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isbn号码:9787502417772

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• 污染控制
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新书推介：《深度学习在医学图像分析中的前沿应用》 作者： 张伟，李静，王芳 出版社： 科学技术文献出版社 出版日期： 2024年5月 --- 书籍简介 在当今快速发展的数字医疗时代，医学图像的自动化分析已成为提升诊断效率与精度的关键技术。《深度学习在医学图像分析中的前沿应用》一书，正是应运而生的一部全面、深入、面向实践的权威著作。本书旨在为生物医学工程师、放射科医生、计算机科学家以及对人工智能在医疗领域感兴趣的研究人员，提供一套系统而前沿的知识体系。 本书聚焦于深度学习（Deep Learning, DL）技术，特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）、循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）以及日益重要的Transformer模型，如何被有效地整合到各种复杂的医学图像处理任务中。我们摒弃了对基础理论的冗余讲解，而是将核心篇幅集中于应用案例、算法优化、数据挑战应对及临床转化路径的深入探讨。 第一部分：理论基石与医学图像的特殊性（约250字） 本部分首先概述了深度学习在处理高维、高复杂度的医学图像数据时所面临的核心挑战，如标注数据的稀缺性、类别不平衡性、以及不同模态（X射线、CT、MRI、超声、病理切片）间的异构性。在此基础上，我们详细解析了适用于医学图像分析的关键网络结构演进，从经典的AlexNet、ResNet到更具适应性的U-Net家族（用于分割）和Mask R-CNN（用于检测）。重点讨论了如何通过迁移学习、域适应（Domain Adaptation）和弱监督学习策略，最大限度地利用有限的临床数据资源。特别阐述了3D卷积网络在处理体积数据（如CT/MRI）时的架构设计考量及其计算效率优化。 第二部分：核心应用领域深度剖析（约550字） 本书将核心应用划分为三大支柱，并辅以大量的真实世界案例研究： 1. 疾病检测与分类： 详细介绍了如何利用深度学习模型对肺结节、乳腺钙化、视网膜病变等进行高精度识别和良恶性分类。我们不仅涵盖了标准的二分类和多分类问题，还深入探讨了多标签分类在复杂疾病谱分析中的应用。例如，在病理图像分析中，如何利用超高分辨率图像（Whole Slide Imaging, WSI）的特点，设计金字塔结构模型，实现对肿瘤微环境的精确量化和分级。 2. 图像分割与定量分析： 分割是实现精确放疗计划和手术导航的基础。本章深入剖析了从经典U-Net到最新的Attention U-Net、nnU-Net等拓扑敏感模型的构建原理。重点展示了如何利用先进的不确定性量化（Uncertainty Quantification）方法，在模型输出中嵌入对分割结果可信度的评估，这对于临床决策至关重要。此外，还探讨了动态增强MRI序列处理中的时间序列建模技术，以捕捉病灶的实时变化。 3. 图像配准与合成（生成模型）： 图像配准是多模态数据融合的关键步骤。书中阐述了如何结合深度学习和传统的基于能量函数的优化方法，实现更鲁棒、更快速的非刚性配准。生成模型（GANs和Diffusion Models）的应用是本章的亮点，我们展示了如何利用这些技术进行数据增强（生成逼真的合成图像以平衡数据集），以及如何实现跨模态图像合成（例如，利用CT信息推断MRI T2加权图像），有效弥补特定扫描条件的缺失。 第三部分：面向临床转化的工程实践与伦理考量（约400字） 理论模型必须转化为可靠的临床工具。本部分聚焦于工程化和实际部署的难题： 1. 模型的可解释性（XAI）： 深度学习模型的“黑箱”性质是临床接受度的主要障碍。本书系统介绍了LIME、SHAP以及基于梯度激活图（如Grad-CAM++）等可视化技术在医学图像分析中的应用，旨在帮助临床医生理解模型做出特定诊断判断的依据，增强信任度。 2. 性能的鲁棒性与泛化性： 我们详细讨论了如何通过严格的外部验证、对抗性样本测试以及引入联邦学习（Federated Learning）框架，来确保模型在不同医疗机构间数据分布变化下的稳定性能。 3. 监管与伦理框架： 涵盖了医疗AI产品从实验室到临床应用的监管路径（如FDA/CE认证的基本要求），并严肃探讨了数据隐私（如联邦学习的应用）、算法偏见（Bias）的识别与缓解，以及AI辅助决策中的责任划分问题。 第四部分：前沿趋势与展望（约300字） 最后，本书对未来发展方向进行了展望，重点介绍了以下新兴领域： 1. 基础模型（Foundation Models）在医学中的潜力： 探讨了借鉴大型语言模型（LLM）的思路，构建大规模、通用性强的医学图像基础模型，通过少样本学习（Few-Shot Learning）快速适应新疾病或新任务。 2. 介入放射学中的实时反馈： 讨论了轻量级网络结构和边缘计算在手术室环境中实现实时目标追踪和剂量分布预测的潜力。 3. 结合电子病历的纵向分析： 如何整合图像数据、基因组数据和时间序列的临床记录，构建端到端的、具有预后预测能力的集成智能系统。 本书特色： 案例驱动： 书中包含了数十个来自顶级医疗中心和研究机构的真实数据集分析实例。 代码可复现性： 关键算法均提供了基于主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）的实现思路和伪代码指导。 跨学科视角： 平衡了计算机科学的深度与医学应用的广度，确保不同背景的读者都能从中获益。 《深度学习在医学图像分析中的前沿应用》不仅是一本教材，更是一份引领未来医疗智能化发展的操作指南，是所有致力于推动精准医疗进步的人士不可或缺的案头参考书。

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不得不说，这本书的语言风格极其细腻且富有诗意，完全不像一本枯燥的学术专著。作者在描述各种有机污染物时，常常会穿插一些优美的文学片段，或者引用古诗词来比喻其特性。例如，在描述持久性有机污染物（POPs）时，作者引用了“欲说还休，却道天凉好个秋”的意境，来形容这些污染物在环境中长期存在、难以根除的特性。这种表达方式极大地提升了阅读的愉悦感，也让我在不知不觉中记住了那些复杂的化学名称和概念。书中关于有机污染物在生物体内的富集和生物放大作用的章节，更是写得荡气回肠。作者用“看不见的链条”来比喻食物链中的层层传递，用“滚雪球”来形容其不断增长的毒性。我被书中描绘的景象深深震撼，那些曾经被我们忽视的微小污染物，竟然能在生命链条中演变成毁灭性的力量。此外，作者还花了很大篇幅讨论了有机污染物的监测技术和分析方法，虽然我不是做具体实验的，但作者的描述让我仿佛置身于实验室，看到各种精密仪器的运作，感受到科学家们一丝不苟的研究精神。整本书读下来，我不仅学到了知识，更感受到了一种对自然的敬畏和对生命的珍视。

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这本书给我最直观的感受就是它的“案例库”功能。作者似乎将全世界范围内发生的关于环境有机污染的重要事件、科学研究成果以及典型的污染案例都进行了详尽的收录和分析。我尤其被其中关于“持久性有机污染物（POPs）的全球性挑战”这一章节所吸引。作者详细列举了DDT、PCBs、二噁英等一系列耳熟能详但又极其危险的有机污染物，深入剖析了它们的历史背景、产生原因、对人类健康和生态环境造成的长期性危害，以及国际社会为控制和消除这些污染物所付出的努力和取得的进展。书中还涉及了大量的实际调查数据和科学报告，使得论证过程严谨而有说服力。作者并没有停留在对问题的描述，而是着重阐述了不同国家和地区在应对POPs问题上采取的策略和措施，包括立法、技术研发、国际合作等。我能够从中学习到许多关于环境管理和政策制定的宝贵经验。此外，书中还穿插了一些关于“绿色化学”和“可持续发展”的理念，强调了从源头减少有机污染的重要性，并介绍了一些创新的环保技术和替代方案。这本书就像一本百科全书，让我对环境有机污染的方方面面都有了一个全面的了解。

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与其说这是一本关于化学的书，不如说它是一本关于“环境的哲学”的书。作者在阐述复杂的化学原理时，总是能巧妙地将其与更广阔的社会、经济和伦理问题联系起来。我被书中关于“化学品的全生命周期管理”的讨论所深深打动。作者不仅仅是关注化学品在生产和使用过程中的污染，更是将其延伸到废弃后的处理和归宿，以及其对未来世代可能产生的影响。他提出的“预警原则”和“责任转移”等概念，让我对“可持续发展”有了更深层次的理解。在书中，我读到了关于工业化进程中，化学品使用所带来的“隐形成本”，以及这些成本如何最终由社会和环境来承担。作者在批判过度依赖化学品的现象时，并没有采取激进的姿态，而是用冷静的分析和翔实的数据，引导读者思考更优化的解决方案。他对“环境公平”的探讨也让我受益匪浅，认识到环境污染往往对弱势群体造成不成比例的影响。这本书不只是一本科学读物，更是一部引人深思的社会科学著作，它让我从一个全新的角度审视人类与化学、与自然的关系。

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这本书的封面设计就给我一种沉静而深邃的感觉，淡淡的绿色和土壤的棕色交织在一起，仿佛能闻到泥土的芬芳和雨后的清新。当我翻开第一页，就被作者严谨的逻辑和扎实的学术功底所吸引。他并没有上来就灌输大量的专业术语，而是从宏观的视角，讲述了环境有机污染的普遍性以及其对生态系统和人类健康造成的深远影响。我尤其对书中关于污染源分类的章节印象深刻，作者将生活污水、工业排放、农业活动等划分得十分清晰，并对每一种污染源的特点进行了详细的阐述，让我这个非专业人士也能迅速建立起对污染来源的基本认知。随后，作者开始深入探讨各种典型有机污染物的化学性质、来源、迁移转化规律以及在不同环境介质（水、土壤、空气）中的分布和归宿。对于一些复杂的化学反应机理，作者也做了非常形象的比喻和图示，使得晦涩的理论变得易于理解。书中列举了许多真实的案例，这些案例不仅增强了说服力，也让我更加直观地感受到环境污染的严峻性和紧迫性。读完前几章，我感觉自己仿佛站在一个高处，俯瞰着整个环境有机污染的图景，对这个领域有了初步但清晰的认识，并且对后续章节的深入探索充满了期待。

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这本书的叙事方式非常独特，作者仿佛是一位经验丰富的探险家，带领读者深入到环境有机污染的“地下世界”。他用生动形象的语言，描绘了各种有机污染物如何在土壤中潜伏，如何在地下水中暗流涌动，如何在沉积物中积累，就像一个隐藏在黑暗中的巨大网络。我尤其对书中关于“土壤有机污染物修复”的部分感到惊奇。作者介绍了生物修复、化学修复、物理修复等多种方法，并对每种方法的原理、适用范围、优缺点进行了详细的比较。他甚至还提到了一些前沿的研究进展，比如利用基因工程改造微生物来降解污染物，让我感觉像是看到了未来科技的曙光。在描述修复过程时，作者就像在讲述一个“环境拯救”的故事，充满了挑战和希望。书中还穿插了一些关于“环境监测网络”的介绍，让我了解到科学家们是如何通过布设各种传感器和采样点，实时监测环境污染的动态，并为决策提供依据。这本书让我对那些默默守护我们环境的科学家们充满了敬意，也让我认识到，即使面对如此复杂的污染问题，人类也从未停止过探索和解决的脚步。

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