Advances in Modelling, Animation and Rendering pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Vince, John (EDT)/ Earnshaw, R. A. (EDT)

出品人:

页数:558

译者:

出版时间:

价格:$ 209.05

装帧:

isbn号码:9781852336547

丛书系列:

图书标签:

• Computer Graphics
• Animation
• Rendering
• Modelling
• 3D Graphics
• Visual Effects
• Digital Art
• Game Development
• Simulation
• Computational Geometry

深度学习在医疗影像分析中的前沿进展与应用 图书简介 本书深入探讨了深度学习技术在医疗影像分析领域中最新的研究进展、关键算法及其在临床实践中的广泛应用。随着人工智能技术的飞速发展，深度学习，特别是卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）和生成对抗网络（GANs）等模型，已成为推动医学影像诊断、疾病预测和治疗规划革新的核心驱动力。本书旨在为医学研究人员、临床医生、生物医学工程师以及对该交叉领域感兴趣的专业人士提供一份全面且深入的技术指南和前沿洞察。 第一部分：基础理论与方法论的深化 本书首先奠定了扎实的理论基础，详述了深度学习在处理高维、复杂医学图像数据时所特有的挑战与机遇。 第一章：医学影像数据的特有挑战与预处理策略 本章详细剖析了医学影像数据（如MRI、CT、X射线、超声和病理切片）在数据采集、噪声特性、分辨率差异、异质性分布以及标注稀疏性等方面面临的独特困难。重点介绍了针对这些挑战的先进预处理技术，包括： 强度归一化与配准（Registration）： 探讨了多模态图像的精确空间对齐技术，如基于流体形变和基于特征点的配准算法，确保不同时间点或不同扫描仪获取的数据具有可比性。 数据增强的精细化： 超越基础的几何变换，深入讲解了面向特定病理特征的语义增强方法，例如模拟不同扫描参数下的图像失真，或使用风格迁移技术来增强罕见病例的代表性。 不平衡数据的处理： 详细阐述了针对疾病罕见性导致的类别不平衡问题，如焦点损失（Focal Loss）、重采样策略（如SMOTE的变体在图像空间的应用）以及度量学习在小样本集上的应用。 第二章：核心深度学习架构的定制与优化 本章聚焦于如何将主流的深度学习架构，如U-Net、ResNet、DenseNet等，针对医学图像分析的任务进行定制化改造和性能优化。 拓扑结构与任务适配： 分析了不同网络结构在分割（Segmentation）、分类（Classification）和检测（Detection）任务中的优势与局限性。例如，U-Net家族在精细边界捕捉上的改进、Transformer架构在全局上下文理解上的潜力。 轻量化模型的设计： 鉴于临床部署对计算资源和推理速度的高要求，本章介绍了知识蒸馏（Knowledge Distillation）、模型剪枝（Pruning）和量化（Quantization）等技术，旨在开发适用于边缘计算和实时诊断系统的轻量级高效模型。 多尺度特征融合： 探讨了如何有效整合不同尺度的特征信息，以应对病灶大小不一的问题，包括金字塔网络（Feature Pyramid Networks, FPN）及其在血管树和微小结节检测中的应用。 第二部分：前沿应用与高级技术 本部分转向深度学习在具体临床场景中的创新应用，并深入探讨了当前研究中最具活力的几个方向。 第三章：从像素到病理：定量影像组学与预测建模 本章涵盖了如何从医学影像中提取高维特征，并将其与临床数据相结合，实现精准的疾病分型与预后预测。 影像组学特征的自动化提取： 详细阐述了如何利用深度学习模型（如贝叶斯深度学习）自动量化组织纹理、形态和异质性，超越传统手工特征提取的局限。 生存分析与风险预测： 重点介绍了深度学习在生存模型中的集成，如深度Cox比例风险模型（DeepSurv）和与时间依赖性相关的RNN模型，用于预测患者的无复发生存期或总生存期。 多模态数据融合： 讨论了如何将影像数据、基因组数据、电子病历（EHR）文本数据进行有效融合，构建更鲁棒的临床决策支持系统。 第四章：生成模型在数据合成与去噪中的突破 生成对抗网络（GANs）及其变体已成为解决数据稀缺和图像质量问题的重要工具。 合成数据的生成与隐私保护： 探讨了条件GAN（cGAN）和CycleGAN在生成逼真的合成医学图像方面的能力，特别是在罕见病案例数据扩充上的应用，以及如何通过合成数据来维持患者数据的隐私性。 图像去噪与重建： 介绍了利用深度学习进行低剂量CT的降噪、MRI的快速采集（欠采样重建）以及伪影校正技术，显著提高了图像质量和扫描效率。 跨模态图像转换： 详细分析了无监督图像转换模型（如CycleGAN）如何实现从T1到T2加权MRI的转换，或从CT到MRI的合成，以减少患者多次扫描的需要。 第五章：可解释性、公平性与临床验证 随着AI系统进入临床决策的核心环节，模型的可解释性（XAI）和临床可靠性成为不可或缺的研究方向。 模型的可解释性方法： 深入剖析了梯度敏感性方法（如Grad-CAM、SmoothGrad）在医学影像中的应用，用于定位模型判断的关键区域，增强医生对AI建议的信任度。同时，介绍了基于注意力机制的可视化技术。 公平性与偏差检测： 探讨了由于数据采集偏差导致的算法在不同人群（如不同人种、不同设备）上的性能差异，并介绍了公平性约束的优化策略，确保模型在所有子群体中都具有一致的诊断准确性。 临床部署与前瞻性研究： 详细阐述了从实验室原型到实际临床工作流程（PACS/RIS系统）集成的技术流程，并强调了设计严格的前瞻性验证试验来评估AI工具的真实临床效用和安全性。 结论与未来展望 本书最后总结了当前深度学习在医疗影像分析中的成就，并展望了通用人工智能（AGI）在医学领域的前景，包括联邦学习在多中心协作中的隐私保护潜力，以及神经形态计算对未来实时诊断系统的影响。本书力求提供一个既具备理论深度又贴近临床实际的参考平台，推动下一代智能医疗影像分析技术的发展。

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从排版和图示的角度来看，这本书的质量也无可挑剔。作为一本涉及大量视觉信息的专业书籍，清晰的插图至关重要，而本书在这方面做得非常到位。无论是复杂的矩阵变换图示，还是不同采样策略的对比图，都标注得极其清晰，极大地降低了理解门槛。尤其值得称赞的是，书中对光线与几何体交点的处理、以及阴影计算的几何原理，配有大量三维透视图解，使得抽象的数学概念具象化了。这种注重细节的编辑工作，让阅读体验非常流畅，极大地提高了学习效率。对于我这种偏爱通过视觉辅助学习的读者来说，精美的图文结合简直是学习过程中的一剂强心针，让我能更迅速地掌握那些通常需要花费大量时间去想象的空间关系。

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我最近翻阅了一本关于计算机图形学的新书，感觉内容着实令人耳目一新。这本书深入探讨了光线追踪技术的最新进展，特别是如何利用GPU并行计算来加速复杂的场景渲染。作者在处理全局光照模型时，引入了几种非常新颖的算法，这些算法不仅在性能上有所突破，而且在视觉效果上也能更逼真地模拟现实世界中的光照现象，比如次表面散射和体积光效果。书中还详细对比了蒙特卡洛方法和确定性方法的优劣，并给出了一些实用的工程实现技巧，这对我们这些希望优化渲染管线的人来说，简直是宝典。我特别欣赏作者在理论阐述之后的实践指导，那些关于数据结构优化和内存管理的章节，让我对如何在高效率和高质量之间找到平衡有了更深的理解。这本书的深度和广度都非常出色，足以让资深从业者也能从中汲取新的灵感，绝不是那种浅尝辄止的入门读物。

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这本书的叙事风格非常独特，它仿佛是一本行走在技术前沿的观察日记，而非一本刻板的教科书。它没有死守单一的技术栈，而是广泛涉猎了跨学科的融合点。我注意到其中有专门一章讨论了基于深度学习的渲染技术，比如神经辐射场（NeRF）和风格迁移在三维场景中的应用。这种对新兴AI驱动技术的接纳度，使得全书的视角非常与时俱进。它不仅仅是在介绍如何优化现有的渲染器，更是在探讨“未来我们如何生成和感知虚拟世界”。书中对于数据驱动型方法与传统基于物理的方法之间的辩证关系分析得尤为精辟。对于那些不仅想做“实现者”，还想做“思考者”的读者来说，这本书提供的思维启发远超其技术细节本身。

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这本书的侧重点似乎更多地放在了“运动”和“表现”的层面，而不是纯粹的底层算法实现上。它花了大量的篇幅介绍如何利用复杂的动力学模拟来创造出极为逼真的人物和环境动画。我印象最深的是关于布料模拟和流体解算的章节，作者不仅解释了控制方程，还展示了如何通过调整参数来营造出不同质感的材料，比如丝绸的飘逸感和水的粘稠感。更难得的是，书中探讨了如何将这些复杂的模拟结果有效地整合到实时渲染流程中，这在游戏开发和虚拟现实领域具有极高的应用价值。书中穿插了许多实际案例的分析，从电影特效制作的高级技巧到交互式媒体中的实时反馈机制，展现了动画制作的艺术性与工程性的完美结合。对于希望在角色动画和环境特效方面深耕的人来说，这本书无疑提供了一个极具价值的参考框架。

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老实说，我一开始对这本书抱有较高的期望，毕竟“建模”这个词在书名里占据了显著位置。看完之后发现，它对几何建模方法的介绍确实非常扎实，尤其是对细分曲面和NURBS曲面的现代处理方式进行了深入探讨。但更吸引我的是它对非均匀有理B样条（NURBS）以及更先进的隐式表面建模技术的新见解。作者并没有停留在传统的CAD建模范畴，而是将其延伸到了程序化内容生成（PCG）领域。书中提供了一些关于如何利用数学函数来自动生成复杂、具有艺术感的地形和城市模型的例子。这些内容对于需要构建大规模虚拟世界的开发者来说，无疑提供了强大的工具箱。尽管有些数学推导略显晦涩，但一旦理解了背后的逻辑，那种通过代码创造出无限细节的潜力真是令人兴奋。

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