医学图像重建 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:高等教育

作者:[美] 曾更生

出品人:

页数:196

译者:

出版时间:2010-2

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787040288285

丛书系列:

图书标签:

• 图像
• 医学图像处理
• 医学图像
• 计算机图形学
• 技术
• 图像,计算机图形学,技术
• 医学图像
• 图像重建
• CT重建
• MRI重建
• PET重建
• 核医学
• 图像处理
• 算法
• 数学模型
• 工程应用

深度学习在自然语言处理中的前沿进展与应用 本书简介 本书旨在系统梳理和深入探讨当前自然语言处理（NLP）领域由深度学习驱动的最新研究进展、核心模型架构以及广泛的实际应用场景。我们聚焦于那些推动人机交互范式变革的关键技术，并力求为读者提供一个既具理论深度又富含实践指导的知识体系。 第一部分：基础理论与深度学习基石 本部分将首先为读者建立起理解现代NLP的必要技术基础。我们将从传统的统计语言模型讲起，快速过渡到深度学习在序列数据处理中的优势。 第一章：从词嵌入到上下文表示 词向量的演进： 详细剖析Word2Vec（Skip-gram与CBOW）的原理、负采样与窗口机制，以及GloVe模型的矩阵分解方法。重点探讨它们如何克服传统独热编码的稀疏性问题。 语境化词嵌入的诞生： 深入讲解ELMo（Embeddings from Language Models）如何通过双向LSTM捕获深层语境信息。对比分析静态嵌入与动态嵌入的根本区别。 多任务学习与微调： 介绍如何利用预训练模型在下游任务中进行高效迁移学习，并讨论对抗性训练对词向量鲁棒性的影响。 第二章：循环神经网络的极限与突破 RNN/LSTM/GRU的结构解析： 详述遗忘门、输入门和输出门在处理长距离依赖中的作用机制。分析标准RNN在梯度消失/爆炸问题上的局限性。 深度序列模型的设计： 探讨堆叠LSTM（Stacked LSTMs）和双向LSTM（Bi-LSTMs）在编码任务中的优势。介绍Recurrent Neural Network Transducer (RNN-T) 在序列到序列任务中的应用基础。 第二部分：Transformer架构的统治地位 本部分将集中阐述自注意力机制（Self-Attention）如何彻底革新NLP的范式，并成为所有现代大型语言模型（LLMs）的核心骨架。 第三章：自注意力机制的精妙设计 核心机制的数学推导： 详细解析Query（Q）、Key（K）、Value（V）矩阵的计算过程，以及缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）的公式。解释“缩放”操作的必要性。 多头注意力（Multi-Head Attention）： 阐述多头机制如何允许模型在不同的表示子空间中学习信息，从而捕捉到更丰富、多样的关系。 位置编码（Positional Encoding）： 探讨由于Transformer缺乏序列循环结构，如何利用正弦和余弦函数来注入绝对和相对位置信息的重要性。 第四章：Transformer模型家族的构建与应用 Encoder-Decoder 架构： 深入剖析原始Transformer模型在机器翻译任务中的Encoder（堆叠自注意力与前馈网络）和Decoder（掩码自注意力与交叉注意力）的协作方式。 BERT与双向预训练： 全面解析BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的训练目标——掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）。讨论其在序列理解任务中的强大性能。 GPT系列与自回归生成： 分析GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列如何基于纯Decoder结构实现高效的自回归文本生成，以及其在上下文学习（In-Context Learning）方面的突破。 第三部分：大规模语言模型的挑战与前沿技术 本部分聚焦于当前NLP领域最热门的话题——超大规模模型的训练、优化、对齐与部署。 第五章：模型扩展、效率与稀疏性 模型规模的效益与成本： 探讨模型参数量、训练数据规模与模型性能之间的幂律关系（Scaling Laws）。讨论训练万亿级参数模型所需的基础设施（如TPU/GPU集群）。 高效训练与推理技术： 介绍梯度累积、混合精度训练（AMP）在降低显存占用方面的作用。探讨FlashAttention等技术如何优化内存带宽和计算效率。 稀疏化与MoE（Mixture of Experts）： 深入解析条件计算（Conditional Computation）的概念，重点阐述MoE层如何通过激活特定专家网络来保持模型容量的同时，显著降低前向和后向传播的计算成本。 第六章：指令遵循与人类对齐（Alignment） 预训练到指令微调（Instruction Tuning）： 阐述为何仅靠大规模预训练不足以使模型具备良好的泛化能力和遵循人类指令的能力。介绍高质量指令数据集的构建。 人类反馈强化学习（RLHF）： 详尽解析RLHF的三个关键步骤： 1. 监督微调（SFT）： 使用高质量的指令数据进行初步对齐。 2. 奖励模型（RM）的训练： 如何收集人类偏好数据，训练一个能评估模型输出质量的模型。 3. PPO优化： 利用强化学习（如Proximal Policy Optimization）根据RM的反馈来微调语言模型，使其输出更符合人类偏好。 Constitutional AI： 讨论超越RLHF，基于一系列原则或“宪法”来指导模型自主修正和对齐的最新探索方向。 第四部分：跨模态与领域特异性应用 本部分探讨NLP模型如何跨越文本边界，处理多模态信息，以及在垂直行业中的深度应用。 第七章：多模态理解的桥梁 视觉语言模型（VLM）： 探讨如何通过共享嵌入空间（如CLIP模型）将文本编码器和图像编码器对齐。分析VQA（视觉问答）和图像描述生成任务的实现机制。 语音与文本的融合： 介绍统一的语音识别与语言模型（如Whisper架构）如何共同处理声学信号和语言上下文，提升复杂口音和噪音环境下的鲁棒性。 第八章：垂直领域的高级应用 医学文本挖掘： 重点介绍如何使用命名实体识别（NER）识别病理报告中的关键信息，如药物名称、疾病代码和治疗方案。讨论信息抽取在构建电子病历知识图谱中的作用。 法律文本分析： 探讨合同审查自动化中，利用阅读理解模型定位关键条款和识别潜在风险点的技术。 代码生成与理解： 剖析Codex等模型如何将自然语言需求转化为可执行代码，以及在代码修复和文档生成中的应用。 总结与展望 本书最后将对当前深度学习在NLP领域的发展趋势进行总结，包括对AGI潜力的审视，以及对模型可解释性、公平性、安全性和能耗等关键伦理挑战的深入思考。本书旨在为研究人员、工程师和高级学生提供一个全面、及时的技术指南，助力他们站在这一快速发展领域的前沿。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的震撼，不仅仅是知识层面的，更多的是一种对科学探索精神的深度共鸣。我是一名临床医生，平时的工作让我对精准诊断有着不懈的追求，而医学影像在其中扮演着至关重要的角色。这本书的出现，就像在我迷雾重重的探索之路上点亮了一盏明灯。我一直对那些能够将模糊、不完整的原始数据转化为清晰、信息量丰富的医学图像的技术感到好奇。书中对不同重建算法的详细介绍，比如傅里叶变换、Radon变换及其各种优化变体，让我对这些“幕后英雄”有了更深刻的认识。我特别留意了关于“稀疏采样重建”的部分，这对于减少患者的辐射剂量和扫描时间有着极其重要的意义，而这本书恰恰对此进行了深入的探讨，分析了其优缺点以及在不同成像模式下的适用性。我尝试着去理解那些复杂的数学公式，虽然有些部分对我来说仍然具有挑战性，但作者通过图示和案例，将抽象的概念具象化，让我能够从中找到切入点，慢慢咀嚼。我喜欢书中那种严谨而又充满人文关怀的写作风格，它不仅仅关注技术的进步，更强调技术最终服务于患者的福祉。读完这本书，我仿佛觉得自己离“看见”身体内部的秘密又近了一步，这种成就感是无与伦比的。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对科学史和技术发展脉络充满好奇的读者，而这本书的出现，为我打开了一个全新的视角，去审视医学影像重建技术是如何一步步发展到今天的。我并没有过多关注那些复杂的数学公式，而是更倾向于去理解背后那些伟大的思想和探索过程。我特别被书中关于早期X射线成像和CT扫描的发明故事所吸引，了解那些先驱者们是如何克服重重困难，将最初模糊的影像转化为能够诊断疾病的工具。书中对傅里叶变换在图像重建中的应用历程的介绍，让我看到了数学理论如何深刻地影响了物理世界的感知。我也对书中对不同时期出现的算法进行的历史性梳理和比较感到着迷，这让我能够清晰地看到技术迭代的规律和每一次飞跃背后的驱动力。我喜欢书中那种娓娓道来的叙事方式，它不仅仅是枯燥的技术讲解，更融入了科学家的智慧、实验的艰辛以及最终的突破。读完这本书，我不仅仅是学习到了医学影像重建的技术知识，更感受到了人类不断挑战极限、追求真理的伟大精神。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对游戏开发和虚拟现实技术充满热情的爱好者，一直以来，我对如何将现实世界的视觉信息转化为逼真的虚拟体验都非常着迷。这本书，虽然主题是医学影像重建，但它所展现出的对三维空间信息的处理和可视化能力，却深深地吸引了我。我被书中关于“三维重建”和“体渲染”的章节所打动。我了解到，医学影像重建技术，其本质上就是在构建人体的三维模型，并通过各种技术将其呈现在我们眼前。书中对不同重建算法在处理复杂三维结构时的表现的分析，以及如何通过纹理映射、光照模拟等技术来增强视觉效果，都与我所从事的虚拟现实领域有着异曲同工之妙。我特别欣赏书中对“交互式可视化”的讨论，它让我看到了如何在重建的医学图像中进行实时地探索和分析，这对于游戏和VR体验的设计也极具借鉴意义。虽然书中的内容侧重于医学应用，但其背后所蕴含的三维空间理解和可视化技术，无疑为我提供了一个全新的思路，让我能够将这些理念融入到我的游戏和VR项目中，创造出更加逼真、更具沉浸感的虚拟世界。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在影像设备研发一线工作的技术人员，我一直密切关注着医学影像重建技术的最新进展。这本书就像一本“百科全书”式的宝典，为我提供了宝贵的理论知识和实践指导。我非常关注书中关于“迭代重建算法”的章节，特别是对 SIRT（加速迭代法）、ART（代数重建法）以及它们的各种改进版本的详细解析。我了解到这些算法在降低图像噪声、提高空间分辨率以及减少伪影方面的重要作用。作者在讲解时，不仅列出了算法的数学模型，还深入分析了不同迭代次数、正则化参数选择对重建结果的影响，这些细节对于实际工程应用至关重要。我特别感兴趣的是书中关于“模型驱动成像”和“深度学习辅助重建”的讨论，这代表了未来医学影像重建的发展趋势。作者对这些新兴技术进行了前瞻性的分析，探讨了它们在提高重建效率、克服传统算法瓶颈方面的潜力。我喜欢书中那种将理论与实践紧密结合的风格，它不仅仅是理论的堆砌，更是对如何在实际设备中实现高性能重建的深刻洞察。这本书为我的工作提供了新的思路和方向，让我能够更好地理解和优化我们正在研发的影像技术。

评分☆☆☆☆☆

我一直对艺术和科学的结合之处充满兴趣，而医学影像重建，在我看来，就是这种结合的绝佳体现。这本书的到来，为我展现了技术如何以一种前所未有的方式“描绘”生命。我并非技术专家，对其中的数学公式也难以完全理解，但我却被书中那些精美的图像所深深吸引。书中展示了大量不同重建算法生成的图像，它们在细节、对比度、锐度等方面有着显著的差异。我特别喜欢作者用来展示“图像质量评估”的章节，那些客观和主观的评价指标，以及它们如何影响诊断的准确性，让我看到了技术背后所承载的巨大责任。我欣赏书中对“伪影”的讨论，那些在图像中出现的“不真实”的痕迹，以及如何通过改进算法来消除它们，就像是在为画面扫除瑕疵。我也被书中关于“后处理技术”的介绍所吸引，那些能够进一步增强图像信息、提取关键特征的方法，仿佛是在为静态的图像注入生命。这本书让我看到了，医学影像重建不仅仅是冰冷的技术，更是一门关于“看见”的艺术，一门关于如何捕捉和呈现生命之美的科学。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对计算机视觉和信号处理有着浓厚兴趣的工程师，一直以来，医学影像重建领域那些精妙的算法和技术都让我着迷。这本书的到来，无疑满足了我对这个领域深度求知的渴望。我尤其喜欢书中对“压缩感知”理论在医学影像重建中应用的阐述，这是一种颠覆性的思维方式，它打破了传统奈奎斯特采样定理的束缚，让我看到了在低采样率下实现高精度重建的可能性。作者在讲解这一部分时，不仅回顾了理论基础，更详细地分析了各种稀疏表示方法和优化算法，例如L1范数最小化、迭代阈值收缩等，并结合实际的医学成像场景，比如MRI和CT，阐述了这些算法的优势和局限性。书中的数学推导清晰严谨，但又不过于晦涩，配合着丰富的图例，我能够一步步地理解算法的逻辑和演进。我特别欣赏作者对不同算法的比较分析，它们在计算复杂度、重建速度、图像质量以及鲁棒性等方面的差异，为我提供了选择和改进算法的宝贵参考。这本书让我深刻体会到，医学影像重建绝不仅仅是简单的图像处理，而是跨越了数学、物理、计算机科学和医学的交叉学科，充满了挑战与创新。

评分☆☆☆☆☆

这本书对我来说，就像一座通往未知领域的桥梁，它以一种既严谨又富有启发性的方式，引导我一步步探索医学影像重建的奥秘。我是一名对物理学有着浓厚兴趣的学生，尤其对电磁学和波动理论非常着迷。书中关于不同成像模态（如X射线、超声、核磁共振）背后的物理原理以及如何将这些物理信号转化为可识别图像的解释，让我茅塞顿开。我特别喜欢书中对“滤波反投影”（FBP）算法的深入剖析，虽然它是一种经典的算法，但作者通过对其数学原理、滤波器的选择以及在不同维度下的应用进行了详细的讲解，让我对它的优缺点有了更全面的认识。我也非常关注书中关于“统计重建”和“最大似然估计”（MLEM）等方法的介绍，这些方法能够更好地处理噪声问题，提供更准确的图像信息。我喜欢书中那种对细节的关注，即使是看似微不足道的参数选择，作者也能深入分析其对最终重建结果的影响。读完这本书，我感觉我对医学影像的“看见”有了更深层次的理解，仿佛能够穿透表象，直达本质。

评分☆☆☆☆☆

我对社会科学领域的一些议题非常关注，而技术的发展，尤其是在医疗健康领域的应用，对我而言，具有非常重要的研究价值。这本书为我提供了一个了解医学影像重建技术如何塑造现代医疗实践的窗口。我关注书中关于“可解释性”和“公平性”在AI驱动的影像重建中的讨论。我了解到，虽然深度学习算法在提高效率和精度方面取得了巨大成就，但其“黑箱”特性也带来了挑战。书中对如何理解算法的决策过程，以及如何避免算法中的偏见，确保不同人群都能获得公平的诊断支持，进行了深入的探讨。我喜欢书中那种将技术发展与伦理、社会影响相结合的分析视角，它让我看到，一项技术的成功，不仅仅在于其技术本身的先进性，更在于其能否以负责任的方式服务于社会。我尤其关注书中对“数据隐私”和“模型安全”的讨论，这些都是在数字化时代至关重要的问题。读完这本书，我感觉我对医学影像重建技术在现实世界中的应用和影响有了更全面的认识，也为我的进一步研究提供了宝贵的素材。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对信息论和信号处理有着深入研究的学者，一直以来，如何从噪声和不完整的信号中提取有价值的信息，都是我关注的重点。这本书为我提供了一个绝佳的平台，去审视这些理论如何在医学影像重建领域得到实践和发展。我尤其欣赏书中对“信息熵”、“信噪比”和“分辨率”等概念在影像重建中的应用的分析。我了解到，不同的重建算法在处理噪声、提升分辨率和保留图像细节方面有着不同的表现，而这些表现往往与信息论的原理息息相关。书中对“正则化技术”的详细讲解，让我看到了如何通过引入先验信息来约束不适定问题，从而获得更稳定、更准确的重建结果。我喜欢书中那种对算法的数学模型和理论基础进行深入剖析的风格，它让我能够从根本上理解算法的优势和局限性。我也非常关注书中对“信息融合”和“多模态成像”的讨论，这代表了未来医学影像发展的重要方向。这本书为我提供了新的研究思路和理论框架，让我能够更深入地探索信息处理在医学影像领域的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真的非常吸引人，封面采用了柔和的蓝色调，点缀着抽象的医学影像图，给人一种既专业又富有艺术感的感觉。我拿到手的第一感觉就是它很“厚实”，纸张的质感也很好，摸起来有一种细腻的光泽，印刷清晰，排版也很舒展，即使长时间阅读也不会感到疲劳。我特别喜欢书脊的设计，简洁大气，放在书架上辨识度很高。翻开目录，我看到了许多我一直以来非常感兴趣的章节，比如“基于深度学习的图像去噪技术”和“多模态医学影像融合策略”。虽然我目前还不是该领域的专家，但这些标题本身就充满了探索未知的魅力。在阅读过程中，我发现作者在文字的表述上非常严谨，即使是复杂的概念，也能通过清晰的逻辑和精妙的比喻来阐释，让我这个初学者也能窥见其中的奥妙。书中的插图也十分精美，不仅色彩鲜明，而且细节丰富，很多图例都直接展示了不同重建算法的效果对比，这种直观的展示方式极大地增强了我的理解。我尤其欣赏作者在讲解一些核心算法时，并没有停留在理论层面，而是深入浅出地剖析了其背后的数学原理和实现思路，这对于想要深入研究的读者来说，无疑是一份宝贵的财富。这本书不仅仅是知识的传递，更像是一次启发性的思维之旅，它引导我思考医学影像重建的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

经典

评分☆☆☆☆☆

浅显易懂，我想知道的内容书里都有，数学公式没有深究。我今天还见到作者了！！！

评分☆☆☆☆☆

经典

评分☆☆☆☆☆

看不懂，太多的数学公式。

评分☆☆☆☆☆

快扫了一遍，好书 ，需要再读