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出版者:Taylor & Francis

作者:Vymazal, Josef (EDT)

出品人:

页数:250

译者:

出版时间:2005-1

价格:$ 338.94

装帧:HRD

isbn号码:9781841845692

丛书系列:

图书标签:

• 心血管磁共振
• MRI
• 医学影像
• 心脏
• 血管
• 诊断
• 临床
• 影像学
• 心血管疾病
• 医学

深度学习在医学影像分析中的前沿应用：从基础理论到临床实践 作者： 某知名大学计算机科学与医学工程交叉学科专家团队 出版社： 权威科学技术出版社 出版日期： 2024年秋季 --- 图书概述 本书旨在全面、深入地探讨深度学习技术在现代医学影像分析领域的最新进展、核心理论与实际临床应用。我们聚焦于如何利用先进的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及近年来兴起的Transformer模型，解决从图像分割、病灶检测、定量分析到疾病预后预测等一系列复杂医学挑战。全书内容严格围绕非心血管影像领域展开，涵盖神经影像（如MRI、CT）、胸腔影像（如肺部CT、X光）、腹部影像（如肝脏、肾脏超声与CT）以及骨骼肌肉影像。 本书不仅为计算机科学、生物医学工程领域的学生和研究人员提供了坚实的理论基础和实践指导，同时也为放射科医生、影像科医师以及医疗信息技术从业者提供了一个理解和应用前沿人工智能工具的桥梁。 --- 第一部分：深度学习基础与医学影像预处理 本部分为后续高级应用奠定基础，系统介绍了深度学习的核心概念及其在处理复杂医学数据时的特殊要求。 第一章：深度学习核心原理回顾 详细阐述了神经网络的基本结构、反向传播算法、优化器（如AdamW、SGD with Momentum）的选择与调优。重点讲解了激活函数（ReLU, GeLU, Swish）在深层网络中的作用及其对梯度流的影响。此外，探讨了正则化技术（Dropout、批量归一化BN、层归一化LN）在防止医学影像模型过拟合中的重要性。 第二章：卷积神经网络（CNN）的演进与结构精解 深入剖析了经典CNN架构（AlexNet, VGG, ResNet, DenseNet）的设计思想。特别关注了现代网络如EfficientNet系列如何通过复合缩放（深度、宽度、分辨率）实现效率与性能的平衡。书中将用大量图示解析残差连接、跨层连接的数学原理，以及它们如何解决深度网络中的信息丢失问题。 第三章：医学图像的特殊性与预处理技术 本章讨论了医学图像数据固有的挑战，如低对比度、噪声干扰、扫描伪影、非均匀光照和体素各向异性等。详细介绍了数据增强（Data Augmentation）在医学领域的应用，包括弹性形变（Elastic Deformations）、强度变换、以及基于生成对抗网络（GANs）的合成数据生成。数据标准化与配准技术，尤其针对多模态神经影像的精确对齐方法，将作为重点内容进行阐述。 --- 第二部分：核心任务：分割、检测与分类 本部分专注于深度学习在医学影像分析中最基础、最核心的三大任务的实现细节。 第四章：精确的医学图像分割技术 本章是全书的重点之一，深入讲解了图像分割的两种主要范式：语义分割和实例分割。详细介绍了U-Net及其衍生模型（如V-Net、Attention U-Net、nnU-Net）。书中详述了在三维医学数据（如CT/MRI体积数据）上进行高效分割的策略，包括切片级处理与三维卷积的性能权衡。损失函数的选择是关键，我们将对比Dice Loss、Focal Loss与Tversky Loss在处理器官与病灶边界不平衡问题上的优劣。 第五章：病灶的精确定位与检测 本章侧重于目标检测算法在发现微小病变时的应用。涵盖了基于区域的检测器（R-CNN系列）到单阶段检测器（YOLOv5/v7/v8，SSD）的演变。特别关注如何利用多尺度特征融合（FPN）来应对肺结节、肝脏占位等大小不一的目标。书中还包括了对3D目标检测框架的探讨，以及如何在3D空间中准确界定病灶的边界框。 第六章：疾病的诊断与分类 探讨如何利用深度学习进行疾病的自动分类。从二分类问题（良性/恶性）到多分类诊断（如阿尔茨海默病分期、肺炎严重程度分级）。本章深入分析了迁移学习（Transfer Learning）在医学领域，尤其是在小数据集上应用ImageNet预训练模型的有效性，并详细讨论了特征提取、全局平均池化（GAP）和全连接层的设计。 --- 第三部分：高级应用与前沿技术 本部分将视角提升到更复杂的应用场景，探讨了从生成模型到可解释性分析的前沿技术。 第七章：医学图像生成与重建（非心血管领域） 本章关注生成模型（GANs与Diffusion Models）在医学影像中的突破性应用。我们将重点介绍： 1. 图像去噪与增强： 利用条件GANs（cGANs）从低剂量CT或MRI数据中恢复高质量图像。 2. 模态合成： 如何利用Pix2Pix或CycleGAN在不依赖昂贵扫描设备的情况下，从MRI图像合成CT图像（或反之），用于放射治疗计划。 3. 超分辨率重建： 应用SRGANs提高低分辨率扫描的细节清晰度。 第八章：可解释性人工智能（XAI）在诊断中的作用 随着AI在临床决策中地位的提升，模型的“黑箱”特性成为主要障碍。本章系统介绍了当前主流的XAI技术，包括：Grad-CAM、LIME、SHAP值。我们将展示如何使用这些技术可视化模型关注的区域，从而验证模型是否依据了临床上合理的影像特征进行判断，增强临床医生的信任度。 第九章：放射组学（Radiomics）与深度特征的融合 放射组学强调从标准影像中提取大量高维定量特征。本章探讨了如何将传统的手动提取特征与深度学习自动学习的特征进行有效集成。重点介绍多模态数据融合策略，以及如何利用这些融合特征进行更精准的疾病预后预测（如肿瘤复发风险评估、生存分析）。 第十章：临床工作流整合与系统部署 本章讨论了模型从实验室走向临床的“最后一公里”。内容包括：医疗数据安全与隐私保护（如联邦学习的初步介绍）、模型的性能评估指标（AUC, F1 Score, Kappa系数的临床意义）、系统延迟的优化、以及与PACS/RIS系统的接口标准（DICOM）。最后，提供了一个基于Python和PyTorch/TensorFlow的完整神经影像分析项目的案例研究。 --- 目标读者 深度学习在医学图像处理方向的硕士和博士研究生。 从事医疗AI算法研发的工程师和研究人员。 希望了解和应用AI工具的放射科医生和医学物理学家。 对交叉学科研究感兴趣的生物医学工程专业人士。 本书以严谨的学术态度和详尽的实践案例，力求成为非心血管医学影像深度学习领域的权威参考书。

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《Cardiovascular MRI》这本书，坦率地说，让我感到有些“意犹未尽”。它为我展示了心血管磁共振成像领域的广阔天地，但却未能为我提供深入探索的工具。书中对各种MRI序列的介绍，都停留在表面，缺乏对其背后物理原理和临床适应症的详细解释。例如，在讨论心肌灌注成像时，书中仅仅是提及了其重要性，但对于如何优化灌注成像的参数，如何避免伪影，以及如何准确地量化心肌血流，却没有提供任何具体的指导。我期望能够在这本书中找到关于如何进行全面、准确的心血管MRI评估的详细步骤和技巧。然而，书中对这些内容的描述都非常简略，使得我无法将其应用于实际工作中。此外，对于一些新兴的MRI技术，例如AI辅助的图像重建和分析，书中也没有给予足够的关注。这使得这本书在内容上显得不够与时俱进，无法满足现代临床医生对最新技术和知识的需求。

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读完《Cardiovascular MRI》之后，我感到一种深深的困惑，因为这本书似乎回避了许多我真正想要了解的核心问题。它的内容更像是对心血管MRI检查的一个概述，罗列了一些基本的技术参数和流程，但对于这些技术是如何在临床实践中发挥作用，以及如何根据不同的临床场景选择合适的序列和参数，却鲜有提及。我原本期待这本书能提供一些实用的技巧和经验，例如如何优化图像质量以减少伪影，如何有效地进行动态成像以捕捉心肌运动，以及如何利用T1/T2映射等定量技术来评估心肌损伤。然而，书中对这些细节的处理都比较简略，仿佛这些只是例行公事，而忽略了它们在实际诊断中的重要性。我希望能够看到更多关于具体病例的讨论，例如在遇到心肌梗死、心肌炎、心肌病等常见疾病时，如何利用MRI进行准确的诊断和分期，以及如何通过MRI来评估治疗效果。此外，对于一些少见但重要的心血管疾病，例如血管炎、先天性心脏病等，这本书也几乎没有涉及。这让我觉得，这本书更适合那些对心血管MRI有初步了解，或者仅仅想了解这项技术大概是什么样子的人，但对于想要深入学习和掌握这项技术的读者来说，它可能无法提供足够的帮助。我感觉这本书的知识体系不够完整，缺乏一个清晰的学习路径，使得读者在阅读过程中容易迷失方向，无法形成系统性的知识框架。

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当我翻阅《Cardiovascular MRI》这本书时，我首先被书中精美的图像所吸引。然而，在我深入阅读之后，我发现这本书在内容的深度和广度上，都存在着明显的不足。书中对各种心脏MRI的成像方法进行了介绍，但对于这些方法背后的原理，以及它们在临床实践中的具体应用，都缺乏详细的阐述。我希望能在这本书中找到答案，例如，为什么在评估心肌梗死时，需要使用延迟造影成像？这种成像方式的原理是什么？它又能提供哪些传统成像方法无法获得的信息？对于心肌病的评估，不同的心肌病类型在MRI上会有哪些特异性的表现？又该如何利用MRI来区分这些相似的疾病？书中对这些问题的解答都显得较为模糊，缺乏足够的细节和深度。更令人失望的是，书中对于如何将MRI技术与临床诊断紧密结合的指导显得尤为不足。我期望看到的是，如何根据患者的具体症状和体征，选择最合适的MRI序列，如何解读MRI图像中的细微变化，以及如何将MRI的发现整合到整体的临床诊断中。这本书似乎更多地关注于“是什么”，而忽略了“为什么”和“怎么做”，这使得它在作为一本临床指导性读物方面，存在明显的短板。

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《Cardiovascular MRI》这本书，从标题上看，似乎是一本能够全面阐述心血管磁共振成像的权威著作。然而，在我深入阅读之后，却发现它在内容深度和广度上都存在着明显的不足。书中对于各种心血管疾病在MRI上的表现，仅仅是浅尝辄止，缺乏详尽的描述和深入的分析。例如，在讨论心肌病时，书中只是简单地列举了几种常见的心肌病，而对于它们在MRI上的细微差异，以及如何通过MRI来区分它们，却没有给予足够的关注。我期望能够在这本书中找到关于如何利用MRI来诊断和评估各种心血管疾病的权威指南，包括各种心律失常、瓣膜病、先天性心脏病等。书中对这些疾病的MRI表现，都只是点到为止，没有深入的探讨。此外，对于一些前沿的MRI技术，例如AI辅助的图像分析，或者新兴的定量成像技术，书中也鲜有提及。这使得这本书在内容上显得不够与时俱进，无法满足现代临床医生对最新技术和知识的需求。我感觉这本书更像是对心血管MRI技术的一个入门介绍，但对于想要深入学习和掌握这项技术的读者来说，它提供的帮助非常有限。

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当我拿到《Cardiovascular MRI》这本书时，我的内心是充满期待的，希望它能为我打开心血管磁共振成像领域的一扇窗。然而，在我阅读的过程中，这种期待逐渐被一种“隔靴搔痒”的感觉所取代。书中充斥着大量的图像，各种角度、各种切面的心脏MRI图像，它们确实精美，但却缺乏必要的理论支撑和临床解读。我希望能够理解这些图像背后的科学原理，例如，为什么不同的梯度和脉冲序列会产生不同的图像对比度？为什么在评估心肌灌注时，需要使用特定的造影剂注射速率和成像参数？更重要的是，我希望能通过这本书学习如何从这些复杂的图像中提取有价值的临床信息。例如，如何准确地测量心腔容积、射血分数，如何识别和量化心肌梗死、心肌水肿，以及如何评估心肌纤维化的程度。然而，这本书对于这些关键的分析和解读方法，几乎没有提供任何详细的指导。它更多地是在展示“我有什么”，而不是“我能做什么”。这种内容上的欠缺，使得这本书在帮助读者掌握心血管MRI这项技术方面，显得力不从心。我感觉这本书更像是一本“画册”，而未能成为一本真正的“教材”。

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《Cardiovascular MRI》这本书给我留下了一种“只观其形，不见其神”的印象。它详细地介绍了各种心脏MRI的成像方法，从常规的cine成像到更复杂的flow成像，再到一些新兴的造影剂增强和无造影剂的成像技术，都进行了逐一列举。然而，这些技术的背后原理和临床应用价值，却被一笔带过。我希望能在这本书中找到答案，比如，为什么在评估心肌梗死时，需要使用延迟造影成像？这种成像方式的原理是什么？它又能提供哪些传统成像方法无法获得的信息？对于心肌病的评估，不同的心肌病类型在MRI上会有哪些特异性的表现？又该如何利用MRI来区分这些相似的疾病？这本书在这些方面都显得有些“吝啬”，仅仅是泛泛而谈，而没有深入的解析。更令人失望的是，书中对于如何将MRI技术与临床诊断紧密结合的指导显得尤为不足。我期望看到的是，如何根据患者的具体症状和体征，选择最合适的MRI序列，如何解读MRI图像中的细微变化，以及如何将MRI的发现整合到整体的临床诊断中。这本书似乎更多地关注于“是什么”，而忽略了“为什么”和“怎么做”，这使得它在作为一本临床指导性读物方面，存在明显的短板。

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尽管《Cardiovascular MRI》这本书拥有一个非常诱人的标题，但我对它所提供的内容感到非常失望。书中充斥着大量的心脏MRI图像，它们在视觉上确实很吸引人，但却缺乏必要的理论框架和临床指导。我希望这本书能够解释清楚，为什么在进行心脏MRI检查时，需要采用如此多的扫描序列，以及每种序列的优势和局限性是什么。例如，为什么在评估心肌灌注时，通常需要进行动态成像？这种成像方式的原理又是什么？书中对这些问题的解释都非常简略，导致我无法真正理解这些技术背后的逻辑。更重要的是，我希望能从这本书中学习到如何将这些图像信息转化为有价值的临床决策。然而，书中对于如何根据MRI的发现来制定治疗方案，或者如何通过MRI来评估治疗效果，几乎没有提供任何指导。我感觉这本书更像是在展示“我们能做什么”，而不是“我们应该怎么做”。这种内容的缺失，使得这本书在作为一本临床指南方面，显得非常不足。

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在阅读《Cardiovascular MRI》的过程中，我感到一种强烈的“信息断层”。书中提供了大量的关于心脏MRI的解剖学知识和基本成像技术，这些内容固然重要，但却缺乏将其与临床应用相结合的桥梁。我希望能在这本书中找到答案，例如，在临床上，我们应该如何根据患者的症状来选择合适的MRI序列？在解读MRI图像时，有哪些常见的陷阱和误区？如何有效地利用MRI来监测疾病的进展和评估治疗效果？书中对这些关键的临床问题，都只是简单带过，没有深入的探讨。我感觉这本书更像是在展示“心血管MRI是什么”，而没有深入解释“心血管MRI能做什么，以及如何去做”。这种内容的缺失，使得这本书在作为一本临床实践指南方面，存在明显的不足。我期望看到的是，能够有更多的病例分析，更详细的图像解读，以及更明确的临床指导，这样才能真正帮助读者提升心血管MRI的临床应用能力。

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这本书的标题《Cardiovascular MRI》确实吸引了我，我一直对心脏磁共振成像的领域充满好奇。但当我真正翻开这本书时，我发现它并没有像我预期的那样，为我揭示这个复杂领域的奥秘。这本书似乎更像是一份精美的图册，收录了大量的心脏MRI图像，每一张都清晰、震撼，彷佛将我的思绪带入了人体的律动之中。我期待着能够通过这本书深入理解这些图像背后的病理生理机制，学习如何从这些精美的影像中解读出疾病的蛛丝马迹，并且了解这些影像技术是如何帮助临床医生做出诊断和治疗决策的。然而，这本书在图像的呈现上固然出色，但在解读和分析方面却显得有些不足。我希望能看到更多关于不同疾病状态下，心脏MRI的典型表现，以及如何区分相似病变的方法。例如，对于一些复杂的先天性心脏病，或者是心肌病的鉴别诊断，我希望能够有更深入的阐述，而不仅仅是展示一些美丽的图像。我理解图像本身具有强大的信息量，但对于一个想要学习和掌握这项技术的读者而言，缺乏详尽的文字解释和病例分析，确实让我感到有些遗憾。我期望这本书能够提供一个更全面的学习框架，将技术原理、图像表现、临床应用以及鉴别诊断巧妙地结合起来，从而帮助读者建立起扎实的理论基础和实践能力。目前来看，这本书在视觉冲击力方面做得很好，但在知识的深度和广度上，还有很大的提升空间。我希望未来的版本能够更加注重内容的讲解，提供更多的案例研究和临床实践指导，这样才能真正满足像我这样希望深入学习的读者的需求。

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《Cardiovascular MRI》这本书，在我看来，更像是一本“图片集”，而非一本真正能够指导临床实践的“教科书”。书中收录了大量精美的心脏MRI图像，它们在清晰度和分辨率上都达到了很高的水平。然而，我期望的是，通过这些图像，能够深入理解各种心血管疾病的病理生理机制，以及MRI技术在诊断和治疗这些疾病中的作用。例如，对于心肌梗死，我希望能看到不同时期、不同部位的梗死灶在MRI上的表现，以及如何利用MRI来评估心肌的存活情况。书中虽然展示了一些图像，但缺乏对这些图像的详细解读和分析，使得我无法从中获得有价值的信息。此外，对于一些复杂的先天性心脏病，或者是难治性心律失常，我希望能在这本书中找到MRI诊断的金标准和鉴别要点。然而，书中对这些内容的覆盖都非常有限。我感觉这本书更适合那些已经对心血管MRI有一定了解，并且只需要参考一些典型图像的读者，但对于想要系统学习这项技术的初学者来说，它可能无法提供足够的帮助。

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