Computer Vision for Biomedical Image Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Yanxi Liu

出品人:

页数:563 页

译者:

出版时间:2005-11-28

价格:768.40元

装帧:Paperback

isbn号码:9783540294115

丛书系列:

图书标签:

• Computer Vision
• Biomedical Imaging
• Medical Image Analysis
• Deep Learning
• Image Processing
• Artificial Intelligence
• Healthcare
• Diagnosis
• Segmentation
• Classification

《算法揭秘：深度学习在生物医学图像分析中的应用》 前言 生物医学图像技术日新月异，从传统的X射线、CT、MRI到新兴的光学相干断层扫描（OCT）、正电子发射断层扫描（PET）以及多光子显微镜，它们为我们提供了前所未有的视角来观察人体内部结构、生理功能乃至细胞分子活动。这些海量、复杂且信息丰富的图像数据，蕴藏着疾病诊断、治疗方案制定、药物研发以及生命科学探索的巨大潜力。然而，面对如此庞杂的图像信息，单凭人眼和传统图像处理方法，已难以应对其精细化、规模化和效率化的需求。算法，特别是近年来飞速发展的深度学习算法，正以前所未有的力量，成为解锁生物医学图像数据价值的关键钥匙。 本书《算法揭秘：深度学习在生物医学图像分析中的应用》并非一本涵盖所有生物医学图像应用场景的百科全书，而是一本专注于深入剖析“算法”本身，特别是深度学习算法在生物医学图像分析这一特定领域中的原理、方法、挑战与前沿进展的专著。我们旨在揭示那些驱动现代生物医学图像分析革新的核心算法机制，而非简单罗列各种应用案例。本书将聚焦于深度学习模型如何从像素级别的原始数据中学习有意义的特征，并将其转化为可用于诊断、量化、分割、识别等高阶任务的智能。 内容概述 本书结构清晰，循序渐进，旨在为读者提供一个系统且深入的理解框架。我们从基础的图像处理概念出发，迅速过渡到深度学习的核心理论，并着重讲解与生物医学图像分析紧密相关的网络架构和训练策略。 第一部分：生物医学图像基础与挑战 在深入探讨算法之前，我们首先需要对生物医学图像的独特性及其分析所面临的挑战有一个基本认识。本部分将简要介绍几种主要的生物医学成像模态（如MRI、CT、X-ray、OCT、显微图像等）的成像原理、数据特点（如分辨率、噪声、伪影、多维度特性等）以及在实际应用中面临的共性与个性化难题。这些挑战包括但不限于： 数据稀缺性与标注困难： 与通用图像数据集不同，高质量、大规模且标注精确的生物医学图像数据集往往难以获取，尤其是一些罕见疾病或特定的生理状态。 高维与复杂性： 生物医学图像可能包含时间、空间（3D、4D）和多光谱信息，处理这些高维数据需要特殊的算法设计。 图像质量变异性： 由成像设备、患者个体差异、扫描条件等因素造成的图像质量不稳定性，给算法的鲁棒性带来挑战。 类内差异与类间相似性： 同一种病灶在不同患者身上可能表现出显著差异，而不同病灶之间又可能存在外观上的相似性，这增加了精确分类和分割的难度。 对解释性的要求： 在临床应用中，不仅需要算法给出结果，还需要理解算法做出决策的依据，即对模型的可解释性有较高要求。 第二部分：深度学习基础理论与核心模型 本部分是本书的核心，我们将深入剖析深度学习的基石。 神经网络基础： 我们将从感知机、多层感知机（MLP）出发，详细介绍激活函数、损失函数、反向传播算法、优化器（如SGD, Adam）等基本概念，为理解更复杂的网络结构奠定基础。 卷积神经网络（CNN）详解： CNN是图像分析领域最具革命性的模型。本书将详细阐述卷积层、池化层、全连接层等核心组件的数学原理和工作机制，并重点讲解其在特征提取中的优势。我们将探讨不同感受野、感受野大小对特征层级的影响。 反卷积与上采样技术： 在图像分割、超分辨率等任务中，我们需要将低维特征映射回高维图像空间。本部分将详细介绍反卷积（转置卷积）、最近邻插值、双线性插值等上采样技术及其在网络中的应用。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）： 对于处理序列数据，如连续的病理切片、时间序列的动态成像等，RNN及其变种LSTM在捕捉时序依赖性方面发挥着重要作用。我们将阐述其门控机制和梯度消失/爆炸的解决方案。 注意力机制（Attention Mechanism）： 注意力机制能够让模型在处理信息时，有选择地关注最重要的部分。我们将介绍自注意力、交叉注意力等机制，以及它们如何在生物医学图像分析中提升模型的性能，例如在病灶识别中聚焦关键区域。 生成对抗网络（GAN）及其变种： GAN在数据增强、图像合成（如生成假病例以扩充数据集）、图像去噪、图像配准等方面展现出强大的能力。我们将深入解析生成器和判别器的对抗训练过程，并介绍CycleGAN, Pix2Pix等在图像转换任务中的应用。 第三部分：深度学习在生物医学图像分析中的关键任务算法 在本部分，我们将把深度学习理论与生物医学图像分析的实际任务相结合，重点讲解实现这些任务的核心算法设计。 图像分类与诊断： 基于CNN的病灶检测与分类： 讲解如何构建用于识别特定疾病（如癌症、肺炎、视网膜病变）的CNN模型，包括骨干网络（如ResNet, VGG, Inception）的选择与改进。 多标签分类与细粒度识别： 探讨如何处理一张图像中存在多种病灶或需要更精细分类（如区分不同亚型）的情况。 图像分割： 语义分割与实例分割： 全卷积网络（FCN）： 讲解FCN如何将CNN的分类能力转化为像素级的预测。 U-Net架构： 重点分析U-Net及其变种（如Attention U-Net, V-Net）在医学图像分割中的成功之处，包括其对称的编码器-解码器结构、跳跃连接（skip connections）如何保留细节信息。 Mask R-CNN等实例分割方法： 探讨如何实现对图像中每个独立的病灶实例进行分割和识别。 半监督与弱监督分割： 针对数据标注困难的问题，介绍如何利用少量标注数据或非像素级标注（如图像级标签）来训练分割模型。 图像配准： 基于深度学习的刚性与非刚性配准： 讲解如何利用CNN或GAN来学习图像间的形变场，实现不同时间点、不同模态或不同个体间的图像对齐。 解剖学先验的融入： 探讨如何在深度学习模型中结合解剖学知识，提高配准的准确性和鲁棒性。 图像增强与去噪： 超分辨率重建： 使用GAN或CNN提升低分辨率医学图像的分辨率。 去噪算法： 利用深度学习模型去除CT、MRI等图像中的噪声，改善图像质量。 图像去伪影： 针对特定模态（如CT的金属伪影、MRI的运动伪影）设计去伪影算法。 图像生成与合成： 数据增强： 使用GAN生成逼真的合成图像，扩充训练数据集，缓解数据稀缺问题。 模态转换： 例如，将CT图像转换为模拟MRI图像，或反之。 病灶合成： 生成带有特定病灶的合成图像，用于模型训练和验证。 第四部分：先进技术与前沿进展 本部分将聚焦于深度学习在生物医学图像分析领域的最新进展和新兴技术。 可解释AI（XAI）在医学图像中的应用： 可视化技术： 如Grad-CAM、 saliency maps等，帮助理解模型关注的区域。 局部可解释模型： 如LIME、SHAP在医学图像分析中的应用。 基于因果推理的方法： 探讨如何使模型更具可信度。 小样本学习（Few-shot Learning）与零样本学习（Zero-shot Learning）： 针对极其罕见疾病或新出现的疾病，研究如何利用极少量甚至无标注数据进行模型训练。 联邦学习（Federated Learning）在隐私保护下的模型训练： 解决在跨机构协作时，如何保护患者数据隐私，同时训练高性能模型的问题。 图神经网络（GNN）在医学图像分析中的潜在应用： 考虑将图像中的结构信息（如血管网络、细胞间关系）用图结构表示，并利用GNN进行分析。 多模态融合： 探讨如何有效融合来自不同成像模态（如CT+MRI+PET）或与其他临床数据（如基因信息、电子病历）的信息，进行更全面的分析。 强化学习（Reinforcement Learning）在医学图像中的探索： 例如，在手术导航、自适应放疗等领域。 第五部分：实践中的挑战与未来展望 在掌握了算法理论与应用方法后，我们还需要关注在实际部署中可能遇到的问题以及未来的发展方向。 模型部署与集成： 如何将训练好的模型有效地集成到现有的临床工作流程中。 性能评估与验证： 严谨的评估指标、跨数据集验证的重要性，以及临床验证的挑战。 伦理与法规问题： 数据隐私、模型偏见、责任归属等。 模型鲁棒性与泛化能力： 应对不同设备、不同人群、不同临床环境的挑战。 新兴的生物医学成像技术与算法的融合： 展望未来，新的成像技术将带来新的挑战和机遇，算法将如何与其协同发展。 结语 本书并非仅仅是罗列算法，而是试图揭示深度学习算法在生物医学图像分析这一高难度、高价值领域中，如何从根本上解决问题、提升效率、推动科学发现的“内在逻辑”和“运作机制”。我们希望通过对算法原理的深入剖析，引导读者不仅仅停留在“如何使用”层面，更能理解“为何有效”，并激发读者在生物医学图像分析算法领域进行创新性研究和开发的潜力。本书适合对深度学习在医学领域应用感兴趣的科研人员、工程师、学生以及对前沿技术有追求的临床医生。我们相信，通过对算法的深度探索，我们将能更好地利用强大的AI技术，最终服务于人类的健康福祉。

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