微机式医学仪器设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:华中科技大学出版社

作者:林家瑞

出品人:

页数:427

译者:

出版时间:2004-9

价格:43.80元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787560932354

丛书系列:

图书标签:

• 微机原理
• 医学仪器
• 仪器设计
• 嵌入式系统
• 单片机
• 医疗设备
• 电子技术
• 电路设计
• 传感器技术
• 信号处理

好的，这是一本关于现代医学图像处理和分析的专业书籍的详细简介，完全不涉及微机式医学仪器设计的内容。 --- 图书名称：先进医学图像处理与三维可视化技术 内容简介 本书深入探讨了当代医学影像领域的前沿技术，重点聚焦于医学图像的获取、增强、分割、配准以及三维重建与可视化。全书结构严谨，内容详实，旨在为生物医学工程、计算机科学、放射学及相关领域的研究人员、工程师和高年级学生提供一套全面且实用的技术指南与理论基础。 第一部分：医学图像基础与获取原理 本部分首先奠定了理解后续复杂处理技术的基础。详细阐述了主流医学成像模态的物理基础与信号采集过程，包括磁共振成像（MRI）、计算机断层扫描（CT）、超声波成像（Ultrasound）以及分子影像技术（如PET、SPECT）。重点分析了不同成像方式的优缺点、伪影的来源与抑制方法。特别辟章讨论了低剂量成像技术下的图像质量评估标准（如信噪比、空间分辨率的量化指标）以及如何应用先进的采集序列优化数据质量。此外，本书还涵盖了数字图像处理的基础理论，如采样、量化、傅里叶变换在图像域中的应用，为后续的滤波和增强技术做铺垫。 第二部分：图像增强与质量改进 图像增强是提高诊断准确性的关键步骤。本部分系统介绍了从经典到现代的增强算法。经典方法如直方图均衡化及其自适应版本（如CLAHE）被详细解析。随后，本书深入讲解了基于空间域和频率域的滤波技术，包括各类线性与非线性滤波器（如高斯、中值、双边滤波）在去除噪声、锐化边缘方面的应用。更重要的是，本书投入大量篇幅探讨了基于深度学习的图像重建与超分辨率技术。通过对卷积神经网络（CNN）架构的剖析，展示如何利用先验知识和大规模数据集，实现噪声抑制和细节恢复，有效提升低质量或快速采集图像的临床可用性。还包括对对比度增强技术（如Retinex模型在特定病灶增强中的应用）的深入探讨。 第三部分：图像分割的精细化方法 精确的图像分割是定量分析和三维重建的前提。本部分全面覆盖了从传统迭代方法到最新AI驱动的分割范式。传统方法部分，详细解析了阈值分割、区域生长、边缘检测（如Canny、Sobel算子优化）的原理与局限性。重点介绍了活动轮廓模型（如Snakes、Chan-Vese模型）在处理复杂、模糊边界目标物时的数学机理和数值实现。在先进技术方面，本书系统性地介绍了深度学习在语义分割和实例分割中的应用，包括U-Net、DeepLab等主流架构在器官、肿瘤、血管等生物结构上的应用案例、损失函数的选择以及训练策略的优化，特别是对小目标和密集目标的鲁棒性处理进行了深入分析。 第四部分：图像配准与多模态融合 医学研究和临床实践中，将来自不同时间点或不同成像模态的图像对齐是常见需求。本部分专注于图像配准技术。首先，讲解了配准的数学基础，包括刚性、仿射和非刚性变换模型。随后，详细分析了图像相似性度量指标，如均方误差（MSE）、互信息（MI）及其在多模态配准中的优势。书中详细介绍了基于特征点、基于灰度密度和基于深度学习的配准方法。特别地，本书探讨了基于流场（Deformable Registration）的配准在处理软组织形变和器官运动时的挑战与解决方案，并展示了如何将不同模态（如PET的功能信息与CT的解剖信息）进行精确融合，以实现更全面的诊断视图。 第五部分：三维重建与交互式可视化 本部分将处理后的二维切片数据转化为具有临床价值的三维模型。内容涵盖了表面渲染（Surface Rendering）、体绘制（Volume Rendering, VR）和最大密度投影（MIP）等核心三维重建技术。重点阐述了体绘制的采样策略、传递函数（Transfer Function, TF）的设计与优化，以突出病灶结构并减少背景干扰。书中还包含了表面重建算法，如Marching Cubes及其变种，用于生成可用于后续生物力学模拟的精确表面模型。最后，本书探讨了交互式可视化技术，包括虚拟现实（VR）和增强现实（AR）在术前规划和教学中的应用潜力，关注如何实现实时的三维模型交互和多用户协作可视化。 本书特色： 理论与实践并重： 结合最新的研究进展，提供丰富的数学推导和清晰的算法描述。 应用导向： 每一个核心技术章节都配有多个临床应用案例（如肿瘤体积测量、血管造影分析、术中导航辅助等）。 前沿追踪： 深度覆盖了当前医学图像处理领域最热门的深度学习方法，并探讨了可解释性和模型泛化能力等关键问题。 本书适合作为高等院校相关专业研究生教材、医学影像分析工程师的进阶参考书，以及希望深入了解现代医学图像处理流程的临床医生和研究人员的必备工具书。

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