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作者:Karssemeijer, Nico/ Giger, Maryellen L.

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页数:0

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价格:1544.00 元

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isbn号码:9780819475114

丛书系列:

图书标签:

• 医学影像
• 医学图像学
• 影像技术
• 2009年会议
• 医学工程
• 生物医学工程
• 图像处理
• 诊断影像
• 放射学
• 计算机辅助诊断

Medical Imaging 2009 导言 《Medical Imaging 2009》是一部汇集了医学影像领域最新研究成果的文集，它记录了2009年度在影像采集、处理、分析、显示以及临床应用等方面取得的突破性进展。本书不仅涵盖了传统的X射线、CT、MRI、超声等影像技术，更深入探讨了PET、SPECT等分子影像技术以及光学成像、电磁成像等新兴领域的发展。通过收录来自世界各地顶尖研究机构和学者的论文，本书为医学影像领域的研究人员、临床医生、工程师以及相关专业学生提供了一个全面而深入的视角，了解该领域的最新动态和未来趋势。 第一部分：影像采集与硬件技术 在影像采集方面，《Medical Imaging 2009》展示了在提高图像质量、降低辐射剂量、缩短扫描时间以及增强用户体验方面的显著进步。 X射线成像： 研究人员在探测器技术上取得了重要进展，例如，更先进的平板探测器在提高灵敏度和空间分辨率的同时，显著降低了X射线剂量，这对于儿童影像学和频繁进行的筛查尤为重要。同时，针对骨骼、软组织等不同成像需求，开发了新的成像算法和对比增强技术。 CT成像： helical CT（螺旋CT）和multi-detector CT（多层探测器CT）技术进一步成熟，使得容积采集成为常态。本书收录了关于多能量CT（Dual-energy CT）的研究，该技术能够区分不同原子序数的组织，从而实现对物质成分的定量分析，在血管造影、结石成分分析等方面具有巨大潜力。此外，降低CT辐射剂量的技术，如迭代重建算法，也得到了广泛关注和发展。 MRI成像： MRI技术在更高场强、更快速成像序列以及更精确的定量分析方面持续突破。书中涵盖了诸如并行成像（parallel imaging）、加速采集技术（accelerated acquisition techniques）等，它们有效地缩短了MRI的扫描时间，减轻了患者的负担。对于脑部、心脏、肌肉骨骼等特定部位的成像，各种功能性MRI（fMRI）、扩散张量成像（DTI）、灌注成像（perfusion imaging）等高级序列的研究也得到了深入探讨，为神经科学、心血管疾病诊断提供了更丰富的影像信息。 超声成像： 超声技术在分辨率、穿透深度以及图像质量方面都有所提升。谐波成像（harmonic imaging）、造影剂超声（contrast-enhanced ultrasound, CEUS）等技术得到了更广泛的应用，尤其是在肝脏、肾脏等器官的病灶检测和鉴别诊断中。此外，四维超声（4D ultrasound）在产科和心脏成像中的应用也得到了进一步发展。 分子影像： PET和SPECT作为重要的分子影像技术，其灵敏度和分辨率不断提高。本书展示了新型放射性示踪剂的开发，这些示踪剂能够特异性地靶向不同的生物分子或病理过程，例如肿瘤标记物、神经递质受体等。结合先进的图像重建算法，能够更早、更准确地检测疾病。 新兴成像技术： 除了传统技术，一些新兴的成像模式也引起了广泛关注。例如，光学相干断层成像（Optical Coherence Tomography, OCT）在眼科、皮肤科等领域的应用越来越广泛，其微米级分辨率能够提供精细的组织结构信息。电磁成像（Electromagnetic Imaging）等也在探索其在肿瘤检测、生物标志物监测等方面的潜力。 第二部分：影像处理与分析 影像处理与分析是医学影像技术的核心组成部分，它将原始的影像数据转化为有意义的诊断信息。《Medical Imaging 2009》收录了大量关于图像增强、去噪、分割、配准、量化以及特征提取等方面的研究。 图像增强与去噪： 为了改善图像的视觉质量和信息提取效率，研究人员开发了多种先进的图像增强和去噪算法。这些算法旨在减少成像过程中产生的噪声，同时保留重要的图像细节，例如边缘和纹理。基于小波变换、非局部均值（Non-Local Means）等技术的算法得到了广泛应用。 图像分割： 图像分割是识别和分离图像中特定区域（如器官、病灶）的关键步骤。本书涵盖了多种自动化和半自动化的分割技术，包括基于阈值的方法、区域生长法、活动轮廓模型（active contour models）、图割（graph cuts）以及近年来兴起的基于机器学习和深度学习的分割方法。这些技术对于定量分析、手术规划至关重要。 图像配准： 图像配准用于将不同时间、不同模态或不同患者的图像对齐。在医学影像中，配准技术广泛应用于多期图像比较（如肿瘤治疗反应评估）、多模态图像融合（如PET-CT融合以提供解剖和功能信息）、以及影像引导下的手术。书中讨论了刚性配准、仿射配准以及非刚性配准等多种算法。 图像量化与特征提取： 对图像中的病灶或器官进行量化分析，提取相关的生物标志物，是实现客观诊断和评估治疗效果的基础。本书包含了一系列关于图像特征提取技术的研究，例如纹理分析、形态学特征提取、以及更先进的影像组学（radiomics）方法，这些方法旨在从高维影像数据中挖掘与疾病预后、治疗反应相关的潜在信息。 可视化技术： 三维重建、虚拟内窥镜（virtual endoscopy）、体积渲染（volume rendering）等可视化技术使得复杂的医学影像数据能够以直观的方式呈现。本书展示了如何利用这些技术来更好地理解三维解剖结构、规划手术路径、以及教育培训。 第三部分：临床应用与挑战 《Medical Imaging 2009》不仅关注技术本身的发展，更强调这些技术在实际临床应用中的价值和面临的挑战。 肿瘤诊断与治疗： 医学影像在肿瘤的早期发现、良恶性鉴别、分期、疗效评估以及复发监测等方面起着至关重要的作用。本书收录了针对肺癌、乳腺癌、肝癌、脑肿瘤等多种癌症的影像学诊断研究，以及影像引导下的介入治疗和放射治疗的最新进展。 心血管疾病： CT血管造影（CTA）、MRI心脏成像、超声心动图等技术在冠状动脉疾病、心肌梗死、心脏瓣膜疾病、心力衰竭等诊断和评估中发挥着越来越重要的作用。本书探讨了如何利用这些技术进行精确诊断、风险评估和治疗方案的制定。 神经系统疾病： MRI在脑肿瘤、脑卒中、阿尔茨海默病、帕金森病等神经系统疾病的诊断和研究中不可或缺。功能性MRI（fMRI）和扩散张量成像（DTI）在理解大脑功能和连接性方面取得了显著进展。 骨骼肌肉系统： X射线、CT、MRI在骨折、关节炎、骨质疏松、肌肉损伤等疾病的诊断和治疗中仍然是重要的工具。本书也关注了如何利用影像技术来评估关节功能和指导康复。 新兴临床应用： 除了传统领域，本书还展望了医学影像在新兴领域的应用，例如，在个性化医疗中，如何利用影像组学和人工智能来预测患者对特定治疗的反应。 结论 《Medical Imaging 2009》以其广泛的覆盖面和深入的探讨，勾勒出了2009年医学影像领域蓬勃发展的景象。本书不仅汇集了当年的重要研究成果，更展示了医学影像技术不断进步的趋势，即朝着更高精度、更快速、更低创伤、更智能化和更个性化的方向发展。这些研究成果为推动医学诊断和治疗的进步，提高患者的生活质量，做出了重要贡献。本书为该领域的从业者和研究者提供了一个宝贵的参考，并为未来的研究指明了方向。

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这本书的装帧和排版设计，坦白说，是那个时代学术出版物的典型特征——实用至上，美感欠缺。我特别关注的是那些涉及定量分析和图像质量评估的部分。在涉及特定组织（比如肝脏或前列腺）的对比度增强效果的评估时，我期待能看到大量的、标准化的ROC曲线分析图表，以及不同对比剂在不同扫描时间点的信噪比（SNR）变化图谱。然而，书中提供的大部分图像质量展示，似乎更多地停留在定性的描述上，例如“该序列显示出清晰的边缘分辨率”，而不是提供具体的、可量化的指标数据来支持这一论断。这种对量化分析的“惜墨如金”，让我对某些结论的可靠性产生了天然的疑问。医学影像的进步，核心就在于如何将主观的“看起来好”转化为客观的“数据支持优”。如果一本专业书籍在讨论核心的技术评估时，未能提供足够严谨的统计学基础和详实的实验数据支撑，那么它的学术价值和对临床实践的指导意义就会大打折扣。对于一个习惯了如今丰富多媒体和交互式数据展示的读者来说，这种纯文本和低分辨率图表的堆砌，实在是一种考验耐心的阅读体验。

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我注意到书中对新兴的“深度学习在图像重建中的初步应用”这一潜力巨大的领域，几乎没有提及。考虑到《Medical Imaging 2009》的出版时间，这或许可以理解，毕竟深度学习在影像领域的爆发性增长主要是在2012年之后。但是，即使在2009年，卷积神经网络（CNN）的概念已经存在，并且在某些计算机视觉任务中展现出超越传统算法的潜力。我期待看到哪怕是早期、零星的尝试，比如利用早期的人工神经网络（ANN）来辅助进行图像去噪或者对比度增强的预处理工作。这本书的“2009”之名，本应代表那一年度的知识前沿。然而，它在介绍图像重建算法时，仍旧将重心完全放在迭代反投影（Iterative Reconstruction）和滤波反投影（Filtered Back Projection）的优化上，对任何基于数据驱动的、非线性模型的提及都付诸阙如。这使得这本书在今天看来，最大的局限性并非内容过时，而是其视角被牢牢地锁定在了“经典计算方法”的框架之内，未能捕捉到即将到来的范式转移的微弱信号。这反映了那个时间点上，学术界对AI技术在医学影像中颠覆性潜力的普遍保守态度，也使得这本书在回望时，缺少了那份“预见性”的光芒。

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这本《Medical Imaging 2009》的出版时间，恰好处于医学影像技术飞速发展的关键节点。我记得当时，CT、MRI 领域的研究正从单纯追求更高分辨率和更快的扫描速度，转向更侧重于功能性成像和介入治疗的结合。因此，我满心期待这本书能深入剖析那些前沿的、突破性的技术进展。然而，翻阅目录和部分章节后，我发现它更像是一份详尽的、偏向于回顾性的技术综述集，而非一本面向未来、引领思潮的著作。例如，它在阐述磁共振波谱成像（MR Spectroscopy）时，虽然覆盖了基础理论和常见的化学位移信号解读，但对于当时正在兴起的体素内不均匀性校正算法的讨论却显得相对简略，仿佛它对“09年”的技术瓶颈并未给予足够的重视。我希望看到的，是关于如何利用先进的图像重建算法来克服“黑光效应”或者如何实现跨模态图像配准的实际工程挑战，但书中更多的是对传统序列参数设置的细致描述，这对于一个追求创新应用的读者来说，略显“温吞水”。整体感觉，它更像是一本优秀的、为新入行者准备的教科书的“年鉴版本”，而不是一本驱动行业变革的参考手册。这种中规中矩的叙述方式，虽然保证了知识的准确性，却牺牲了探讨前沿难点时的那种激动人心的洞察力。

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我在阅读关于“分子影像学”章节时的感受尤为复杂。2009年前后，正值各种靶向性造影剂和纳米探针技术在动物模型中取得初步突破的阶段。行业内的热点在于如何设计出既能提供高对比度，又能特异性识别特定生物标志物（如凋亡细胞或新生血管）的成像探针。我本以为这本年度综述能涵盖一些关于新型配体化学结构与成像效能之间关系的早期研究。然而，书中对这一主题的处理，似乎还停留在“什么是分子影像”的基础定义和早期体相/体外实验的结果总结上。它详细解释了荧光成像和PET成像的基本原理，但对于如何克服“背景干扰”和“探针在体内的生物分布动力学”这些决定分子影像能否走向临床的关键瓶颈，讨论得不够深入。这让人感觉，这本书的内容采集，可能是在2008年末或2009年初就已基本定稿，错过了随后一年内快速涌现出的、关于新型造影剂生物相容性和靶向效率提升的爆炸性进展。它更像是一面滞后了半年的镜子，反射的是“前一年”的成就，而非“当年”正在发生的变革。

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从教学法的角度来看，这本书的组织结构显得略微松散，缺乏一个贯穿始终的逻辑主线。它像是一系列独立讲座的汇编，每个专家贡献了自己擅长的领域，但相互之间的连接点不够紧密。例如，关于放射组学（Radiomics）的萌芽阶段的讨论，与后面讨论的传统图像后处理技术之间的衔接非常突兀。读者需要不断地在不同层次的概念间跳跃：从基本的物理成像原理，跳到复杂的临床应用案例，再跳到特定的图像伪彩技术。一个优秀的综述，应该能够引导读者建立起一个清晰的知识地图，展示出从基础物理到临床决策的完整链条。但在这本书中，这种“大图景”的缺失，使得初学者在试图建立系统的知识框架时会感到困难重重。似乎作者们的重点都在于展示“我们做了什么”，而不是“我们是如何将这些知识系统地组织起来，以指导未来的研究方向”的。因此，它更适合已经具备扎实基础、只想快速查阅某一特定子领域最新进展的专业人士，而非希望通过系统阅读来构建全面认知的学习者。

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