Analysis and Application of Analog Electronic Circuits to Biomedical Instrumentation (Biomedical Eng pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:CRC

作者:Robert B. Northrop

出品人:

页数:576

译者:

出版时间:2003-12-29

价格:USD 154.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780849321436

丛书系列:

图书标签:

模拟电路
生物医学工程
生物医学仪器
电路分析
电路应用
模拟电子学
生物传感器
信号处理
医疗设备
电子工程

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具体描述

Biomedical engineers need a resource that helps them understand the architecture and function of basic analog electronic circuits used for signal conditioning in biomedical instrumentation. "Analysis and Application of Analog Electronic Circuits to Biomedical Instrumentation" explains the function and design of signal conditioning systems using analog ICs, circuits that enable ECG, EEG, EMG, ERG, tomographic images, biochemical spectrograms, and other crucial medical applications. The text demonstrates how op amps are the keystone of modern analog signal conditioning systems design, and illustrates their use in isolation and instrumentation amplifiers, active filters, and numerous biomedical instrumentation systems and subsystems. It examines the properties of the ideal op amp, and applies this model to the analysis of various circuits.This book also explains basic mathematical tools used to describe noise and its propagation through linear systems, and provides a basic description of the improvement of signal-to-noise ratio by signal averaging and linear filtering. By explaining structure and function of the 'building blocks' of biomedical systems, the author illustrates the importance of signal conditioning systems in the devices that gather and monitor patient's critical medical information.

深入探索现代医学影像的理论与实践：先进数字图像处理技术在诊断中的应用作者： [请在此处填写真实作者姓名] 出版社： [请在此处填写真实出版社名称] 页数：约 750 页出版年份： [请在此处填写真实出版年份] ISBN： [请在此处填写真实 ISBN 号码] --- 图书简介本书籍《深入探索现代医学影像的理论与实践：先进数字图像处理技术在诊断中的应用》是一部全面、深入且高度实用的专著，旨在为医学物理学家、生物医学工程师、放射科医师、影像信息学专家以及高年级本科生和研究生提供一个理解和掌握现代医学诊断成像（如CT、MRI、PET、超声波和X射线数字摄影）背后复杂数学理论、先进算法实现以及临床实际应用的权威参考。本书的构建核心理念是弥合纯粹的数字信号处理理论与高度专业化的医学诊断需求之间的鸿沟。它不仅仅罗列了各种滤波、重建或分割算法，而是细致地阐述了为什么这些特定的数学工具在处理特定的生物组织数据时是必需的，以及它们如何直接影响最终的诊断准确性和工作流程效率。第一部分：医学成像基础与数据采集的物理学（The Physics of Acquisition and Data Fundamentals）本部分首先建立坚实的理论基础。我们不会停留在对现有设备操作的简单描述上，而是深入剖析不同成像模态（Modalities）的物理学基础，重点关注数据采集过程中的噪声源、伪影（Artifacts）的产生机制及其对后续处理的影响。 X射线与CT成像原理深化：详细探讨了X射线衰减的指数定律、投影数据的数学建模（Radon 变换的局限性），以及多角度投影数据重建的经典算法（如滤波反投影 FBP）的数学收敛性和实际应用中的限制。随后，内容转向现代迭代重建技术（Iterative Reconstruction, IR），解析了基于最大似然期望最大化（MLEM）和加速期望最大化（OSEM）算法的统计学基础，并重点分析了如何通过正则化项（Regularization）来平衡图像的降噪与细节保持。磁共振成像（MRI）信号的本质：本章超越了简单的自旋进动描述，深入探讨了Bloch方程的非线性特性、K空间数据的采集策略（如快速成像序列如Turbo Spin Echo, EPI的序列设计对运动伪影的敏感性）。书中详细解析了傅里叶变换在MRI重建中的核心地位，并介绍了非傅里叶基重建方法，如基于稀疏采样的压缩感知（Compressed Sensing, CS）MRI的数学框架及其在加速扫描中的实际临床部署挑战。分子影像（PET/SPECT）的数据特性：侧重于处理计数统计（Counting Statistics）和随机事件对图像质量的影响，详细阐述了如何应用泊松统计模型来指导图像重建，尤其是在低剂量扫描场景下，如何利用先进的深度学习先验知识进行去噪和重建的结合。第二部分：先进的数字图像处理算法与技术（Advanced Digital Image Processing Algorithms）这是本书的核心技术部分，它涵盖了从基础增强到复杂定量分析所需的所有核心算法，并特别强调了针对生物医学图像特性的优化。图像增强与对比度优化：传统方法如直方图均衡化被系统地评估其在生物医学影像中可能带来的过度增强问题。重点介绍了自适应对比度增强技术，如限制对比度拉伸的局部直方图均衡化（CLAHE）的数学实现，以及基于小波变换（Wavelet Transform）的多尺度增强方法，如何分离出不同尺度的结构特征（如微小钙化点或细微的组织边界）。去噪（Noise Reduction）的深度解析：我们系统地比较了线性滤波（如高斯滤波）、非线性滤波（如双边滤波 BFD）和基于变换域的去噪方法。本书投入大量篇幅讲解基于稀疏表示和字典学习的去噪方法，展示如何构建反映特定组织纹理的“字典”来实现比传统方法更优的噪声抑制效果，同时最大限度地保留边缘信息。图像分割的挑战与现代策略：分割是量化分析的前提。书中详细对比了经典的基于阈值、区域生长、水平集方法（Level Set Methods）的优势与局限性。重点转向了基于深度学习的语义与实例分割，包括U-Net及其变体的结构、损失函数的选择（如Dice Loss vs. Focal Loss），以及如何处理医学图像中常见的不平衡数据集和标注稀疏性问题。第三部分：从图像到诊断：定量分析与临床工作流集成（From Image to Diagnosis: Quantification and Workflow Integration）本部分将理论与应用紧密结合，探讨如何将处理后的图像转化为临床可用的定量信息，并讨论技术在实际医疗环境中的部署。图像配准（Registration）的几何与拓扑：详细讨论了刚性、仿射和非刚性配准的技术细节。重点分析了基于信息论的相似性度量（如互信息 MI）在跨模态配准（如PET/CT或MRI/Ultrasound融合）中的应用。此外，书中还包含了对时间序列影像配准（如动态增强扫描）中运动补偿策略的深入探讨。纹理分析与放射组学（Radiomics）：这是一个快速发展的领域。本书提供了构建、提取和选择放射组学特征的详细指南。内容包括如何标准化特征提取过程（消除设备和重建参数的影响），以及如何利用机器学习和生存分析模型，从大量的定量图像特征中预测患者的治疗反应和预后。质量保证与可重复性：最后，本书强调了临床实施中的关键要素。讨论了图像质量评价指标（如MTF, NPS, DQE的测量和解释），并提供了关于如何设计和验证自动化处理流程的实用建议，确保算法在不同中心和不同时间点上保持一致性和可靠性。 --- 本书特色 1. 算法与应用的高度统一：每引入一个算法，都会紧密联系其在解决特定医学成像难题（如弥补低剂量CT的噪声、加速MRI扫描时间、自动识别微小病变）中的实际作用。 2. 数学严谨性与工程实用性并重：提供了足够的数学推导以保证理论深度，同时配有大量的伪代码和算法流程图，指导读者将理论转化为实际的软件实现。 3. 面向未来：大量篇幅专门用于介绍当前最前沿的研究方向，特别是深度学习在合成成像（Synthesis）、去噪超分辨（Denoising Super-Resolution）和基于模型的重建（Model-Based Reconstruction）中的突破性进展。本书是从事医学影像分析与开发的专业人员不可或缺的工具书，它将为读者提供驾驭和创新下一代诊断技术的知识和能力。