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出版者:电子工业

作者:樊昌信

出品人:

页数:394

译者:

出版时间:2008-6

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787121065835

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书籍简介： 深度学习在医学图像分析中的应用 书籍名称：深度学习在医学图像分析中的应用 作者： [此处可想象作者信息，例如：张伟、李芳] 出版年份： [此处可想象出版年份，例如：2023年] 总字数（预估）： 约1500字 --- 导论： 开启精准诊断的新纪元 随着人工智能技术的飞速发展，深度学习（Deep Learning）已不再是实验室中的理论模型，而是深入渗透到各个传统行业，尤其在对数据精度要求极高的医疗健康领域，展现出革命性的潜力。本书《深度学习在医学图像分析中的应用》聚焦于这一交叉学科的前沿，旨在为医学影像领域的专业人士、计算机科学研究人员以及高年级学生提供一本全面、深入且具有高度实践指导意义的参考手册。 传统医学图像分析，如X光片、CT扫描、MRI（磁共振成像）和病理切片分析，高度依赖放射科医生或病理学家的专业经验和肉眼判读，这不仅耗时费力，也难以避免主观性差异和早期病灶的遗漏。深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）的崛起，为自动化、高精度、可重复性的图像解读提供了强有力的工具。本书系统梳理了如何利用深度学习模型处理复杂的医学图像数据，从而实现疾病的早期筛查、精确诊断、预后评估乃至个性化治疗方案的制定。 第一部分： 基础理论与数据准备（基石的构建） 本部分详细阐述了支撑整个应用框架的理论基础和数据处理流程。我们深知，高质量的数据是深度学习模型的“燃料”。 第一章：医学图像的特性与挑战 本章首先回顾了主要的医学成像模态（如CT、MRI、超声、PET、数字病理学）的物理成像原理及其产生的图像特点。重点剖析了医学图像数据特有的复杂性：高维度、低信噪比、图像间异质性大、病灶边界模糊、以及最关键的——数据标注的稀缺性和专业性要求极高。我们探讨了如何应对这些挑战，例如处理三维数据（如CT/MRI的体积数据）的策略。 第二章：深度学习核心模型回顾 本章为非AI专业读者扫清了理论障碍。它不会陷入繁冗的数学推导，而是侧重于讲解那些在医学图像分析中表现卓越的网络架构。重点解析了经典的CNN结构（如LeNet, AlexNet, VGG），以及更适应复杂任务的深度模型，如残差网络（ResNet）如何解决深层网络的梯度消失问题，以及U-Net架构在医学图像分割任务中为何占据核心地位。同时，也简要介绍了用于序列数据分析的循环神经网络（RNN）在某些时间序列影像数据中的潜在应用。 第三章：医学图像的预处理与增强 高效的数据处理是模型成功的关键。本章深入探讨了针对医学图像的标准化预处理技术。这包括但不限于：图像配准（Registration，尤其在多模态或时间序列分析中至关重要）、强度归一化（Intensity Normalization）以消除不同设备扫描带来的偏差、降噪滤波（如基于小波变换或深度学习的去噪）。此外，我们详尽介绍了数据增强（Data Augmentation）策略，特别是如何设计出既能增加样本量又不引入生物学假象的增强方法（如基于形变场的增强）。 第二部分： 核心应用技术与方法论（实践的精进） 本部分是全书的核心，围绕深度学习在医学图像分析的三大核心任务——分类、分割和检测——展开。 第四章：疾病的自动分类与诊断 本章聚焦于如何利用深度学习判断图像中的存在性或类型。我们将介绍如何构建高效的图像分类器用于早期癌症筛查（如乳腺X光片中的钙化点识别、视网膜图像中的糖尿病视网膜病变分级）。讨论了迁移学习（Transfer Learning）在医学领域中，尤其是在数据量有限的情况下，如何通过预训练模型快速启动项目并取得良好效果。同时，也探讨了如何评估和解释分类结果的可信度。 第五章：精准的器官与病灶分割 图像分割是量化分析的基础。本章将聚焦于U-Net及其变体（如3D U-Net, V-Net）的应用。细致讲解了如何为器官轮廓或病灶区域（如肿瘤）创建精确的像素级标注，并如何优化损失函数（如Dice Loss, Focal Loss）以应对前景和背景类别极度不平衡的问题。实际案例将涵盖从CT中识别肝脏、到MRI中勾画脑肿瘤区域的完整流程。 第六章：定位与目标检测 目标检测（Localization）是定位病变的关键步骤。本章介绍了如Faster R-CNN、YOLO系列等目标检测框架在医学影像中的适配与优化。重点在于如何训练模型在复杂的背景中快速、准确地标出多个潜在病灶（如肺结节检测），以及如何应对小目标（如早期癌细胞）的检测难题。 第三部分： 可解释性、临床整合与未来展望（超越黑箱） 一个强大的模型若缺乏可信度和可操作性，便无法真正落地。本部分关注模型的可靠性、伦理考量以及如何将研究成果转化为临床工具。 第七章：模型的可解释性与可信赖性（XAI） 深度学习模型的“黑箱”特性在医疗决策中是不可接受的。本章专门讲解了可解释人工智能（XAI）技术在医学影像中的应用。详细介绍梯度加权类激活映射（Grad-CAM）等技术，如何可视化模型关注的图像区域，从而验证模型是否依据临床相关的特征进行判断。此外，还讨论了模型泛化能力的评估，确保模型在不同医院、不同设备数据上的稳定性。 第八章：临床工作流的整合与法规考量 本章将视角从实验室转向医院。探讨了如何将训练好的模型无缝集成到现有的PACS（影像存档与通信系统）或RIS（放射信息系统）中。讨论了软件作为医疗器械（SaMD）的监管要求（如FDA、CE认证的基本原则），以及数据隐私保护（如HIPAA合规性）在应用过程中的重要性。 第九章：前沿探索与伦理挑战 本书的最后一部分展望了该领域的未来发展方向。包括弱监督学习、自监督学习在医学图像标注匮乏环境下的潜力；生成对抗网络（GANs）在合成稀有病理图像、数据增强或图像质量提升中的应用；以及联邦学习（Federated Learning）如何解决跨机构数据共享的隐私难题。最后，深入探讨了AI辅助诊断带来的伦理责任划分和偏见（Bias）的识别与缓解。 总结 《深度学习在医学图像分析中的应用》不仅是一本技术手册，更是一份连接前沿AI研究与临床实践的桥梁。通过详实的理论讲解、丰富的代码示例（通过附录或在线资源提供）和贴近实际的案例分析，本书致力于培养读者构建、评估和部署高可靠性AI系统的能力，共同推动医学影像分析进入一个更精准、更高效的智能时代。

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我最近刚入手一本《通信原理教程》，原本以为会是一本枯燥乏味的教科书，没想到它给我带来了巨大的惊喜。这本书的讲解方式非常接地气，它没有直接灌输理论知识，而是从通信系统的实际应用场景出发，一步步揭示背后的原理。比如，在讲解编码技术的时候，它并没有上来就讲海明码或者卷积码，而是先从为什么需要编码，编码能够解决什么问题讲起，然后再介绍具体的编码方法。它会用很多生活化的例子来辅助说明，比如用红绿灯的信号来比喻信息编码的纠错机制，用邮局寄信时填写地址来比喻信息的分组和传输。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我能够真正理解每一个技术背后的逻辑，而不是死记硬背。而且，这本书的作者似乎非常了解读者的困惑点，总能在关键的地方点拨一下，或者提供一些额外的思考角度。我记得在看关于调制解调的部分时，我一直觉得非常抽象，但是书中用了一个非常贴切的比喻，将声音信号调制到高频载波上，就像把一个低沉的声音“放大”到更容易被远距离传播的“音量”，然后接收端再把它“还原”回来，一下子就豁然开朗了。

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我一直对通信技术非常感兴趣，但苦于没有找到一本真正适合入门的教程。直到我看到了这本《通信原理教程》，我才觉得自己的学习之路终于有了方向。这本书最大的亮点在于它的“循序渐进”和“图文并茂”。它从最基础的信号与系统理论讲起，然后逐步深入到通信的各个关键环节，比如信息论、信源编码、信道编码、调制解调、多址技术等等。书中的每一个概念都有非常清晰的定义和解释，并且配有大量的图示和示意图，帮助读者建立直观的理解。我尤其喜欢书中关于信号频谱和调制技术的讲解。它用非常形象的比喻，将看不见的电磁波“可视化”了，让我能够更好地理解信号是如何在不同频段上传输的。而且，这本书对于一些重要的数学公式，并没有简单地罗列，而是会详细解释公式的由来、推导过程以及其物理意义，让我不仅知其然，更知其所以然。读这本书的感觉，就像是在和一位经验丰富的通信工程师交流，他能用最简单易懂的方式，把最复杂的原理讲清楚。

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这本《通信原理教程》真是让我爱不释手！它就像一位和蔼可亲的老师，把我从茫茫的通信世界里一点点地引导出来。书中的每一个概念都解释得那么透彻，不像我之前看过的那些书，上来就堆砌一堆公式，让人望而却步。这本书的好处在于，它先从最基础的信号模型讲起，比如什么是模拟信号，什么是数字信号，它们有什么区别和联系。然后，它循序渐进地介绍了信号的频谱分析，包括傅里叶变换的原理和应用，让我对信号的本质有了更深入的理解。最让我惊喜的是，书中并没有回避那些看似复杂的数学推导，而是用非常生动形象的比喻和图示，将它们变得易于理解。比如，在讲解信道容量的时候，它并没有直接丢给我香农公式，而是先通过一个生活中的例子，比如两个人隔着嘈杂的房间交流，来类比信道传输的极限，然后再引出公式，这样理解起来就顺畅多了。而且，这本书的排版也非常精美，大量的图表和插图穿插其中，让阅读的过程一点也不枯燥。我经常会一边看书，一边在脑海里构建一个通信系统的模型，书中的内容就像一个个积木，让我能够搭建起一个完整的知识体系。

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这本书的作者在组织内容方面真是下了大功夫。它不像我之前看过的很多同类书籍那样，将概念一股脑地堆砌在一起，而是将整个通信原理的知识体系拆解成一个个逻辑清晰、层层递进的模块。从信号的产生、传输，到接收、处理，每个环节都做了详尽的介绍。特别是关于噪声和干扰的部分，它并没有将其视为一个简单的“减分项”，而是深入分析了不同类型的噪声对信号的影响，以及如何通过各种技术来抑制它们。书中对信道模型的多样性也做了很好的阐述，比如瑞利衰落、莱斯衰落等，并且结合实际通信场景，说明了这些衰落模型在不同环境下的应用。让我印象深刻的是，书中对各种通信系统（如蜂窝通信、无线局域网等）的原理介绍，不是泛泛而谈，而是深入到关键的技术细节，并且能够将前面学到的理论知识融会贯通地应用其中。这使得我在学习理论的同时，也能看到它们是如何在实际系统中发挥作用的，大大增强了学习的兴趣和动力。

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一直以来，我对通信系统中的各种“黑科技”都充满好奇，比如Wi-Fi是如何工作的，手机信号是如何传输的。这本《通信原理教程》给了我一个非常系统且深入的答案。它没有让我觉得高不可攀，反而是以一种非常友好的姿态，带领我一步步揭开通信世界的神秘面纱。书的开篇就从最基本的信号概念入手，然后逐渐扩展到更复杂的系统层面。让我印象深刻的是，书中对信息论的讲解，它没有止步于简单的概念介绍，而是深入探讨了熵、互信息等核心概念，并且解释了它们在通信系统设计中的重要性。此外，关于信道模型和噪声的论述也相当详实，它清晰地描绘了不同信道特性对信号传输造成的影响，并提供了相应的对抗策略。读完这本书，我感觉自己对通信系统有了一个全新的认识，那些曾经让我感到晦涩难懂的术语，现在都变得生动起来，我甚至开始能够自己分析一些简单的通信场景了。这本书对于想要系统学习通信原理，或者对通信技术感兴趣的读者来说，绝对是一本不可多得的宝藏。

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有些难啊……

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