Microscopic Image Analysis for Life Science Applications pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Rittscher, Jens (EDT)/ Machiraju, Raghu (EDT)/ Wong, Stephen T. C. (EDT)

出品人:

页数:432

译者:

出版时间:2008-8

价格:$ 190.97

装帧:

isbn号码:9781596932364

丛书系列:

图书标签:

Microscopy
Image Analysis
Life Science
Biomedical Imaging
Cell Biology
Bioimage Informatics
Quantitative Microscopy
Digital Pathology
Machine Learning
Deep Learning

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具体描述

Bioimaging in life sciences is a burgeoning area that is of growing interest to today's professionals and researchers in the field. This is the first book that bridges the gap between biomedical imaging and the bioscience community. This unique resource gives professionals a detailed understanding of imaging platforms, fluorescence imaging, and fundamental image processing algorithms. Further, it guides readers through the application of advanced image analysis methods and techniques to specific biological problems. The book presents applications that span a wide range of scales, from the detection of signaling events in sub-cellular structures, to the automated analysis of tissue structures. Other critical areas discussed include the dynamics of cell populations and in vivo microscopy. A DVD is also included. It contains full-color images, movies and other valuable supplementary material that further illustrate topics discussed in the book.

好的，这是一份关于《生物医学成像分析与应用》的图书简介，旨在详尽介绍其内容，同时避免提及您提到的特定图书名称及其内容。 --- 图书名称：《生物医学成像分析与应用》导言：理解与量化生命现象的窗口在现代生命科学研究中，获取和解读高质量的生物医学图像已成为推进我们理解复杂生物过程、疾病机制以及评估治疗效果的关键。从细胞亚结构到组织器官层面的结构与功能动态变化，这些图像不仅提供了直观的视觉证据，更是蕴含着海量可量化生物学信息的宝库。《生物医学成像分析与应用》一书正是为了填补理论知识与实践操作之间的鸿沟而编写。本书并非仅仅停留在介绍各种成像技术的原理，而是将重点聚焦于如何从捕获的原始图像数据中高效、准确地提取、量化和解释生物学意义。我们深知，图像数据本身的质量和后续的分析流程，直接决定了科研结论的可靠性和有效性。本书内容全面覆盖了从基础的图像处理算法到前沿的深度学习模型在生物医学领域中的实际部署，旨在为生命科学家、生物工程师以及数据分析专业人士提供一套系统化、可操作的知识体系。我们力求确保每一位读者在掌握理论框架的同时，也能熟练运用先进的计算工具，将影像学转化为强有力的数据驱动型研究成果。 --- 第一部分：生物医学图像采集与预处理基础本部分奠定了后续复杂分析的基石，详细阐述了高质量图像数据产生的基础要求以及必要的优化步骤。第一章：生物医学成像模态概览与数据特性本章首先对当前主流的生物医学成像技术进行系统梳理，包括但不限于：荧光显微镜（共聚焦、STED、SIM）、透射电子显微镜（TEM）、扫描电子显微镜（SEM）、X射线断层扫描（CT）以及磁共振成像（MRI）。重点分析了不同模态图像在分辨率、对比度、采集速度和生物相容性方面的内在权衡。随后，深入探讨了数字图像的表示、色彩空间（如RGB、灰度、伪彩色）的转换与管理，以及数据文件格式（如TIFF, OME-XML）在生物学研究中的标准应用与挑战。第二章：图像质量评估与基础增强技术图像质量是后续分析准确性的决定因素。本章详细介绍了评估图像质量的关键指标，如信噪比（SNR）、对比度、分辨率的空间频率响应等。在此基础上，系统讲解了图像预处理的核心技术： 1. 噪声抑制策略：针对不同类型的成像噪声（如高斯噪声、泊松噪声、散粒噪声），介绍了空间域滤波（如均值滤波、中值滤波、高斯平滑）和变换域滤波（如小波去噪）的适用场景与参数调优。 2. 对比度优化：涵盖直方图均衡化、自适应局部对比度增强（CLAHE）等技术，旨在提升低对比度图像中目标结构的可见性。 3. 图像恢复与去模糊：深入解析了点扩散函数（PSF）的概念，并详细介绍了维纳滤波、Lucy-Richardson迭代反卷积等用于恢复因光学限制或运动导致的图像模糊问题的算法流程和应用实例。第三章：图像配准与融合：整合多源信息生物学研究常需要整合来自不同时间点、不同成像设备或不同模态的图像信息。本章聚焦于图像配准（Registration）技术： 1. 刚性与非刚性配准：区分了仅涉及平移和旋转的刚性变换与允许局部形变的空间变形配准。 2. 特征提取与匹配：介绍了基于特征点（如Harris角点、SIFT/SURF）和基于区域的（如互信息、互相关）相似性度量方法。 3. 图像融合技术：讨论了如何将结构信息（如高分辨率明场图像）与功能信息（如低分辨率荧光图像）进行有效融合，生成兼具两者优势的综合图像，如多分辨率融合和基于小波的融合方法。 --- 第二部分：核心定量分析方法与生物学特征提取本部分是全书的重点，详细阐述了如何将预处理后的图像转化为可量化的生物学参数。第四章：形态学分析与结构分割形态学分析是理解细胞和组织结构的基础。本章系统介绍了： 1. 二值化与阈值分割：重点剖析了Otsu法、迭代阈值法以及局部自适应阈值技术在处理背景不均匀图像时的性能差异。 2. 形态学操作：腐蚀、膨胀、开运算和闭运算在图像去噪、连接断裂结构和填充孔洞中的实际应用。 3. 高级分割技术：深入探讨了基于区域生长的分割算法、Watershed算法在分离粘连细胞中的应用，以及主动轮廓模型（Snakes）在描绘复杂边界时的优势与局限。第五章：特征提取与参数化一旦目标结构被准确分割，下一步就是量化其生物学特征。本章围绕提取关键形态计量学参数展开： 1. 几何特征：面积、周长、圆形度（Shape Factor）、长宽比（Aspect Ratio）等在描述细胞核和细胞质形态中的应用。 2. 纹理分析：引入灰度共生矩阵（GLCM）理论，用于量化组织或细胞内部的异质性，计算对比度、能量、熵等纹理指标，这对于区分正常与病变组织至关重要。 3. 定位与空间关系：介绍如何计算细胞间距、邻域分析以及在三维数据集中进行质心定位和轴向测量。第六章：荧光强度与动力学分析在涉及功能性分子标记（如荧光蛋白、免疫组化）的研究中，强度的准确测量和时间序列分析是核心： 1. 荧光强度量化：讨论了光漂白效应（Photobleaching）的校正方法，以及如何通过背景扣除和归一化处理获得具有生物学意义的荧光强度值。 2. FRET/FLIM基础：概述了基于荧光寿命成像（FLIM）和Förster共振能量转移（FRET）的定量方法，它们如何帮助研究分子间的相互作用距离。 3. 时间序列分析：针对延时成像（Time-Lapse）数据，介绍了运动补偿、细胞轨迹追踪（Tracking）算法，以及如何利用荧光衰减或增强曲线来计算分子转运速率或反应动力学常数。 --- 第三部分：三维重建与深度学习赋能本部分面向前沿应用，探讨高维数据分析的挑战与机遇，特别是机器学习在自动化分析中的革命性作用。第七章：三维图像可视化与重建随着共聚焦和光片显微镜（Light Sheet Microscopy）的普及，处理三维（3D）和四维（4D，含时间）数据成为常态。 1. 三维可视化技术：详细对比了最大强度投影（MIP）、表面渲染（Surface Rendering）和体积渲染（Volume Rendering）的优缺点，以及如何根据观察需求选择最佳方法。 2. 三维分割与形态学：讨论了从3D体素数据中进行准确分割的挑战，例如体素的各向异性问题，以及如何扩展二维形态学概念到三维空间。 3. 光片显微镜数据处理：重点介绍了光片成像特有的去噪技术和各向异性数据的校正流程。第八章：机器学习与深度学习在生物影像中的应用深度学习已成为解决传统算法局限性的有效工具，本章聚焦其实际落地： 1. 监督学习：分类与识别：介绍了卷积神经网络（CNNs）在病理学图像（如组织分级）中的应用，包括ResNet、VGG等经典架构的迁移学习策略。 2. 语义分割：U-Net家族：深入剖析U-Net及其变体在像素级精确分割中的强大性能，并讨论了如何构建和平衡生物医学数据集以训练鲁棒的模型。 3. 无监督学习与数据降维：探讨了自编码器（Autoencoders）在特征学习和数据压缩中的应用，以及如何利用这些技术发现新的、未知的生物学表型。第九章：自动化分析流程的构建与验证最终目标是将可靠的算法固化为可重复的分析工作流。 1. 管道化（Pipelining）：介绍如何使用脚本语言（如Python的`scikit-image`, `OpenCV`）或专用软件（如ImageJ/Fiji宏命令）将预处理、分割、量化和结果输出整合成自动化流程。 2. 统计学验证：强调从图像中提取的定量数据必须经过严格的统计检验，避免假阳性结果。讨论了如何处理高维特征数据，如主成分分析（PCA）在特征选择中的应用。 3. 可重复性与共享：探讨了图像分析结果的可重复性标准，以及如何利用容器化技术（如Docker）确保分析环境的一致性，从而促进国际间的科学数据共享与验证。 --- 结语：面向未来的数据驱动型生命科学《生物医学成像分析与应用》提供了一套全面的工具箱，旨在赋能研究人员，将复杂的显微镜图像转化为清晰、可信赖的科学数据。通过掌握这些分析技术，读者将能够更深入地探索细胞动态、疾病进展以及药物干预的分子基础，极大地加速生命科学领域从观察到理解的转化进程。本书是连接光学物理、计算机科学与生物医学实践的桥梁，是每一位致力于量化生命现象的科学工作者的必备参考。