介入的启示 《医学图像计算与计算机辅助介入 2005（II）》汇集的论文代表了当时该领域的前沿研究水平。这些研究成果不仅推动了医学图像分析和计算机辅助介入技术的理论发展，更重要的是，它们为将这些先进技术转化为实际的临床应用奠定了坚实的基础。通过这些研究，我们可以看到： 精度与效率的不断提升： 不断发展的算法和计算能力使得医学图像的分析更加精确、快速，为医生提供了更可靠的诊断依据。 临床应用的深度拓展： 从辅助诊断到治疗规划，再到实时手术导航和精准治疗，计算机辅助介入技术正在深刻地改变着现代医学的实践方式。 多模态信息融合的重要性： 整合来自不同成像模态以及其他生物医学信息，能够提供更全面、更深刻的疾病理解。 智能化与自动化趋势： 机器学习和深度学习等技术的引入，正推动着医学图像分析和辅助介入向更智能、更自动化的方向发展，有望减轻医生的负担，提高医疗效率和质量。 个性化医疗的实现： 基于个体化的医学图像数据和分析结果，为制定更精准、更有效的个性化治疗方案提供了可能。 本卷论文的研究成果，对于从事医学图像处理、计算机视觉、生物医学工程、临床医学以及相关交叉学科的研究人员、工程师和学生，都具有重要的参考价值和借鉴意义。它们不仅展示了已有的技术成就，更激发了对未来医学影像技术和计算机辅助介入发展方向的深入思考和探索。

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