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

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出版者:Morgan & Claypool

作者:Acton, Scott T./ Ray, Nilanjan/ Bovik, Al (EDT)

出品人:

页数:108

译者:

出版时间:2008-10

价格:$ 45.20

装帧:Pap

isbn号码:9781598290202

丛书系列:

图书标签:

生物医学图像分析
医学图像
图像处理
计算机视觉
深度学习
人工智能
生物工程
医学影像
图像分析
机器学习

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具体描述

The sequel to the popular lecture book entitled Biomedical Image Analysis: Tracking, this book on Biomedical Image Analysis: Segmentation tackles the challenging task of segmenting biological and medical images. The problem of partitioning multidimensional biomedical data into meaningful regions is perhaps the main roadblock in the automation of biomedical image analysis. Whether the modality of choice is MRI, PET, ultrasound, SPECT, CT, or one of a myriad of microscopy platforms, image segmentation is a vital step in analyzing the constituent biological or medical targets. This book provides a state-of-the-art, comprehensive look at biomedical image segmentation that is accessible to well-equipped undergraduates, graduate students, and research professionals in the biology, biomedical, medical, and engineering fields. Active model methods that have emerged in the last few years are a focus of the book, including parametric active contour and active surface models, active shape models, and geometric active contours that adapt to the image topology. Additionally, Biomedical Image Analysis: Segmentation details attractive new methods that use graph theory in segmentation of biomedical imagery. Finally, the use of exciting new scale space tools in biomedical image analysis is reported. Table of Contents: Introduction / Parametric Active Contours / Active Contours in a Bayesian Framework / Geometric Active Contours / Segmentation with Graph Algorithms / Scale-Space Image Filtering for Segmentation

深度学习在生物医学图像处理中的前沿应用与实践一、本书定位与目标读者本书聚焦于生物医学图像分析领域近年来迅猛发展的深度学习技术。旨在为生物医学工程师、医学影像专家、计算机视觉研究人员以及高年级本科生和研究生提供一套全面、深入且具有实践指导意义的知识体系。本书不仅阐述了深度学习模型的基本原理，更着重探讨了如何将这些先进的算法有效地迁移、优化和应用于处理复杂的生物医学数据，如CT、MRI、超声、病理切片和分子影像等。本书的目标是帮助读者建立坚实的理论基础，掌握最新的技术动态，并能够独立或合作开发出高精度、高可靠性的生物医学图像分析解决方案，从而推动临床诊断、疾病分期和预后评估的智能化进程。二、核心内容概述本书结构严谨，内容涵盖从基础理论到尖端应用的完整链条，共分为六大部分：第一部分：生物医学图像分析基础与深度学习的契合本部分首先回顾了生物医学图像获取、预处理（如去噪、增强、配准）的经典方法和挑战。随后，深入介绍了卷积神经网络（CNN）的结构演变（从LeNet到ResNet、DenseNet、Inception等），以及循环神经网络（RNN）和Transformer架构在序列依赖性图像分析中的初步应用。重点探讨了深度学习在处理小样本、高维度和高变异性的医学数据时所面临的特有难题，如数据稀疏性、标注成本高昂以及模型可解释性需求。第二部分：核心任务的深度学习范式此部分详细剖析了深度学习在生物医学图像分析中的三大核心任务： 1. 图像分类与疾病诊断：重点讲解了如何使用迁移学习（Transfer Learning）应对医学图像的小样本问题，以及如何设计多模态融合网络（如融合CT和PET数据）以提高诊断的鲁棒性。讨论了如何利用注意力机制（Attention Mechanism）来引导模型关注关键病灶区域。 2. 图像分割与定量分析：全面覆盖了语义分割、实例分割和全景分割。U-Net及其衍生家族（如V-Net、Attention U-Net、nnU-Net）被作为重点进行深入剖析，探讨了它们在器官轮廓提取、肿瘤边界勾画和细胞核分割中的性能优化策略。同时，引入了3D卷积在体积数据分割中的必要性。 3. 目标检测与定位：探讨了基于深度学习的目标检测框架（如R-CNN系列、YOLO系列、SSD）在医学图像中的适应性改进。特别关注了对微小病灶（如早期肺结节）的高效、实时检测方法。第三部分：高级模型与生成技术本部分迈入当前研究的前沿领域： 1. 对抗生成网络（GANs）：详细阐述了GANs在数据增强（合成逼真的病理图像或MRI假象）、图像到图像的转换（如MRI到CT的合成以替代低剂量扫描）中的应用。讨论了WGAN、CycleGAN等在医学领域稳定训练的关键技巧。 2. 自监督学习与半监督学习：针对昂贵的专家标注，本章重点介绍了如何利用未标注数据进行预训练（如利用对比学习或重建任务），以显著减少对标签的依赖，加速模型的临床部署。 3. Transformer在视觉中的应用（Vision Transformer, ViT）：探讨了如何将自注意力机制应用于图像的全局上下文建模，尤其在需要理解大尺度结构（如全视野病理图像）时，Transformer相较于纯CNN的优势与挑战。第四部分：可解释性、公平性与鲁棒性（XAI in Medicine）在医疗领域，模型“为什么”做出某个判断至关重要。本部分专注于解决深度学习的“黑箱”问题： 1. 可解释性方法：深入讲解了梯度反向传播技术（Grad-CAM、Guided Backpropagation）如何揭示模型决策依据。同时，介绍了反事实解释（Counterfactual Explanations）和局部可解释性方法（LIME/SHAP）在医学诊断中的应用潜力。 2. 模型公平性与偏见：探讨了由于训练数据来源（医院、设备、种族）差异导致的模型性能偏差问题，并提出了减轻数据偏差和提高模型泛化能力的策略。 3. 对抗性鲁棒性：分析了如何通过对抗性攻击来测试和提高模型在面对细微干扰或设备伪影时的稳定性。第五部分：临床工作流集成与工具实践本部分将理论与实际操作紧密结合： 1. 数据管理与标注：提供了关于DICOM文件处理、数据脱敏、多中心数据整合的最佳实践指南。推荐了如ITK-SNAP, 3D Slicer等主流开源工具的使用方法。 2. 深度学习框架实践：提供了使用PyTorch和TensorFlow框架实现的、针对特定医学任务（如视网膜病变分级、脑肿瘤分割）的完整代码示例（不包含运行代码本身，但提供详细的算法流程和模块设计）。 3. 性能评估标准：详细解读了适用于医学图像分析的评估指标，包括Dice系数、Jaccard指数、敏感性（Sensitivity）、特异性（Specificity）以及临床接受度曲线（ROC/AUC）的计算与解读。第六部分：前沿探索与未来趋势本部分展望了生物医学图像分析的未来方向，包括： 1. 弱监督与自监督的深度结合。 2. 利用图神经网络（GNN）分析细胞间关系和组织结构。 3. 联邦学习在保护患者隐私的前提下进行多机构模型训练的应用。 4. 与电子健康记录（EHR）的深度融合，实现多模态预测。三、本书特色本书的特色在于其深度与广度的平衡。它不仅涵盖了广泛的深度学习模型，更深入探讨了这些模型在医学图像特有挑战下的调优技巧和工程实践。所有章节都力求以严谨的学术语言和清晰的逻辑结构呈现，确保读者能够准确把握复杂概念，避免陷入肤浅的介绍。书中强调了算法的临床可转化性，是连接尖端AI研究与实际医疗需求的桥梁。