Computer Vision for Biomedical Image Applications pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Springer

作者:Yanxi Liu

出品人:

頁數:563 页

译者:

出版時間:2005-11-28

價格:768.40元

裝幀:Paperback

isbn號碼:9783540294115

叢書系列:

圖書標籤:

• Computer Vision
• Biomedical Imaging
• Medical Image Analysis
• Deep Learning
• Image Processing
• Artificial Intelligence
• Healthcare
• Diagnosis
• Segmentation
• Classification

《算法揭秘：深度學習在生物醫學圖像分析中的應用》 前言 生物醫學圖像技術日新月異，從傳統的X射綫、CT、MRI到新興的光學相乾斷層掃描（OCT）、正電子發射斷層掃描（PET）以及多光子顯微鏡，它們為我們提供瞭前所未有的視角來觀察人體內部結構、生理功能乃至細胞分子活動。這些海量、復雜且信息豐富的圖像數據，蘊藏著疾病診斷、治療方案製定、藥物研發以及生命科學探索的巨大潛力。然而，麵對如此龐雜的圖像信息，單憑人眼和傳統圖像處理方法，已難以應對其精細化、規模化和效率化的需求。算法，特彆是近年來飛速發展的深度學習算法，正以前所未有的力量，成為解鎖生物醫學圖像數據價值的關鍵鑰匙。 本書《算法揭秘：深度學習在生物醫學圖像分析中的應用》並非一本涵蓋所有生物醫學圖像應用場景的百科全書，而是一本專注於深入剖析“算法”本身，特彆是深度學習算法在生物醫學圖像分析這一特定領域中的原理、方法、挑戰與前沿進展的專著。我們旨在揭示那些驅動現代生物醫學圖像分析革新的核心算法機製，而非簡單羅列各種應用案例。本書將聚焦於深度學習模型如何從像素級彆的原始數據中學習有意義的特徵，並將其轉化為可用於診斷、量化、分割、識彆等高階任務的智能。 內容概述 本書結構清晰，循序漸進，旨在為讀者提供一個係統且深入的理解框架。我們從基礎的圖像處理概念齣發，迅速過渡到深度學習的核心理論，並著重講解與生物醫學圖像分析緊密相關的網絡架構和訓練策略。 第一部分：生物醫學圖像基礎與挑戰 在深入探討算法之前，我們首先需要對生物醫學圖像的獨特性及其分析所麵臨的挑戰有一個基本認識。本部分將簡要介紹幾種主要的生物醫學成像模態（如MRI、CT、X-ray、OCT、顯微圖像等）的成像原理、數據特點（如分辨率、噪聲、僞影、多維度特性等）以及在實際應用中麵臨的共性與個性化難題。這些挑戰包括但不限於： 數據稀缺性與標注睏難： 與通用圖像數據集不同，高質量、大規模且標注精確的生物醫學圖像數據集往往難以獲取，尤其是一些罕見疾病或特定的生理狀態。 高維與復雜性： 生物醫學圖像可能包含時間、空間（3D、4D）和多光譜信息，處理這些高維數據需要特殊的算法設計。 圖像質量變異性： 由成像設備、患者個體差異、掃描條件等因素造成的圖像質量不穩定性，給算法的魯棒性帶來挑戰。 類內差異與類間相似性： 同一種病竈在不同患者身上可能錶現齣顯著差異，而不同病竈之間又可能存在外觀上的相似性，這增加瞭精確分類和分割的難度。 對解釋性的要求： 在臨床應用中，不僅需要算法給齣結果，還需要理解算法做齣決策的依據，即對模型的可解釋性有較高要求。 第二部分：深度學習基礎理論與核心模型 本部分是本書的核心，我們將深入剖析深度學習的基石。 神經網絡基礎： 我們將從感知機、多層感知機（MLP）齣發，詳細介紹激活函數、損失函數、反嚮傳播算法、優化器（如SGD, Adam）等基本概念，為理解更復雜的網絡結構奠定基礎。 捲積神經網絡（CNN）詳解： CNN是圖像分析領域最具革命性的模型。本書將詳細闡述捲積層、池化層、全連接層等核心組件的數學原理和工作機製，並重點講解其在特徵提取中的優勢。我們將探討不同感受野、感受野大小對特徵層級的影響。 反捲積與上采樣技術： 在圖像分割、超分辨率等任務中，我們需要將低維特徵映射迴高維圖像空間。本部分將詳細介紹反捲積（轉置捲積）、最近鄰插值、雙綫性插值等上采樣技術及其在網絡中的應用。 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）： 對於處理序列數據，如連續的病理切片、時間序列的動態成像等，RNN及其變種LSTM在捕捉時序依賴性方麵發揮著重要作用。我們將闡述其門控機製和梯度消失/爆炸的解決方案。 注意力機製（Attention Mechanism）： 注意力機製能夠讓模型在處理信息時，有選擇地關注最重要的部分。我們將介紹自注意力、交叉注意力等機製，以及它們如何在生物醫學圖像分析中提升模型的性能，例如在病竈識彆中聚焦關鍵區域。 生成對抗網絡（GAN）及其變種： GAN在數據增強、圖像閤成（如生成假病例以擴充數據集）、圖像去噪、圖像配準等方麵展現齣強大的能力。我們將深入解析生成器和判彆器的對抗訓練過程，並介紹CycleGAN, Pix2Pix等在圖像轉換任務中的應用。 第三部分：深度學習在生物醫學圖像分析中的關鍵任務算法 在本部分，我們將把深度學習理論與生物醫學圖像分析的實際任務相結閤，重點講解實現這些任務的核心算法設計。 圖像分類與診斷： 基於CNN的病竈檢測與分類： 講解如何構建用於識彆特定疾病（如癌癥、肺炎、視網膜病變）的CNN模型，包括骨乾網絡（如ResNet, VGG, Inception）的選擇與改進。 多標簽分類與細粒度識彆： 探討如何處理一張圖像中存在多種病竈或需要更精細分類（如區分不同亞型）的情況。 圖像分割： 語義分割與實例分割： 全捲積網絡（FCN）： 講解FCN如何將CNN的分類能力轉化為像素級的預測。 U-Net架構： 重點分析U-Net及其變種（如Attention U-Net, V-Net）在醫學圖像分割中的成功之處，包括其對稱的編碼器-解碼器結構、跳躍連接（skip connections）如何保留細節信息。 Mask R-CNN等實例分割方法： 探討如何實現對圖像中每個獨立的病竈實例進行分割和識彆。 半監督與弱監督分割： 針對數據標注睏難的問題，介紹如何利用少量標注數據或非像素級標注（如圖像級標簽）來訓練分割模型。 圖像配準： 基於深度學習的剛性與非剛性配準： 講解如何利用CNN或GAN來學習圖像間的形變場，實現不同時間點、不同模態或不同個體間的圖像對齊。 解剖學先驗的融入： 探討如何在深度學習模型中結閤解剖學知識，提高配準的準確性和魯棒性。 圖像增強與去噪： 超分辨率重建： 使用GAN或CNN提升低分辨率醫學圖像的分辨率。 去噪算法： 利用深度學習模型去除CT、MRI等圖像中的噪聲，改善圖像質量。 圖像去僞影： 針對特定模態（如CT的金屬僞影、MRI的運動僞影）設計去僞影算法。 圖像生成與閤成： 數據增強： 使用GAN生成逼真的閤成圖像，擴充訓練數據集，緩解數據稀缺問題。 模態轉換： 例如，將CT圖像轉換為模擬MRI圖像，或反之。 病竈閤成： 生成帶有特定病竈的閤成圖像，用於模型訓練和驗證。 第四部分：先進技術與前沿進展 本部分將聚焦於深度學習在生物醫學圖像分析領域的最新進展和新興技術。 可解釋AI（XAI）在醫學圖像中的應用： 可視化技術： 如Grad-CAM、 saliency maps等，幫助理解模型關注的區域。 局部可解釋模型： 如LIME、SHAP在醫學圖像分析中的應用。 基於因果推理的方法： 探討如何使模型更具可信度。 小樣本學習（Few-shot Learning）與零樣本學習（Zero-shot Learning）： 針對極其罕見疾病或新齣現的疾病，研究如何利用極少量甚至無標注數據進行模型訓練。 聯邦學習（Federated Learning）在隱私保護下的模型訓練： 解決在跨機構協作時，如何保護患者數據隱私，同時訓練高性能模型的問題。 圖神經網絡（GNN）在醫學圖像分析中的潛在應用： 考慮將圖像中的結構信息（如血管網絡、細胞間關係）用圖結構錶示，並利用GNN進行分析。 多模態融閤： 探討如何有效融閤來自不同成像模態（如CT+MRI+PET）或與其他臨床數據（如基因信息、電子病曆）的信息，進行更全麵的分析。 強化學習（Reinforcement Learning）在醫學圖像中的探索： 例如，在手術導航、自適應放療等領域。 第五部分：實踐中的挑戰與未來展望 在掌握瞭算法理論與應用方法後，我們還需要關注在實際部署中可能遇到的問題以及未來的發展方嚮。 模型部署與集成： 如何將訓練好的模型有效地集成到現有的臨床工作流程中。 性能評估與驗證： 嚴謹的評估指標、跨數據集驗證的重要性，以及臨床驗證的挑戰。 倫理與法規問題： 數據隱私、模型偏見、責任歸屬等。 模型魯棒性與泛化能力： 應對不同設備、不同人群、不同臨床環境的挑戰。 新興的生物醫學成像技術與算法的融閤： 展望未來，新的成像技術將帶來新的挑戰和機遇，算法將如何與其協同發展。 結語 本書並非僅僅是羅列算法，而是試圖揭示深度學習算法在生物醫學圖像分析這一高難度、高價值領域中，如何從根本上解決問題、提升效率、推動科學發現的“內在邏輯”和“運作機製”。我們希望通過對算法原理的深入剖析，引導讀者不僅僅停留在“如何使用”層麵，更能理解“為何有效”，並激發讀者在生物醫學圖像分析算法領域進行創新性研究和開發的潛力。本書適閤對深度學習在醫學領域應用感興趣的科研人員、工程師、學生以及對前沿技術有追求的臨床醫生。我們相信，通過對算法的深度探索，我們將能更好地利用強大的AI技術，最終服務於人類的健康福祉。

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