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出版者:Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. K

作者:Bartolozzi, C. 编

出品人:

页数:434

译者:

出版时间:2007-05

价格:GBP 123.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540259152

丛书系列:

图书标签:

• 医学影像
• 图像处理
• 放射学
• 影像诊断
• 医学图像分析
• 计算机辅助诊断
• 图像分割
• 图像增强
• 滤波
• 重建算法

深入探索：数字信号处理在医学影像重构中的应用前沿 书籍简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，聚焦于数字信号处理技术在现代医学影像系统，特别是那些不直接涉及放射学图像处理（如X射线、CT、MRI、PET等）的领域中的核心应用与最新进展。我们着眼于那些对数据采集、降噪、增强和定量分析至关重要的底层信号处理理论，并探讨其在非放射性医学成像模态以及相关生物医学工程领域中的实际部署。 本书内容完全围绕数字信号处理（DSP）的通用理论、算法设计及其在非放射学医学应用展开，具体涵盖以下几个核心模块： 第一部分：信号基础与采集理论在生物医学系统中的应用 本部分着重于DSP的基础理论，并将其应用于更广泛的生物电信号、声学信号以及生物传感器的采集与预处理。我们彻底避开了放射学图像的特定处理流程，转而关注信号源的特性。 1. 离散信号的数学建模与分析： 详细探讨了傅里叶变换、Z变换及其在分析生物信号周期性和非平稳性方面的应用。内容侧重于如何通过这些工具来理解从心电图（ECG）、脑电图（EEG）记录到的电生理信号的内在频率结构，以及这些结构如何随时间变化。我们深入分析了卷积、相关性分析在识别特定生物事件（如心律失常模式或睡眠周期）中的作用，而不涉及任何图像的卷积或滤波。 2. 采样理论与量化误差控制： 精确阐述了奈奎斯特-香农采样定理在采集低频或高频生物电信号（如肌电图EMG）时的具体实施细节。讨论了量化过程中的噪声引入机制，以及如何通过优化模数转换器（ADC）的位深和采样率来最小化误差，确保后续分析的准确性。这部分内容专注于时间序列数据的准确数字化，而非空间数据的离散化。 3. 滤波器设计及其在生理信号去噪中的部署： 深入剖析了IIR和FIR滤波器的设计原理。重点放在如何设计特定的数字滤波器来消除环境噪声（如工频干扰、基线漂移）对心电信号或肌电信号的污染。内容包括利用窗函数法、频率采样法设计陷波滤波器，以及使用自适应滤波器技术来跟踪和消除随时间变化的噪声源，完全不涉及医学图像的去噪或增强。 第二部分：高级信号处理技术在非图像生物传感中的部署 本部分探讨了更复杂的DSP技术如何用于分析和解释从生物体获取的原始时间序列数据，这些技术通常用于功能性评估而非形态学观察。 4. 小波变换及其在瞬态事件分析中的地位： 详细介绍了连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）的数学框架。重点展示了小波包分解如何用于分析脑电信号中的特定突发事件（如癫痫灶的早期信号），以及如何利用小波阈值去噪法在保留信号瞬态特征的同时有效抑制随机噪声。我们讨论的是信号的能量时频分布，而不是对图像块进行小波分解。 5. 非线性动力学与混沌分析： 本章引入了时间序列分析的前沿领域，探讨了如何使用相空间重构、李雅普诺夫指数等方法来评估生理信号（如心率变异性HRV）背后的复杂非线性特性。这部分旨在揭示系统内在的组织模式和潜在的病理状态，完全独立于任何二维或三维空间数据的处理。 6. 盲源分离（BSS）与源定位基础： 深入探讨了独立成分分析（ICA）在分离混合生物信号中的应用。例如，如何将记录到的EEG信号分解为独立的脑源信号和眼电、肌电伪迹。这部分聚焦于如何从多通道时间序列数据中解耦出独立的信号源，是时间序列分解的核心技术，与图像源分离过程有本质区别。 第三部分：生物医学系统中的状态估计与系统辨识 本部分将DSP工具链延伸到对生物系统行为的动态建模和预测。 7. 卡尔曼滤波及其在生物系统跟踪中的应用： 详细阐述了线性卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器（EKF）的迭代更新机制。重点展示了如何利用这些工具对动态变化的生理参数（如血糖水平、药物在体内的浓度变化）进行实时估计和预测，以支持闭环控制系统。这属于状态空间模型在动态系统估计中的应用。 8. 谱估计技术：参数法与非参数法： 对比分析了经典的周期图法、Welch平均法（非参数法）与自回归（AR）、滑动平均（MA）模型（参数法）在生理信号功率谱密度估计中的优劣。强调了如何利用这些方法精确确定信号的主导频率成分，用于评估如听力学测试中耳蜗响应的频率特性。 9. 传感器数据融合与数据压缩技术： 讨论了如何应用多速率信号处理技术对来自不同生物传感器（如加速度计、陀螺仪）采集的数据进行同步、重采样和融合，以构建更鲁棒的运动分析系统。同时，介绍了用于远程医疗传输的生物信号无损及有损压缩算法（如基于变换的压缩），专注于时间序列数据的效率优化。 本书的受众群体是具备扎实信号处理基础，希望将这些通用算法迁移应用到生物医学工程、神经科学、生物物理学以及可穿戴设备数据分析领域的工程师、研究人员和高级学生。全书严格聚焦于信号的时间域、频率域及变换域分析，完全不涉及医学影像的采集、重建（如反投影、迭代重建）、灰度处理、配准或任何基于体素的处理环节。

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我最近入手了一本关于放射学影像处理的书，名字叫做《Image Processing in Radiology》。坦白说，我选择这本书是因为我对这个领域非常感兴趣，并且在工作中经常会接触到各种放射影像，比如X光、CT、MRI等等。了解这些影像的深层处理技术，对于我更好地解读和分析病人情况至关重要。这本书的封面设计简洁大气，一开始就给我留下了专业且有深度的印象。我一直觉得，医学影像的处理不仅仅是简单的图像增强，它涉及到复杂的算法、数学模型，甚至还需要对人体解剖学和病理学有深入的理解。所以，我非常期待这本书能带我进入一个更广阔的知识海洋，让我能够理解那些在医学影像背后默默工作的“魔法”。我希望它能提供一些前沿的算法介绍，比如深度学习在影像分割、降噪、伪影去除方面的最新进展，以及这些技术如何实际应用到临床诊断中，帮助医生更早、更准确地发现病灶。同时，我也希望这本书能够深入浅出地讲解一些基础的影像处理原理，比如滤波、边缘检测、特征提取等等，让我能够从根本上理解为什么某些处理方法有效，而另一些则不然。我希望这本书能够教会我如何优化影像质量，如何提高诊断效率，最终为患者的健康做出更大的贡献。我尤其关注书中对于不同成像模态的影像处理特点的阐述，毕竟CT和MRI的处理方式肯定有其独到之处。如果书中能提供一些实际案例分析，展示如何运用书中的技术解决实际的临床问题，那将是锦上添花。我迫切地想要知道，这本书是否能帮助我解决我在工作中遇到的关于影像模糊、噪声干扰、以及如何精确勾画病灶边界等难题。总而言之，我对这本书寄予厚望，希望能它能成为我在放射学影像处理领域的一位良师益友。

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《Image Processing in Radiology》这本书，是我近期最期待的学术读物之一。我是一名对医学影像后处理技术充满热情的医学生，深知影像的清晰度和信息量对诊断至关重要。我希望这本书能够带我走进一个全新的世界，让我理解那些让放射影像“开口说话”的奥秘。我希望书中能详细解释各种图像增强技术，不仅仅是简单的亮度对比度调整，而是深入到不同算法的原理，比如拉普拉斯算子、sobel算子在边缘检测中的应用，以及它们如何帮助我们发现微小的病灶。我对医学影像的分割技术尤为感兴趣，特别是如何利用先进的算法，如区域生长、阈值分割、以及目前非常热门的深度学习方法，来精确地分离出肿瘤、血管等结构。我希望书中能提供一些关于这些算法的理论讲解和实际操作的指导，让我能够动手实践。同时，我也非常关注图像去噪和伪影去除技术，因为这直接影响到影像的质量和诊断的准确性。我希望书中能介绍各种经典和现代的去噪算法，并分析它们在不同成像模态（如CT、MRI、X光）下的适用性。对于医学影像的量化分析，我充满期待。我希望书中能够讲解如何从影像中提取出客观的量化指标，例如病灶的大小、体积、密度分布，以及纹理特征等，这些数据对于疾病的诊断、分期和疗效评估具有不可替代的作用。如果书中能提供一些真实病例的影像处理过程，并展示如何利用这些技术来解决临床难题，那将是对我学习的最大鼓励。

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拿到《Image Processing in Radiology》这本书，我感觉就像获得了一本通往放射学影像处理“魔法世界”的宝典。我是一名对新兴技术充满好奇的年轻学者，一直关注着人工智能和计算机视觉在医学领域的应用。我希望这本书能够为我揭示放射影像处理背后的算法逻辑和技术演进。我非常期待书中对深度学习在放射影像分析中的应用进行深入的介绍，比如卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测、图像分割等方面的最新进展。我想了解，如何利用这些先进的模型来自动识别和诊断各种放射影像中的病变，例如肺结节、脑肿瘤、骨折等。我希望书中能够提供一些关于训练深度学习模型的最佳实践，包括数据预处理、模型选择、损失函数设计以及模型评估方法。此外，我也对影像的配准和对齐技术很感兴趣，这对于跟踪病灶随时间的变化，或者比较不同扫描参数下的影像至关重要。我希望书中能够介绍一些经典的配准算法，以及基于深度学习的无监督配准方法。我也期待书中能够探讨一些关于影像生成和数据增强的技术，这对于解决医学影像数据集不足的问题，以及提高模型的泛化能力非常有帮助。这本书的出现，无疑为我打开了新的研究思路，我希望它能成为我探索放射影像智能分析领域的重要基石。

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这本书的名字是《Image Processing in Radiology》，我拿到它的时候，内心是充满期待的。我是一名对医学影像技术充满好奇的研究生，尤其对放射学领域情有独钟。我一直认为，放射影像的质量直接影响着疾病的诊断，而影像处理技术就是提升这种质量的关键。我希望这本书能够为我揭示放射影像处理的神秘面纱，让我看到那些隐藏在像素背后的信息是如何被提取、增强和转化的。我特别希望书中能详细介绍一些经典的影像处理算法，比如傅里叶变换在影像去噪中的应用，拉普拉斯算子在边缘检测中的作用，以及分水岭算法在区域分割上的表现。当然，我也希望能看到一些更现代的技术，例如基于深度学习的影像重建、超分辨率以及多模态影像融合。这些技术无疑是未来医学影像发展的方向，我希望这本书能为我提供一个扎实的基础，让我能够理解它们的工作原理，甚至尝试去实现它们。我渴望从书中学习到如何有效地去除影像中的各种伪影，比如金属伪影、运动伪影等等，这些伪影常常会误导诊断，给医生带来困扰。此外，我也希望书中能够探讨影像配准和对齐的技术，这对于对比分析不同时间点的影像，或者融合不同模态的影像至关重要。我对于书中是否有涉及医学影像的量化分析技术也很感兴趣，例如如何从影像中提取出能够反映病灶大小、形态、密度等特征的量化指标，这些指标对于疾病的进展评估和疗效评价非常有帮助。这本书的篇幅看起来很厚实，我希望内容是充实而有深度的，能够满足我作为一名学术研究者的求知欲，为我的论文研究提供有力的支持。

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《Image Processing in Radiology》这本书，对我来说，是一次深入探索放射学影像处理奥秘的旅程。我一直认为，影像处理技术是放射学诊断的“幕后英雄”，它们赋予了冰冷的影像数据生命，使其能够揭示疾病的真相。我希望这本书能够详细介绍各种图像增强技术，不仅仅是简单的灰度变换，而是更深层次的算法，比如如何通过多尺度分析来突出不同大小的病灶，如何利用形态学算子来分析病灶的结构特征。我特别期待书中对于医学影像分割技术的阐述，特别是如何利用一些自动化和半自动化的方法，来快速、准确地勾画出肿瘤、器官等感兴趣的区域。我想了解，除了传统的算法，目前有哪些基于机器学习和深度学习的分割方法在放射学领域得到了广泛应用，以及它们的优劣势。同时，我非常关注影像的量化分析技术，希望书中能够介绍如何从影像中提取出丰富的定量信息，例如病灶的体积、密度、纹理特征、血管生成情况等，这些信息对于疾病的诊断、分期、预后判断和治疗反应评估都具有重要的临床价值。我希望书中能够提供一些关于多模态影像融合的案例，例如如何将CT和MRI的数据进行融合，以获得更全面的诊断信息，这对于一些复杂疾病的诊断尤为重要。这本书的专业性让我跃跃欲试，我希望能通过它，掌握更先进的影像处理技术，从而更好地服务于临床诊断。

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拿起《Image Processing in Radiology》这本书，我的思绪仿佛被带入了一个充满科技感的影像世界。我一直认为，放射学不仅仅是观察，更是对影像数据进行深度挖掘和智能解读的过程。我渴望从这本书中学习到如何让那些原本二维的、有时甚至模糊不清的影像，通过精妙的算法处理，呈现出三维的立体感，并揭示出隐藏的病理信息。我非常期待书中对图像重建技术的介绍，尤其是CT和MRI的重建算法，比如FBP（滤波反投影）和迭代重建，我想了解它们是如何从原始投影数据中构建出我们看到的切片图像的。同时，我也希望书中能够涵盖一些更前沿的图像重建技术，比如深度学习在加速成像和提高图像质量方面的应用。此外，我对于医学影像的分析和处理非常感兴趣，特别是如何利用图像处理技术来辅助疾病的诊断。我希望书中能介绍一些关于特征提取和模式识别的方法，例如如何自动检测和量化病灶的大小、形状、纹理等，并将其与已知的病理信息进行关联。我希望这本书能够提供一些关于多模态影像融合的实际应用案例，比如如何将 PET-CT、PET-MRI 的图像融合，以获得更全面的代谢和解剖信息，这对于肿瘤的诊断和治疗评估非常重要。我也很想了解书中是否会介绍一些关于影像导航和手术规划的技术，这些技术能够帮助医生在手术中更精准地操作，降低风险。这本书的专业性让我充满好奇，我期待它能带我领略放射影像处理的无限可能。

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《Image Processing in Radiology》这本书，我最近才开始翻阅。作为一名资深的放射科医生，我每天都要面对大量的放射影像，而影像质量的好坏，直接关系到我的诊断的准确性。所以，我一直都在寻找一本能够系统地介绍放射影像处理技术的书籍。我希望这本书能够教会我如何通过技术手段，让那些原本模糊不清的影像变得清晰锐利，让那些难以察觉的微小病灶无处遁形。我尤其关注书中对于各种降噪算法的介绍，例如高斯滤波、中值滤波、以及更高级的非局部均值滤波等，我想了解它们各自的优缺点，以及在不同类型的放射影像上应用的效果。我也希望书中能够深入讲解影像增强技术，比如对比度拉伸、直方图均衡化、以及锐化算法等，看看它们是如何帮助我们更好地观察影像细节的。对于医学影像的分割，我一直觉得这是一个非常有挑战性的领域，我希望这本书能够提供一些有效的方法，帮助我精确地勾画出肿瘤、血管等感兴趣的区域，从而进行更精准的测量和分析。另外，这本书是否涵盖了多模态影像融合的技术，我对此非常好奇。例如，如何将CT和MRI的影像融合在一起，以获得更全面的信息？这对于诊断一些复杂的疾病非常有帮助。我希望这本书不仅仅停留在理论层面，最好能提供一些实际的案例，展示这些影像处理技术在临床诊断中的应用。我希望这本书能够成为我的一个得力助手，帮助我提升诊断能力，为病人提供更优质的医疗服务。

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《Image Processing in Radiology》这本书，在我手中沉甸甸的，预示着它蕴藏着丰富的知识。我是一名在临床一线工作的影像技师，深知我们每天接触到的放射影像，其最终的诊断效果，很大程度上取决于我们如何获取和初步处理这些影像。我希望这本书能够为我提供更系统、更深入的影像处理知识，帮助我更好地优化图像质量，减少伪影，提高工作效率。我特别想从书中学习到不同成像设备（如不同型号的CT、MRI设备）在影像采集和初步处理上的差异和最佳实践。我想了解，如何根据不同的检查目的和患者情况，选择最合适的影像参数设置，以获得最佳的影像质量。我希望能从书中了解到更精细的影像后处理技术，例如如何运用特定的算法来增强微小病灶的显示，如何有效地去除金属伪影对X光片的影响，以及如何处理MRI中的运动伪影，确保影像的清晰度。我对三维重建和多平面重建（MPR）技术非常感兴趣，希望能学习到如何利用这些技术，将二维的影像数据构建成逼真的三维模型，从而更直观地展示病灶的解剖关系。我希望书中能提供一些关于影像量化分析的介绍，例如如何测量病灶的大小、体积、密度等，并了解这些量化数据在临床诊断中的意义。如果书中能包含一些实际操作的案例，以及在实际工作中可能遇到的常见问题的解决方案，那将对我非常有帮助。我希望通过学习这本书，能够提升自己的专业技能，为放射诊断提供更优质的影像支持。

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我最近入手了《Image Processing in Radiology》这本著作。作为一名在生物医学工程领域攻读博士学位的学生，我一直对医学影像的计算和分析技术抱有浓厚的兴趣。我深信，影像处理是连接原始数据与临床洞察的关键环节，而放射学作为医学影像的重要分支，其影像处理技术的发展更是日新月异。我希望这本书能够为我提供一个坚实的理论基础，让我能够深入理解各种影像处理算法的数学原理和实现细节。我尤其关注书中对于图像分割和特征提取技术的论述，例如如何利用图论方法、能量最小化模型，或者更先进的深度学习模型（如U-Net、Mask R-CNN）来实现对放射影像中感兴趣区域（ROI）的精确分割。我希望能学习到如何从分割出的区域中提取出有意义的定量特征，例如形状特征、纹理特征、以及形态学特征，这些特征对于疾病的诊断、预后预测以及疗效评估至关重要。我对于书中是否会探讨医学影像中的量化分析和统计学方法很感兴趣，例如如何利用统计模型来分析病灶的影像学特征，并与临床结果进行关联。此外，我也希望这本书能够涵盖一些关于影像配准和融合的技术，这对于多模态影像（如CT、MRI、PET）的整合分析，以及同一患者不同时间点影像的对比至关重要。这本书的篇幅看起来很可观，我期待它能够提供详尽的理论讲解，并辅以算法的伪代码或者实际的编程实现思路，以帮助我更好地将理论知识转化为实践能力。

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我最近入手了《Image Processing in Radiology》这本书，对我来说，这不仅仅是一本技术书籍，更像是一扇通往更深层次理解放射学世界的大门。我一直认为，影像处理是连接原始数据和临床诊断的关键桥梁，掌握好这门技术，就能让原本静态的影像“活”起来，揭示出更多的信息。我特别希望书中能够详细介绍各种图像增强和伪影去除的技术。例如，在CT扫描中，金属伪影是一个非常棘手的问题，我希望能从书中找到切实可行的解决方案。同时，对于MRI影像中的运动伪影，我也希望能了解更先进的去除方法。这本书的厚度让我觉得内容应该很丰富，我希望它能涵盖从基础的滤波技术到复杂的机器学习算法的应用。我尤其期待书中对于医学影像分割技术的深入探讨，例如如何利用AI技术实现对肿瘤的自动分割，这不仅能大大提高工作效率，还能减少人为误差。我希望书中能提供一些关于图像配准和融合的详细教程，这对于多期影像对比和多模态影像分析至关重要。我希望能学到如何将X光、CT、MRI等不同模态的影像进行有效的融合，从而获得更全面的诊断信息。此外，我还对影像的量化分析技术很感兴趣，希望书中能介绍如何从影像中提取出有用的定量指标，例如肿瘤的体积、密度、纹理特征等，这些对于疾病的预后评估和治疗监测非常有价值。总而言之，我希望这本书能让我对放射影像的处理有一个更全面、更深入的认识，并能将这些知识应用到我的实际工作中，从而提升我的专业能力。

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