具体描述
本书是为适应当前核医学已发展到以PET显像为主要热点的新阶段的需要而编写的的一本书著。全书共10章。总论介绍了PET的基本原理和特点、正电子示踪剂及各种PET显像仪与基本显像方法。书中8章着重介绍了目前最为常用且较为成熟的肿瘤PET显像、脑PET显像和心肌PET显像的原理方法和临床应用。最后1章简要介绍了PET显像在脑功能、精神疾病、成瘾和戒毒、基因显像和基因治疗等研究方面的应用。
读者对象：核医学医师及其他医学影像科医师。
深度学习在医学图像分析中的前沿应用 本书简介 本书聚焦于深度学习技术在复杂医学图像分析领域的最新进展与实践应用，为影像医学、生物医学工程、计算机科学等领域的科研人员、临床医生及高级研修生提供一份全面、深入且具有前瞻性的技术指南。 第一部分：深度学习基础与医学图像处理的交汇 第一章：深度学习范式在生物医学中的重塑 本章从基础概念出发，系统梳理了深度学习（Deep Learning, DL）自2010年代初兴起以来的核心理论框架，重点剖析了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM和GRU）在处理结构化和非结构化数据上的优势。随后，本章将深入探讨医学图像（如X射线、CT、MRI、超声、病理切片等）的独特性质，包括其高维度、内在的异质性、稀疏性以及对标注精度的极高要求。我们将讨论如何将传统的数字信号处理和图像增强技术与现代的深度学习架构有效结合，以应对临床数据固有的复杂性。 第二章：数据准备、增强与标准化流程 高质量的数据集是任何成功深度学习模型的基石。本章详述了构建、清洗和管理医学图像数据集的复杂流程。内容涵盖： 1. 数据采集与去噪： 讨论不同模态（如多序列MRI、多相位CT）的原始数据获取标准，以及如何应用传统滤波技术（如各向异性扩散、小波变换）配合深度学习去噪网络（如U-Net的变体用于噪声估计和去除）。 2. 标准化与配准： 详细阐述医学图像的空间标准化（如MNI空间配准）和强度标准化（如直方图匹配、Z-score归一化）的必要性与方法。重点介绍基于深度学习的非刚性配准算法（如VoxelMorph）的原理与实现。 3. 数据增强的精细化策略： 超越基础的几何变换，本章将重点介绍面向医学影像的复杂增强技术，例如基于生成对抗网络（GANs）的合成数据生成、域适应性增强（Domain Adaptation Augmentation）以及模拟病理变化的数据扰动技术，以有效缓解小样本学习的困境。 第二部分：核心深度学习架构及其在诊断中的应用 第三章：从分类到分割：网络架构的演进 本章是本书的核心理论部分，系统梳理了当前主导医学图像分析的深度学习网络架构： 1. 基础分类网络（ResNet, DenseNet, Vision Transformers）： 探讨这些网络结构如何适应病灶的宏观识别任务，并分析了预训练模型（如ImageNet预训练）迁移到医学领域时遇到的挑战与优化策略（如特征重校准）。 2. 语义与实例分割的先驱（FCN, U-Net, DeepLab）： 详细解析U-Net及其变体（如3D U-Net, V-Net）在器官轮廓勾画、肿瘤边界识别中的结构设计精妙之处，包括跳跃连接（Skip Connections）如何保留高频细节信息。 3. Transformer架构在视觉任务中的崛起： 介绍Vision Transformer (ViT) 及其在处理长距离依赖关系上的优势，探讨其如何应用于全切片图像（WSI）分析中的全局上下文理解。 第四章：定量分析与介入放射学的智能辅助 本章侧重于深度学习如何实现从定性诊断到定量评估的转变，并应用于实时引导场景： 1. 病灶量化与生长预测： 介绍如何使用深度学习模型（如Recurrent Neural Networks结合3D CNNs）对肿瘤负荷进行时间序列分析，评估治疗反应（如RECIST标准自动化评估）。 2. 功能和分子影像的解译： 探讨如何将非形态学数据（如fMRI的BOLD信号、PET的代谢率数据）通过图神经网络（GNN）或定制的深度模型进行整合分析，以揭示潜在的生物标志物。 3. 实时引导与手术导航： 深入讨论超声和内窥镜图像的实时处理需求。重点介绍基于轻量化网络（如MobileNet, ShuffleNet）的低延迟模型部署，以及如何利用增强现实（AR）技术将分割结果实时叠加到患者影像上，辅助微创手术。 第三部分：高级主题与模型的可信赖性 第五章：多模态融合与跨域学习 现代临床决策往往依赖于多源信息。本章探讨如何有效地融合异构数据： 1. 早期、中期与晚期融合策略： 详细比较在特征层级、决策层级的多模态数据融合技术，例如，如何将病理组织学信息（WSI）与分子测序数据通过互信息最大化进行联合学习。 2. 联邦学习（Federated Learning, FL）在医疗中的应用： 针对数据隐私限制，阐述联邦学习的去中心化训练范式，及其在多中心协作、构建更具泛化能力的模型方面的潜力与挑战。 3. 领域泛化（Domain Generalization, DG）： 讨论如何训练模型使其在面对未见过的医院、设备或患者人群时，依然能保持高性能，重点介绍不变性特征学习和元学习方法。 第六章：可解释性、公平性与临床部署的挑战 一个“黑箱”模型难以被临床医生完全信任。本章着重于深度学习模型的可靠性与落地问题： 1. 可解释性人工智能（XAI）技术： 全面介绍梯度可视化技术（如Grad-CAM, Guided Backpropagation）在定位模型决策依据上的应用。探讨因果推断方法如何帮助区分真正具有临床意义的特征与数据噪声。 2. 模型偏差与公平性评估： 分析深度学习模型在不同人群（如年龄、性别、种族）间可能存在的性能差异。介绍衡量模型公平性的指标（如平等机会差异）以及缓解偏差的策略。 3. 从原型到临床实践： 讨论模型验证的金标准（Prospective Trials）、监管审批流程（如FDA/CE标记）的要求，以及模型在实际PACS/HIS系统中的集成与持续监控机制，确保模型的长期稳定性和临床效用。 结语：未来展望 本书最后将探讨深度学习在医学影像领域的未来方向，包括自监督学习（Self-Supervised Learning）在海量未标注数据上的潜力、神经形态计算对实时推理的推动，以及人机协作模式的优化，旨在引导读者站在当前技术的最前沿，迎接下一代智能诊断系统的到来。
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