Handbook of Biomedical Image Analysis pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Kluwer Academic Pub

作者:Suri, Jasjit S. (EDT)/ Wilson, David L. (EDT)/ Laxminarayan, Swamy (EDT)

出品人:

页数:666

译者:

出版时间:2005-6

价格:$ 405.67

装帧:HRD

isbn号码:9780306485503

丛书系列:

图书标签:

生物医学图像分析
医学图像处理
图像分析
计算机视觉
生物工程
医学工程
图像识别
机器学习
深度学习
图像分割

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具体描述

"Handbook of Biomedical Image Analysis: Segmentation Models (Volume I)" is dedicated to the segmentation of complex shapes from the field of imaging sciences using different mathematical techniques. This volume is aimed at researchers and educators in imaging sciences, radiological imaging, clinical and diagnostic imaging, physicists covering different medical imaging modalities, as well as researchers in biomedical engineering, applied mathematics, algorithmic development, computer vision, signal processing, computer graphics and multimedia in general, both in academia and industry. The key features are: principles of intra-vascular ultrasound (IVUS); principles of positron emission tomography (PET); physical principles of magnetic resonance angiography (MRA); basic and advanced level set methods; shape for shading method for medical image analysis; wavelet transforms and other multi-scale analysis functions; three dimensional deformable surfaces; level Set application for CT lungs, brain MRI and MRA volume segmentation; segmentation of incomplete tomographic medical data sets; and, subjective level sets for missing boundaries for segmentation.

《生物医学图像分析手册》（Handbook of Biomedical Image Analysis）图书简介探索生命科学前沿的计算视角：一部跨越基础理论与临床应用的综合指南本书概述《生物医学图像分析手册》是一部深度聚焦于利用先进计算方法解析生物医学图像数据的权威性专著。本书旨在弥合纯粹的数学理论、计算机科学算法与生物医学工程、临床诊断之间的鸿沟。它不仅系统梳理了生物医学图像获取、预处理、分割、配准、量化分析及三维重建等核心技术路线，更深入探讨了如何将这些技术应用于神经科学、肿瘤学、病理学、心血管疾病以及分子影像等多个关键研究领域。本书的定位是为生物医学工程、计算机科学、生物物理学、放射学及相关生命科学领域的学者、研究人员、高年级本科生和研究生提供一份全面、深入且极具实践指导意义的参考资料。它不仅涵盖了经典算法的扎实基础，更紧密追踪了近年来由深度学习和人工智能驱动的最新进展，力求在理论深度与工程应用之间达成完美的平衡。 --- 核心章节与内容深度解析本书结构严谨，共分为六大部分，层层递进，确保读者能够构建起一个完整的知识体系：第一部分：生物医学图像基础与获取技术本部分为后续高级分析奠定坚实的物理和数据基础。 1. 生物医学成像模态概览：详细介绍主流的成像技术原理，包括但不限于：X射线计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI，涵盖结构、功能和弥散成像）、超声波成像（Ultrasound）、正电子发射断层扫描（PET）、单光子发射计算机断层扫描（SPECT）以及高分辨率光学显微镜技术（如共聚焦、光片成像）。对于每种模态，都会剖析其物理基础、成像过程中的伪影来源及数据特性（如各向异性、噪声模型等）。 2. 图像质量与采集标准：探讨图像质量的量化指标，如空间分辨率、对比度、信噪比（SNR）和特异性。重点讲解DICOM标准在数据管理和互操作性中的作用，并对不同模态下的数据预处理需求进行初步分类。第二部分：图像预处理与增强技术有效的分析始于高质量的数据准备。本部分专注于提升图像的可用性。 1. 噪声抑制策略：涵盖传统空间域滤波（如高斯滤波、中值滤波、双边滤波）和变换域滤波（如小波变换、傅里叶域滤波）。特别强调针对特定噪声类型（如MRI中的瑞利噪声、CT中的泊松噪声）的最优化选择。 2. 对比度增强与伪影校正：详细介绍直方图均衡化、限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）在提升视觉可观察性方面的应用。对于物理性伪影（如运动伪影、金属伪影、呼吸运动），讲解基于模型和基于学习的校正方法。 3. 图像配准基础：引入图像配准的基本框架，包括相似性度量（如均方误差、互信息）、变换模型（刚性、仿射、非刚性/形变）和优化算法。重点区分刚性配准（如不同时间点MRI的对齐）与多模态配准（如PET与CT的融合）。第三部分：核心图像分析——分割、重建与量化这是生物医学图像分析的核心技术板块，涉及将像素信息转化为生物学和临床特征。 1. 图像分割算法深度剖析：传统方法：阈值法、区域生长、Watershed算法、活动轮廓模型（Snakes）。重点分析它们在处理边界模糊和低对比度区域时的局限性。基于图论的方法：讲解Graph Cut（图割）和随机游走在全局最优分割中的应用。基于模型的方法：介绍形状模型（Shape Models）和先验知识的集成。 2. 三维重建与可视化：涵盖体渲染（Volume Rendering）、表面重建（Marching Cubes算法）以及等值面提取技术，用于构建器官和病灶的精确三维模型。 3. 形态学分析与量化指标：如何从分割结果中提取有意义的生物学特征。包括体积测量、表面积、拓扑特征（如连通性）、形状描述符（如球度、扁率）以及纹理分析（Texture Analysis）在评估组织异质性中的应用。第四部分：先进分析技术——深度学习的融合本部分紧密追踪人工智能在生物医学领域的前沿进展。 1. 卷积神经网络（CNN）在图像分割中的应用：详细解析U-Net架构及其变体在医学图像分割任务中的工作机制、损失函数设计（如Dice Loss）以及数据增强策略。 2. 迁移学习与弱监督学习：讨论在标注数据稀缺的医学领域中，如何利用大规模自然图像数据集的知识进行预训练，以及如何利用图像级别的标签（而非像素级）指导分析。 3. 新兴的生成模型：介绍生成对抗网络（GANs）在数据合成、图像超分辨率重建以及跨模态合成（如从MRI生成CT伪像）中的前沿应用。第五部分：临床与科研应用案例分析本部分通过具体案例展示前述技术的实际价值。 1. 神经影像学应用：脑组织分割（灰质、白质、脑脊液）、脑结构体积测量、阿尔茨海默病（AD）中海马体萎缩的纵向分析、功能磁共振成像（fMRI）的时间序列分析与功能连接组分析。 2. 肿瘤学分析：肿瘤自动分割、治疗反应评估（RECIST标准量化）、放疗计划中的危及器官（OAR）自动识别。特别是，对放射组学（Radiomics）中高通量特征提取与临床预后的关联性建模进行深入探讨。 3. 病理图像分析（WSI）：介绍全玻片成像（Whole Slide Imaging）的高分辨率数据处理挑战，细胞核的精确识别与分类，以及组织微环境（TME）的自动表征。第六部分：数据管理、验证与伦理考量本书强调分析的可靠性和规范性。 1. 性能评估与验证：详细介绍医学图像分析结果的客观评估指标，如Jaccard指数、Dice系数、Hausdorff距离等，并强调交叉验证、独立测试集的重要性。 2. 可重复性与透明度：讨论构建稳健、可重复的分析流程的最佳实践，包括参数设置的记录和开源代码框架的使用。 3. 数据隐私与伦理：探讨在利用敏感患者数据进行分析时，数据脱敏（Anonymization）、联邦学习（Federated Learning）等技术在保护患者隐私方面的作用与挑战。 --- 本书的独特价值《生物医学图像分析手册》的价值在于其广度、深度与前沿性的完美结合。它不仅仅是一个算法汇编，更是一本指导研究者如何根据具体的生物学问题，选择、定制和验证最优计算流程的“实战指南”。读者将能够掌握从原始数据到可解释的临床洞察的完整转化路径，是推动计算生物医学领域持续发展的必备工具书。