宽带无线移动通信网络技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:411

译者:

出版时间:2008-6

价格:66.00元

装帧:

isbn号码:9787030213853

丛书系列:

图书标签:

• 宽带无线通信
• 移动通信
• 无线网络
• 通信技术
• 5G
• LTE
• 无线接入
• 网络规划
• 通信工程
• 移动互联网

深度学习在医疗影像分析中的应用 图书简介 本书全面深入地探讨了深度学习技术如何革新传统的医疗影像分析领域。从基础理论到前沿实践，本书旨在为医学影像专业人士、计算机科学研究人员以及对人工智能在医疗领域应用感兴趣的读者，提供一个结构清晰、内容详实的学习路径。 第一部分：基础理论与技术基石 本部分首先为读者奠定了坚实的理论基础，确保读者能够理解后续复杂模型的运行原理。 第一章：医学影像基础与数字化 本章详细介绍了医学影像的类型，包括X射线、CT、MRI、超声以及PET等。重点阐述了这些影像数据采集的物理原理、成像过程中的伪影（Artifacts）来源及影响。随后，深入解析了医学影像的数字化过程，包括DICOM（数字医学影像和通信标准）格式的结构、元数据（Metadata）的提取与应用。读者将了解到如何对原始数据进行预处理，如灰度拉伸、噪声滤波（如中值滤波、高斯滤波）和图像配准（Registration）的基本方法，为后续的深度学习模型输入做好准备。 第二章：深度学习核心概念回顾 本章聚焦于深度学习的基础构件。从人工神经网络（ANN）的结构、激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择及其对非线性映射的影响开始。随后，系统地介绍了反向传播（Backpropagation）算法的数学原理和实际计算流程。重点阐述了优化器（如SGD、Momentum、Adam、RMSProp）的收敛特性和在处理大规模医学数据时的优缺点。此外，还涵盖了正则化技术（如Dropout、L1/L2正则化）在防止医学影像模型过拟合中的关键作用。 第三章：卷积神经网络（CNN）的精细结构 CNN是目前医学影像分析的核心工具。本章深入剖析了卷积层的核心机制——卷积核的设计、步长（Stride）与填充（Padding）的策略。详细比较了经典的CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）和ResNet（残差网络）。特别关注了ResNet如何通过残差连接有效解决深度网络中的梯度消失问题，这对于处理包含细微病变特征的医学影像至关重要。本章还探讨了现代更复杂的网络设计元素，如空洞卷积（Atrous Convolution）在保持分辨率上的优势。 第二部分：核心应用与模型架构 本部分将理论知识应用于具体的医学影像分析任务，并介绍针对不同任务优化的深度学习模型。 第四章：医学影像的分类与诊断 分类任务是深度学习在医疗领域最直接的应用。本章详细介绍了如何构建一个高效的、用于疾病诊断的分类模型。内容包括：针对特定疾病（如皮肤癌、肺炎、视网膜病变）的数据集构建标准、数据不平衡问题的处理（如SMOTE、代价敏感学习）。重点剖析了迁移学习（Transfer Learning）在医学影像中的实践，即如何利用ImageNet预训练的模型权重进行微调（Fine-tuning），加速模型收敛并提高性能。此外，本章还讨论了模型的可解释性（XAI）方法，如Grad-CAM和SHAP值，帮助医生理解模型做出判断的依据。 第五章：图像分割技术：精确定位病灶 精确的病灶分割是放射治疗规划和手术导航的关键。本章聚焦于语义分割（Semantic Segmentation）和实例分割（Instance Segmentation）。核心讲解了U-Net架构，这是生物医学图像分割的基石，详细分析了其编码器-解码器结构和跳跃连接（Skip Connections）如何融合多尺度特征。同时，介绍了更先进的分割模型，如DeepLab系列和Mask R-CNN，并对比了它们在不同器官（如肝脏、肿瘤、血管）分割任务中的性能差异和适用场景。 第六章：目标检测与病灶追踪 本章探讨了在影像中快速、准确地定位多个感兴趣区域（ROI）的方法。深入讲解了两阶段检测器（如Faster R-CNN）和单阶段检测器（如YOLO系列、SSD）的内部机制和速度/精度权衡。特别针对医学影像中目标尺寸差异大（如微小钙化点与大面积病灶）的特点，讨论了如何改进锚框（Anchor Box）设计和损失函数以提高小目标检测的召回率。此外，还涵盖了多模态影像融合（如PET/CT融合）下的目标检测技术。 第三部分：高级主题与未来展望 本部分将视角扩展到更复杂的研究领域，并探讨了深度学习在医疗影像工作流中的整合挑战。 第七章：生成模型在医学影像中的应用 生成对抗网络（GANs）在合成逼真医学影像方面展现了巨大潜力。本章详细介绍了DCGAN、WGAN及其在医学影像中的应用，包括：数据增强以扩充稀有疾病样本、低剂量CT图像的去噪和重建（Denoising/Inpainting），以及跨模态图像生成（如将MRI转换为CT风格的图像）。本章也强调了评估生成图像真实性（如使用FID分数）的挑战。 第八章：时间序列与动态影像分析 针对超声、功能性MRI（fMRI）和动态增强CT等时间维度数据，本章介绍了循环神经网络（RNN）及其变体，如LSTM和GRU，如何捕捉影像序列中的动态变化特征。讨论了如何将CNN与RNN结合（CNN-RNN模型）来分析血管搏动、心脏功能或神经活动的变化。 第九章：模型部署、伦理与临床集成 本书的最后一部分关注从研究到临床实践的过渡。详细讨论了模型量化（Quantization）和剪枝（Pruning）技术，以优化模型在资源受限的医疗设备上部署的速度和效率。关键探讨了医疗AI的伦理问题，如数据隐私保护（HIPAA合规性）、模型偏差（Bias）及其在不同人群中的公平性问题。最后，对未来趋势进行了展望，包括联邦学习（Federated Learning）在保护数据主权下的多中心模型训练，以及神经形态计算在生物医学领域的前景。 总结 本书内容聚焦于深度学习在医学影像领域的具体技术和应用，涵盖了从基础理论到前沿生成模型、从图像分类到动态分析的全过程，为读者构建了一套完整的知识体系。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图表质量也值得称赞。在如此复杂的领域，清晰的视觉辅助至关重要。很多公式推导过程，如果仅仅依靠文字描述，很容易让人迷失，但这本书中的流程图、结构图以及关键性能指标（KPI）的对比图表，都制作得极为精美和准确。特别是那些展示波束赋形（Beamforming）原理的空间几何图，直观地揭示了大规模MIMO如何提升系统容量和覆盖。这种对细节的极致追求，使得即便是那些极为烧脑的理论部分，阅读体验也保持了相当的流畅性。总而言之，这是一本可以放在案头，随时翻阅，并且每次都能带来新感悟的专业工具书，绝对是通信领域从业者或深度学习爱好者的必备藏品。

评分☆☆☆☆☆

作为一个软件工程师，我更关注的是网络架构和上层协议的应用，所以这本书中关于核心网（Core Network）和用户面功能（UPF）的章节，对我来说简直是如获至宝。作者对服务化架构（SBA）的描述非常到位，清晰地解释了如何从传统的EPC转向基于云计算和虚拟化的5G核心网。特别是书中对网络切片（Network Slicing）的详细剖析，不仅讲解了其技术原理，还结合了多种实际应用场景的案例分析，让我立刻联想到了如何将这些能力集成到我们未来的产品设计中去。这种理论与实践紧密结合的写作风格，极大地提升了阅读的效率和收获感。这本书让我明白，现代移动通信网络早已不是孤立的无线技术集合，而是一个高度集成、软件定义的基础设施平台。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我买这本书的初衷是想了解一下5G和未来6G的演进路径，毕竟工作场合总能听到这些热词。然而，这本书提供的视角更为宏大和系统。它没有止步于对某一特定代际技术的简单罗列，而是将整个移动通信网络的发展脉络梳理得井井有条，从2G的TDMA到3G的CDMA，再到4G的OFDMA，那种历史的厚重感和技术迭代的必然性，让人读后对整个行业的发展有了更深层次的理解。书中对物理层和接入层的论述极其扎实，每一个参数的选取、每一个协议的设定，背后似乎都有着大量的工程考量和权衡。虽然某些章节涉及到的信号处理知识点，我需要反复阅读才能消化，但正是这种“硬碰硬”的学术深度，才让这本书具有了长久的参考价值，而不是市面上那些浮于表面的科普读物能比拟的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计确实很抓人眼球，那种深邃的蓝色调配上跳跃的科技线条，让人一眼就能感受到它蕴含的硬核技术气息。我原本对“宽带无线移动通信网络技术”这个听起来就有些高深的领域感到有些畏惧，但翻开目录后，我发现作者的编排逻辑非常清晰，就像是为初学者搭建了一座稳固的知识阶梯。它没有直接把我扔进复杂的数学公式和晦涩的协议堆砌里，而是从最基础的信道编码和调制解调原理开始讲起，那种循序渐进的讲解方式，让我这个非科班出身的读者也能勉强跟上节奏。我特别欣赏其中关于OFDM技术的图文并茂的解释，作者仿佛是一位经验丰富的导师，用最生动的比喻拆解了那些抽象的概念，让我对这个核心技术有了直观的认识。这本书的深度和广度都拿捏得恰到好处，既有理论基石的夯实，又不乏对最新技术趋势的洞察，读起来让人感觉既充实又不会过度疲劳。

评分☆☆☆☆☆

我得承认，这本书的篇幅确实不薄，但它的“干货”密度非常高，几乎每一页都充满了需要思考和笔记的地方。我特别欣赏作者在讲解网络安全和隐私保护部分时所展现出的审慎态度。在万物互联的时代背景下，移动通信网络的脆弱性日益凸显，这本书并没有回避这些敏感问题，反而用大量的篇幅阐述了端到端的安全机制，包括物理层的抗干扰、传输层的加密认证，以及核心网的访问控制策略。这种对技术风险的充分预见和对安全防护体系的系统构建，体现了作者极高的专业素养和对行业责任感的重视。读完相关章节，我感觉自己对构建一个安全可靠的无线环境有了更全面的认知框架。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆