6th International Symposium on Therapeutic Ultrasound pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Coussious, Constantin C. (EDT)/ Ter Haar, Gail (EDT)

出品人:

页数:586

译者:

出版时间:2007-6

价格:$ 223.74

装帧:

isbn号码:9780735404199

丛书系列:

图书标签:

• 超声治疗
• 医学超声
• 治疗超声
• 超声医学
• 超声技术
• 国际会议
• 医学工程
• 生物医学
• 超声应用

聚焦生物医学工程前沿：第十三届国际生物医学成像与信号处理大会 图书名称：《Proceedings of the 13th International Conference on Biomedical Imaging and Signal Processing》 简介： 本书汇集了来自全球顶尖研究机构和工业界的专家学者在生物医学成像与信号处理领域最新、最具突破性的研究成果。本次大会（第十三届）作为该领域的旗舰会议，集中探讨了如何利用先进的计算技术、物理学原理和工程方法来革新疾病的诊断、监测和治疗过程。全书内容涵盖了从基础理论到临床应用的多个维度，旨在为生物医学工程、医学物理学、计算机科学和临床医学的交叉研究提供一个高水平的学术交流平台。 本书的结构围绕生物医学信号与图像获取、处理、分析与应用这四大核心支柱展开。 第一部分：先进成像技术与仪器开发 本部分深入探讨了新一代医学成像设备的硬件创新和技术优化。重点关注如何提高成像的信噪比、空间分辨率和时间分辨率，同时降低对患者的侵入性和辐射暴露。 1. 超声成像的革新： 本书详细介绍了高频超声阵列的设计优化，特别是在相控阵列和二维阵列技术上的进展。其中一篇重要论文探讨了新型压电材料在构建高灵敏度换能器中的应用，以及如何利用机器学习算法进行实时聚焦和伪影抑制，尤其是在浅表组织成像和介入治疗引导中的应用。此外，对聚焦超声（HIFU）系统的能量传递模型和温度场精确控制的研究占据了显著篇幅，这对于非侵入性肿瘤消融技术的发展至关重要。 2. 磁共振成像（MRI）的深度探索： 在MRI部分，焦点集中于超高场（如7T及以上）系统的图像质量提升和伪影校正。详细论述了如何设计更精密的射频（RF）线圈以实现更均匀的B1场覆盖，以及通过先进的并行成像（如SENSE和GRAPPA的进一步发展）来加速数据采集。特别值得关注的是，对定量MRI（qMRI）技术的最新进展进行了深入分析，包括T1、T2、扩散张量成像（DTI）和灌注加权成像（PWI）参数的标准化和临床验证，这些为精确评估组织生理状态提供了量化工具。 3. 光学成像与分子探针： 光学相干断层扫描（OCT）和漫反射光谱技术在内窥镜检查中的集成得到了充分展示。研究人员报告了如何在微米尺度上实时构建组织的三维结构，尤其是在眼科和胃肠道早期癌变筛查中的应用。此外，关于多模态分子成像的章节强调了开发新型荧光探针和基于纳米粒子的造影剂，这些探针能够特异性靶向生物标志物，并在PET、SPECT或光学成像下提供高对比度的分子信息。 第二部分：生物医学信号处理与分析 本部分是大会的核心内容之一，聚焦于如何从复杂的生物数据中提取有意义的信息，为诊断和治疗决策提供支持。 1. 生物电信号处理： 心电图（ECG）、脑电图（EEG）和肌电图（EMG）信号的去噪和特征提取是本节的重点。在EEG分析方面，研究人员展示了利用源定位技术（如LORETA和sLORETA）结合高密度阵列，以更高的空间精度定位癫痫灶或认知功能区域。对于心律失常检测，引入了基于深度学习的自动特征工程方法，显著提高了对罕见和复杂心律事件的敏感性和特异性。 2. 图像重建与增强： 本节的核心是计算算法的突破。在低剂量CT（LDCT）重建方面，报告了基于生成对抗网络（GANs）的迭代重建方法，该方法能够在显著降低辐射剂量的同时，保持甚至超越标准剂量图像的诊断质量。对计算机断层扫描（CT）和PET数据的迭代重建算法（如OS-EM的改进）的收敛性和计算效率进行了详尽的比较分析。 3. 扩散成像的进展： 扩散磁共振成像（dMRI）的分析方法得到了长足发展。除了传统的DTI，本书收录了对高阶扩散模型（如HARDI和Q-Ball成像）的深入研究，这些模型能更精确地解析复杂白质束的交叉和束内各向异性。针对运动伪影的校正和基于拓扑学的方法来分析神经纤维束的连接性是该领域的前沿课题。 第三部分：人工智能与深度学习在医疗中的应用 近年来，人工智能已成为生物医学领域不可或缺的驱动力。本部分汇集了最前沿的AI模型及其在医学图像分析中的实际部署。 1. 自动化疾病诊断与分级： 大量研究展示了卷积神经网络（CNNs）在放射学和病理学中的应用。例如，利用深度学习模型对乳腺X线摄影、肺部CT扫描进行CAD（计算机辅助诊断）的性能评估。特别令人印象深刻的是全自动病理切片分析，模型不仅能识别癌细胞，还能预测肿瘤的侵袭性分级和预后指标。 2. 弱监督和自监督学习： 面对医学数据标注成本高昂的问题，本节重点讨论了如何利用弱监督学习（仅使用图像级别的标签而非像素级的分割掩码）和自监督学习（通过数据自身的结构学习特征表示）来训练鲁棒的模型。这极大地拓宽了AI在罕见病和资源匮乏地区的适用性。 3. 图像配准与融合： 先进的深度学习框架被用于解决多模态图像（如MRI与PET）的精确非刚性配准问题。研究人员展示了如何训练网络以学习解剖学空间之间的非线性形变场，这对于肿瘤放疗计划的制定和术中导航至关重要。 第四部分：临床转化与生物力学建模 本书的最后一部分关注如何将实验室的创新成果转化为实际的临床效益，并结合生物物理学原理进行系统建模。 1. 介入与手术导航： 实时图像引导（RIG）技术是本节的亮点。详细介绍了基于增强现实（AR）的术中可视化系统，该系统能将预手术的CT/MRI数据与患者的实时超声图像进行融合叠加，为外科医生提供“透视”能力。此外，对磁导引机器人系统在微创手术中的运动控制与稳定性进行了分析。 2. 生物力学与生理建模： 心脏、血管和骨骼系统的计算生物力学（Computational Biomechanics）模型得到了深入探讨。通过有限元分析（FEA），研究人员模拟了动脉瘤的壁张力分布、瓣膜的流体力学特性以及骨折愈合过程中的应力变化。这些模型为定制化医疗器械的设计和个性化治疗方案的制定提供了理论基础。 3. 临床试验与验证： 多项研究报告了将新型成像技术或算法应用于前瞻性临床试验的结果，包括对阿尔茨海默病、帕金森病等神经退行性疾病的早期生物标志物检测的有效性验证，为这些创新工具的最终商业化和临床普及铺平了道路。 --- 总而言之，《Proceedings of the 13th International Conference on Biomedical Imaging and Signal Processing》是一本全面、深入且具有前瞻性的学术专著，它不仅记录了该领域过去一年的重要成就，更指明了未来十年生物医学工程技术将如何重塑人类健康事业的航向。本书是从事相关领域研究、开发和临床实践的专业人士不可或缺的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆