Image-Guided IMRT pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Bortfeld, Thomas (EDT)/ Schmidt-ullrich, Rupert (EDT)/ Neve, Wilfried De (EDT)/ Wazer, David E. (EDT

出品人:

页数:460

译者:

出版时间:

价格:1768.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9783540205111

丛书系列:

图书标签:

• IMRT
• 放疗
• 影像引导
• 肿瘤放疗
• 放射治疗计划
• 剂量优化
• 医学影像
• 肿瘤学
• 精准放疗
• 治疗计划

深度学习在医学影像分析中的前沿应用：从基础算法到临床实践 本书简介 随着人工智能技术的飞速发展，深度学习已成为推动医学影像分析领域革新的核心驱动力。本书旨在全面、深入地探讨深度学习在各类医学影像（包括但不限于X射线、CT、MRI、超声及病理切片）中的前沿应用、核心理论基础、主流网络架构及其在实际临床工作流程中的部署与挑战。本书不仅面向对深度学习在医疗领域感兴趣的研究人员、算法工程师，也为希望了解和应用先进影像分析技术的临床医生和医学物理师提供了一本兼具理论深度与实践指导价值的参考书。 第一部分：深度学习基础与医学影像特性的融合 本部分将为读者构建坚实的理论基础，重点阐述深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及近年来兴起的Transformer模型，在处理医学图像数据时所展现出的独特优势与挑战。 第1章：医学影像数据的特性与预处理 医学图像数据具有高维度、低信噪比、稀疏标注等特点，这与自然图像存在显著差异。本章将详细介绍CT、MRI、PET等模态的物理成像原理及其数据结构，探讨如何进行有效的图像配准、归一化、降噪与增强。重点解析了半监督学习和自监督学习在医学图像标注资源稀缺背景下的应用策略，包括对比学习（Contrastive Learning）和基于生成模型的预训练方法。 第2章：核心深度学习架构解析 本章深入剖析了支撑现代医学影像分析的经典与新兴网络结构。从经典的AlexNet、VGG到精细化设计的ResNet、DenseNet，详细解析了残差连接、密集连接等机制如何解决深度网络的退化问题。同时，对U-Net及其变体（如3D U-Net、Attention U-Net）在医学图像分割中的核心地位进行了深入探讨，并引入了Vision Transformer（ViT）在全局特征提取上的潜力。 第3章：损失函数与优化策略的定制化 在医学图像分析中，类别不平衡和边界精度至关重要。本章不仅复习了交叉熵、均方误差等基础损失函数，更聚焦于针对特定任务的定制化损失函数，如Dice Loss、Focal Loss在分割任务中的应用，以及如何结合边界感知损失（Boundary-aware Loss）来优化轮廓的精确性。优化器方面，将对比Momentum、AdamW等策略在收敛速度和泛化能力上的差异。 第二部分：核心应用领域的技术深化 本部分将聚焦于深度学习在医学影像分析的三大核心应用场景——分类、分割和检测，展示最先进的技术实现。 第4章：精准的疾病分类与诊断 疾病分类是AI辅助诊断的基础。本章探讨如何利用深度学习模型实现对特定疾病（如肺结节良恶性鉴别、乳腺癌的组织学分级）的自动化分类。内容涵盖了多模态信息融合的分类策略，以及如何利用可解释性AI（XAI）技术，如Grad-CAM、SHAP值，来揭示模型决策背后的生物学依据，增强临床信任度。 第5章：高精度结构与病灶分割 图像分割是量化分析和手术规划的关键步骤。本章系统梳理了从像素级分割到体素级分割的演进。重点分析了实例分割（Instance Segmentation）在区分同类病灶中的优势，例如在肝脏肿瘤的多灶点分割中的应用。此外，还讨论了不确定性量化（Uncertainty Quantification）在评估分割结果可靠性方面的重要性。 第6章：高效的病灶检测与定位 本章关注于目标检测算法，如YOLO系列（v5, v7, v8）和Faster R-CNN在医学影像中的性能优化。讨论了在超大尺寸的病理切片（WSI）中实现多尺度、高密度的病灶检测的技术挑战，包括如何设计有效的滑动窗口策略和特征金字塔网络（FPN）来适应不同大小的病灶。 第三部分：高级技术与新兴方向 本部分拓展至更具挑战性的前沿领域，包括图像重建、合成以及对模型鲁棒性的深入研究。 第7章：从数据到图像的生成与重建 生成对抗网络（GANs）在医学影像领域展现出强大能力。本章详细介绍了GANs在低剂量CT去噪、MRI快速扫描（加速成像）以及MRI到CT的合成（模态转换）中的应用。特别强调了如何通过条件GANs（cGANs）来确保生成图像的临床一致性和生物学合理性。此外，还探讨了扩散模型（Diffusion Models）在高质量图像生成和数据增强中的最新进展。 第8章：联邦学习与数据隐私保护 在医疗数据高度敏感的环境下，数据共享受到严格限制。本章详细阐述了联邦学习（Federated Learning, FL）的原理及其在跨机构、保护患者隐私前提下训练模型的实践框架。内容涵盖了经典的FedAvg算法，以及针对异构数据（Non-IID Data）的优化联邦策略。 第9章：模型的可信赖性、鲁棒性与临床验证 一个成功的AI模型必须是可信赖和鲁棒的。本章深入探讨了对抗性攻击（Adversarial Attacks）对医学影像模型的威胁，并介绍了防御策略。更重要的是，本章着重于模型在真实世界临床环境中的验证流程，包括前瞻性研究的设计、性能指标的选择（如AUC、敏感性、特异性）以及监管审批的考量。 结语：迈向全集成化的智能工作站 本书最后总结了深度学习在未来放射学、病理学和放疗学中可能扮演的角色，展望了从单点工具向集成化、实时辅助诊断系统的演变路径，并指出了当前研究中仍存在的伦理、标准化和临床落地等方面的挑战。本书致力于提供一个全面、深入且注重实战的指南，驱动医学影像分析进入一个更加精准和智能化的新时代。

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当我翻开这本书，扑面而来的是一股浓厚的学术气息，仿佛置身于一个充满智慧的殿堂。我注意到，本书的论述风格非常严谨，语言也颇为专业，这预示着它将为读者提供详实而深入的知识。虽然我并非医学界的专业人士，但我对精确医疗和尖端技术始终保持着高度关注。影像引导IMRT，这个名字本身就充满了科技感和人文关怀，它代表着医学界不断追求更精准、更有效的治疗手段的努力。我期待这本书能够细致地剖析影像引导技术在IMRT中的具体作用，比如它如何帮助医生在治疗过程中实时追踪肿瘤的微小移动，以及如何根据患者身体的变化动态调整治疗计划，从而最大限度地提高疗效并最大程度地减少对周围正常组织的损伤。我设想，书中可能还会包含大量的图表和案例分析，用以佐证理论的科学性和技术的有效性，这对于我理解复杂的概念将大有裨益。这本书给我的第一印象是，它是一本能够引导读者穿越迷雾，直达影像引导IMRT核心领域的权威之作。

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这本书的装帧设计透露出一种沉稳而专业的格调，封面上的图片虽然简洁，却暗示着其内容的高深与重要性。作为一名对医疗科技发展略有了解的读者，我对“影像引导IMRT”这个概念充满了探索的欲望。我深知，IMRT技术本身已经能够实现对照射剂量的精确控制，而“影像引导”的加入，无疑将这种精确性提升到了一个新的高度。我满怀期待地设想，这本书的核心内容将会围绕着如何将实时影像信息无缝地整合到IMRT治疗流程中。这可能涉及到对不同影像模态的解读、图像配准算法的应用、以及如何将影像信息转化为指导放疗设备进行精确调整的指令。我希望书中能够提供详实的案例研究，展示影像引导IMRT在不同类型肿瘤治疗中的具体优势和实际效果。这本书给我的感觉，是一部关于如何“看见”并“纠正”放疗过程中的一切潜在偏差的权威指南，它指向的是更加安全、更加高效的癌症治疗未来。

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我是一名对医学技术发展充满好奇心的爱好者，当我偶然看到这本书的名字时，立刻被它所吸引。在癌症治疗领域，IMRT（调强放疗）已经是一种非常先进的技术，而“影像引导”这个词更是为它增添了一层神秘而强大的光环。我完全可以想象，这本书一定是在深入探讨如何利用各种先进的医学影像技术，例如CT、MRI、CBCT等等，来在治疗过程中实时地、精确地定位肿瘤，并且能够补偿患者在治疗过程中可能发生的体位变化。这对于提高放疗的准确性、降低副作用至关重要。我期待书中能够详细介绍这些影像引导技术是如何与IMRT系统协同工作的，它们之间的技术衔接是怎样的，以及如何在临床实践中有效地应用这些技术。我设想，这本书会像一位经验丰富的向导，带领我一步步了解影像引导IMRT的方方面面，从技术原理到临床应用，再到未来的发展前景，为我打开一扇新的认知之门。

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这本书的封面设计就给我一种专业而严谨的感觉，深邃的蓝色背景搭配着清晰的白色字体，瞬间勾起了我对影像引导放疗（Image-Guided IMRT）这个主题的浓厚兴趣。我一直对医学影像技术在癌症治疗中的应用感到好奇，尤其是IMRT这种精准放疗技术，它的出现无疑是医学领域的一大进步。这本书的标题直接点明了主题，让我能够迅速定位它所关注的焦点。从封面上我能感受到，这本书绝非泛泛而谈，而是深入探讨影像引导技术如何革新IMRT的实践。我设想着，书中会详细介绍各种影像成像技术，比如CT、MRI、X射线以及可能的B超等，是如何在治疗过程中实时监控和调整放射束的。我也期待能了解到这些影像信息是如何被处理、分析，并最终转化为指导IMRT治疗计划的重要依据的。对于我这样对该领域充满求知欲的读者来说，一本能够系统讲解这一复杂技术的书籍，无疑是极其宝贵的。我相信，通过阅读这本书，我能对影像引导IMRT的原理、技术优势、临床应用以及未来发展趋势有一个更全面、更深入的理解。

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这本书的标题，"Image-Guided IMRT"，本身就传递出一种高度专业和前沿的信息。我作为一个对医学影像技术和放射肿瘤学交叉领域抱有浓厚兴趣的读者，立刻被它吸引。我理解IMRT（调强放疗）在精确控制剂量方面的优势，而“影像引导”则似乎是将这种精确性提升到了一个全新的维度。我非常期待这本书能够深入阐述影像引导技术在IMRT过程中的具体实现方式。这可能意味着书中会详细介绍如何利用CT、MRI、CBCT等多种影像技术，在治疗过程中实时监测肿瘤的位置和形状，并且如何根据这些实时影像数据来调整放射束的照射方向和剂量分布。我猜想，本书还会探讨影像引导IMRT在减少对正常组织损伤、提高肿瘤靶区覆盖率以及应对患者治疗过程中的个体差异方面所带来的显著优势。这本书在我心中，已经成为一本能够揭示现代放疗技术核心奥秘的宝典。

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