Recent Advances in Breast Imaging, Mammography, And Computer-Aided Diagnosis of Breast Cancer pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Society of Photo Optical

作者:Suri, Jasjit S. (EDT)/ Rangayyan, Rangaraj M. (EDT)

出品人:

页数:972

译者:

出版时间:

价格:120

装帧:HRD

isbn号码:9780819460813

丛书系列:

图书标签:

• Breast Imaging
• Mammography
• Breast Cancer
• Computer-Aided Diagnosis
• Medical Imaging
• Oncology
• Radiology
• Artificial Intelligence
• Machine Learning
• Diagnosis

图书名称：Recent Advances in Breast Imaging, Mammography, And Computer-Aided Diagnosis of Breast Cancer 图书简介 本书致力于深入探讨乳腺影像学、乳腺X线摄影术以及计算机辅助诊断（CAD）领域内最新的研究进展、技术革新和临床应用。在当前医疗技术飞速发展的背景下，早期、准确地诊断乳腺癌对于提高患者生存率至关重要。本书汇集了国际顶尖专家学者的前沿见解，旨在为放射科医生、肿瘤科医生、影像技师、医学物理学家以及相关研究人员提供一个全面、深入且实用的知识平台。 第一部分：乳腺影像学的新范式与技术革新 本部分重点关注传统和新兴的乳腺影像技术所带来的突破性进展。 一、数字乳腺X线摄影的进化与优化 我们首先回顾了数字乳腺X线摄影（Digital Mammography, DM）的标准流程和质量控制体系。随后，详细阐述了三维断层合成乳腺X线摄影（Digital Breast Tomosynthesis, DBT）——也被称为3D乳房X线摄影——的原理、临床优势及局限性。DBT如何有效减少组织重叠伪影，提高对致密乳腺中病灶的检出率，是本章的核心内容。此外，我们探讨了基于人工智能（AI）的图像后处理技术，例如自动钙化点检测和病灶特征量化在提高诊断效率和一致性方面的应用潜力。 二、乳腺超声的智能化与定量分析 乳腺超声因其无辐射、高分辨率和动态成像能力，仍是年轻女性和致密型乳腺筛查的重要工具。本书详细分析了高频超声探头技术的发展，特别是对于微小病灶的识别能力。关键内容包括弹性成像技术（如剪切波弹性成像和应变弹性成像）如何通过评估组织硬度差异，辅助鉴别良恶性病变，以及如何将其纳入标准化的BI-RADS评估体系。我们还讨论了造影超声（Contrast-Enhanced Ultrasound, CEUS）在评估可疑病灶血供特征方面的临床价值，特别是在区分需要进一步活检的病变和良性病变时的作用。 三、磁共振成像（MRI）的性能提升与适应症拓展 乳腺MRI在评估高风险人群、明确病变范围和监测新辅助化疗反应方面具有不可替代的地位。本部分深入研究了高场强MRI（如3.0T及以上）的图像质量提升，以及先进的序列技术，如弥散加权成像（DWI）和动态增强扫描（DCE-MRI）的定量参数分析。我们着重讨论了如何通过更严格的参数设置和后处理技术，提高MRI的特异性，减少假阳性率，并探讨了非造影MRI技术（如无造影剂序列）在特定患者群体中的应用前景。 四、分子影像学与新型造影剂的探索 本书展望了分子影像学在乳腺癌诊断中的新兴角色。我们探讨了如PET/CT和PET/MRI在评估肿瘤异质性、指导治疗方案选择和监测复发方面的最新研究成果。新型特异性造影剂的开发，旨在靶向肿瘤微环境中的特定生物标志物，从而提供更具功能性和代谢信息的图像，是本章的亮点之一。 第二部分：乳腺X线摄影：从筛查到个体化风险评估 本部分聚焦于乳腺X线摄影术在不同临床情境下的精细化应用。 一、致密型乳腺的挑战与策略 致密型乳腺的筛查一直是临床难题。本书详细对比了不同国家和地区针对致密乳腺的筛查指南，并分析了DBT、超声和MRI在致密乳腺中的联合应用策略。特别关注了基于风险评估的个体化筛查模型（Risk-Adjusted Screening），如何优化资源配置，避免过度诊断的同时确保高危人群的充分覆盖。 二、乳腺密度测量与量化 我们深入讨论了乳腺密度量化方法的演进，从早期的半定量评估到目前的基于图像分析的定量测量（例如基于AI的自动密度评估）。理解和准确报告乳腺密度，对于准确解读筛查结果和制定后续管理计划至关重要。 三、微钙化的特征分析与鉴别诊断 微钙化灶是乳腺X线摄影中最敏感的恶性征象之一。本章详尽分析了不同形态、分布和背景腺体特征的微钙化灶的鉴别诊断要点。我们结合病理学和组织学证据，探讨了如何利用高分辨率成像技术（如放大摄影）来更精细地评估钙化灶的特征，并讨论了微钙化灶的动态随访标准。 第三部分：计算机辅助诊断（CAD）的集成与未来 计算机辅助诊断系统正日益成为放射科医生的“第二双眼睛”。本部分全面覆盖了CAD技术的原理、分类、临床整合以及AI驱动的未来方向。 一、CAD系统的原理与分类 我们介绍了传统CAD系统（如基于特征提取和模式识别的系统）的工作流程，以及它们在提高病灶检出率和降低假阳性率方面的历史贡献。重点阐述了深度学习（Deep Learning, DL）在乳腺影像分析中的革命性应用，特别是卷积神经网络（CNN）在图像识别、分割和病灶分类中的卓越性能。 二、AI在临床工作流中的集成 本书探讨了AI如何无缝集成到临床工作流中：从自动图像质量评估、自动病灶标记和测量，到辅助报告生成和风险分层。我们讨论了AI在乳腺筛查中的应用，如何帮助放射科医生优先处理高风险病例，以及在存在大量影像数据时如何维持阅读效率和诊断准确性。 三、AI模型的验证、偏差与可解释性 临床应用AI模型面临的关键挑战——数据的泛化能力、模型的偏差（Bias）以及“黑箱”问题，是本部分的核心讨论点。我们介绍了前沿的可解释性人工智能（Explainable AI, XAI）技术，如何帮助临床医生理解AI的决策逻辑，建立对系统的信任，并确保AI在不同人群和设备上的公平性。 四、CAD在多模态影像融合中的潜力 展望未来，我们探讨了AI如何整合来自不同模态（如X线、超声、MRI）的影像数据和临床病理信息，构建多参数、全方位的诊断模型，以期实现更精准的预测和预后评估。 结论与展望 本书最后总结了近年来乳腺影像诊断领域的主要里程碑，并对未来十年的发展方向进行了预测，强调了跨学科合作、标准化数据共享以及持续的临床验证，是推动乳腺癌早期诊断技术持续进步的关键。本书结构严谨，内容详实，图文并茂，是所有关注乳腺健康领域前沿进展的专业人士的必备参考书。

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