Medical Imaging, Analysis of Multimodality 2D/3D Images (Studies in Health Technology and Informatic pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Ios Pr Inc

作者:Kuhn Beoldri

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1995-01-01

价格:USD 126.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9789051992106

丛书系列:

图书标签:

• Medical Imaging
• Multimodality Imaging
• Image Analysis
• 2D Imaging
• 3D Imaging
• Healthcare Technology
• Biomedical Engineering
• Image Processing
• Medical Informatics
• Computer Vision

现代医学成像：技术、算法与临床应用 本书聚焦于当前医学成像领域最前沿的探索与发展，系统性地涵盖了从基础物理原理到复杂图像处理和临床诊断应用的广阔图景。本书旨在为放射科医生、生物医学工程师、医学物理学家以及相关研究人员提供一个全面且深入的参考框架，以理解和掌握现代医疗影像技术的精髓。 第一部分：基础理论与成像原理的深化 本部分深入剖析了主流医学成像模态的物理基础和技术细节，强调了从信号采集到图像重建过程中涉及的关键数学和物理原理。 第一章：成像系统的物理基础与信号获取 详细阐述了不同成像模态（如X射线、MRI、超声、PET/SPECT）的能量源、介质相互作用机制以及信号的采集过程。重点讨论了如何量化组织特性（如衰减系数、磁化率、声速、放射性核素分布）并将其转化为可测量的信号。涵盖了噪声源的统计特性分析，以及如何通过优化硬件设计和采集序列来最大化信噪比（SNR）和空间分辨率。 第二章：图像重建的数学框架 本章系统梳理了从原始投影数据到最终图像的数学转换过程。重点介绍反投影、滤波反投影（FBP）的局限性，并对迭代重建方法（如SIRT、OS-EM）进行了详尽的数学推导和算法性能评估。特别关注了压缩感知（Compressed Sensing, CS）理论在加速采集过程中的应用，及其在应对稀疏采样和欠定问题时的优势。 第三章：组织对比度与特异性 探讨了如何通过改变成像参数来增强特定组织或病理过程的对比度。在MRI部分，深入分析了T1、T2弛豫时间的组织特异性，以及利用扩散张量成像（DTI）揭示微观结构各向异性的方法。在超声部分，阐述了多普勒效应在血流动力学评估中的应用，以及高频探头在浅表组织成像中的潜力。 第二部分：高级图像处理与定量分析 本部分将理论知识应用于实际的图像处理挑战，聚焦于如何从原始图像数据中提取有意义的定量信息，并利用计算方法解决复杂的成像问题。 第四章：图像去噪、增强与质量评价 讨论了从经典滤波（如高斯、中值）到基于统计模型和学习的方法（如非局部均值滤波NLM、BM3D）在降噪中的演进。详细介绍了图像增强技术，包括直方图均衡化、对比度拉伸等，并重点阐述了客观的图像质量评价指标（如MTF、SFR、客观噪声指数）在临床工作流程中的标准化应用。 第五章：医学图像配准与多模态融合 系统性地介绍了刚性、仿射和非刚性配准算法。重点分析了基于灰度、特征点和信息熵的相似性度量方法，如互信息（Mutual Information）。探讨了多模态图像（如PET/CT、MRI/超声）的精确融合技术，以整合不同模态提供的互补信息，指导精准放疗和手术规划。 第六章：形态学分析与体积测量 深入讲解了图像分割技术的演变，从阈值分割、区域生长到基于能量函数和主动轮廓模型的经典方法。详细介绍了先进的基于图论（Graph Cuts）和变分模型（Variational Methods）的分割技术。强调了定量体积测量（如肿瘤负荷评估、脑区萎缩度量）在疾病进展监测和治疗反应评估中的重要性。 第三部分：特定模态的深入探索与应用 本部分聚焦于特定的先进成像技术，展示它们如何突破传统诊断的局限，并进入功能和分子成像的前沿领域。 第七章：功能性磁共振成像（fMRI）与神经科学 详述了基于血氧水平依赖（BOLD）信号的fMRI原理，以及如何通过任务态和静息态实验设计来揭示大脑功能连接性。讨论了数据预处理（运动校正、空间平滑、统计建模）的标准流程，并介绍了如何使用图论方法分析全脑连接网络。 第八章：分子成像与放射性药物动力学 聚焦于PET和SPECT成像，阐述了放射性示踪剂的设计原则及其在示踪特定生物过程中的应用。详细讨论了放射性药物的药代动力学模型，包括单室和多室模型，以及如何利用动态采集数据进行定量体素分析（如SUV的局限性与定量PK/PD模型的优势）。 第九章：计算机辅助诊断（CAD）与人工智能 本章是关于利用计算智能提升诊断效率和准确性的关键章节。全面回顾了机器学习和深度学习在医学影像中的应用，从传统的特征提取分类器过渡到卷积神经网络（CNN）在病灶检测、分类和分割中的前沿应用。讨论了模型的可解释性（Explainable AI, XAI）在临床决策支持中的必要性，以及如何构建鲁棒且泛化的深度学习模型。 第四部分：成像的临床整合与质量保证 本部分关注如何将先进的成像技术转化为可靠的临床实践，并探讨质量控制和辐射防护的最新标准。 第十章：图像质量保证与剂量优化 强调了质量保证（QA）在维持成像系统性能和确保诊断准确性方面的重要性。讨论了物理质量控制（QC）的常规测试项目，并深入探讨了辐射剂量管理策略。在CT和X射线领域，重点分析了剂量长度积（DLP）和有效剂量的计算，以及如何采用迭代重建技术在保证图像质量的前提下实现剂量最小化。 第十一章：医学图像的标准化与数据共享 探讨了DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）标准的结构、功能及其在医疗信息学中的核心作用。讨论了如何利用结构化报告和数据标注来促进大型影像数据库的建立，并探讨了在数据隐私保护（如联邦学习）下进行多中心研究的挑战与机遇。 第十二章：面向未来的混合成像与自适应采集 展望了未来成像技术的发展方向，如集成式PET/MRI系统在神经系统和肿瘤学中的独特优势。讨论了基于反馈机制的自适应成像技术，即系统能够根据实时的图像质量或生理反馈自动调整采集参数，以实现个性化和最优化的成像策略。

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坦率地说，初次翻开这本书时，我有些担心它会过于侧重纯理论的数学推导，但很快发现我的顾虑是多余的。这本书的伟大之处在于，它成功地在理论深度与实际应用之间架设了一座坚固的桥梁。它没有回避复杂的数学背景，但所有的理论阐述都紧密围绕着“如何解决实际的医学影像难题”。我印象最深的是关于三维重建与可视化章节，作者没有简单地介绍几种软件的操作，而是深入剖析了不同体渲染技术对人眼视觉感知的影响，以及如何优化算法以适应实时诊断的需求。这对于我们这些需要将研究成果快速转化为临床工具的工程师来说，简直是宝典级的指导。那种深入骨髓的洞察力，使得即便是那些我自认为已经非常熟悉的算法，在书中的重新诠释下也焕发出了新的光彩。总而言之，这本书不仅是知识的载体，更像是一位经验丰富的前辈，在为你指点迷津，避免你在技术泥潭中浪费时间。

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这部关于医学影像分析的著作，实在让人耳目一新。它不仅深入浅出地介绍了从基础理论到前沿技术的演变历程，更重要的是，它以一种非常系统化的方式，梳理了多模态二维和三维图像数据在临床诊断和科研中的核心价值。我尤其欣赏作者对于图像配准和分割算法的详细论述，这些内容对于理解如何从海量数据中提取有意义的生物学信息至关重要。书中对不同成像技术，比如MRI、CT、PET等，在处理复杂病理结构时的优劣势进行了细致的对比分析，这极大地帮助我构建了一个全面的技术认知框架。例如，在处理肿瘤边界不清晰的问题时，书中所提出的结合深度学习模型的先进配准策略，确实展现了超越传统方法的潜力。读完后，我感觉自己对“数据驱动的精准医疗”这一概念有了更为坚实的技术支撑，不再是停留在概念层面，而是真正理解了背后的计算复杂性和工程实现难度。作者的叙述风格严谨而不失启发性，总能在关键技术点上给出深刻的见解，绝非那种只会罗列公式的教科书。

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这本书的语言风格非常独特，它有一种沉稳而又充满激情的学者气息。作者在讨论前沿的深度学习方法时，能够做到既不盲目追捧热点，也不固步自封于传统方法，而是保持着一种批判性的审视。举例来说，当探讨卷积神经网络在医学图像分割中的局限性时，作者并未止步于指出问题，而是提出了针对性的、基于图论和拓扑学约束的改进方案，这展现了一种深厚的跨学科功底。这种处理问题的深度和广度，远超我预期的教材水平，更像是一部高级研究人员的案头参考书。我个人非常欣赏它在处理“不确定性”问题上的态度——医学影像的噪声和模糊性是客观存在的，如何量化和管理这种不确定性，书中给出了非常严谨的贝叶斯视角下的解决方案。这使得我开始重新审视自己过去对“完美分割”的执念，转而关注结果的可信度和临床可解释性。

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这本书的结构设计堪称典范，简直是为快速成长的医学信息学领域量身定制。它不像许多同类书籍那样，将不同模态的分析割裂开来，而是巧妙地将多模态数据的融合作为一个贯穿始终的主线。这极大地提升了阅读体验，让我能够清晰地追踪到不同技术路线的演进和交汇点。特别是关于异构数据融合的章节，作者对信息熵理论在图像信息度量中的应用进行了极富创意的阐述，这为我后续进行多模态疾病早期预测模型的设计提供了全新的思路。我甚至发现，书中引用的案例数据和实验设置都非常贴近当前主流研究的焦点问题，这使得书中的内容具有极强的时效性和指导意义。它不仅仅是知识的陈述，更像是一份行业脉络的精准导航图，让你知道哪些方向是潜力股，哪些是技术死胡同。读罢全书，我感觉自己的研究视野被极大地拓宽了，不再局限于单一的图像类型，而是学会了如何系统地“阅读”和“整合”来自不同传感器的复杂信息流。

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如果要用一个词来形容阅读此书的感受，那一定是“充实”。它没有采用那种廉价的、浮于表面的概述方式来填塞篇幅，而是扎扎实实地将每一个技术环节都剖析到位。书中对于图像质量评价指标（如SSIM、FMI等）在不同维度下的适用性分析，详尽到足以让任何一个初入这个领域的学生迅速掌握评估工具的精髓。更难能可贵的是，作者在描述复杂算法时，总是能将技术细节与最终的临床受益点紧密关联起来。比如，在讨论增强现实（AR）在手术导航中的应用时，书中详细分析了延迟时间和空间精度对患者安全的影响，这种以人为本的技术考量，是许多纯粹偏重工程的书籍所缺乏的。读完之后，我感觉自己不仅掌握了一套分析工具箱，更重要的是，培养了一种严谨的、面向临床需求的科研思维模式，对于未来在这个交叉学科领域进行深度探索，这本书无疑奠定了坚实的基础。

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