Physics of Radiology pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Medical Physics Pub Corp

作者:Wolbarst, Anthony B./ Cook, Gordon (ILT)

出品人:

页数:647

译者:

出版时间:

价格:$ 162.44

装帧:HRD

isbn号码:9781930524224

丛书系列:

图书标签:

医学物理学
放射学
医学影像
X射线
CT
MRI
超声
核医学
辐射物理
诊断学

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具体描述

深度学习在医疗影像分析中的应用前沿本书概述：本书系统地探讨了深度学习技术在现代医学影像分析领域中的前沿应用。随着计算能力的飞速提升和海量医疗数据的积累，深度学习，特别是卷积神经网络（CNNs）和生成对抗网络（GANs），已经成为推动放射学、病理学、眼科学等多个医学分支革新的核心驱动力。本书旨在为医学研究人员、临床医生、生物医学工程师以及希望将人工智能技术应用于医疗领域的专业人士提供一个全面而深入的知识框架。第一部分：深度学习基础与医学影像处理第一章：从传统方法到深度学习范式本章首先回顾了在深度学习兴起之前，医学影像分析（如分割、配准、分类）所依赖的经典方法，包括基于阈值、边缘检测、形态学操作和传统机器学习算法（如支持向量机、随机森林）的局限性。随后，详细介绍了深度学习的核心概念，包括人工神经网络的基本结构、前向传播与反向传播、激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择及其在处理高维数据时的优势。重点阐述了深度学习如何通过特征学习（Feature Learning）自主发现数据中的复杂模式，从而超越了传统方法对手动特征工程的依赖。第二章：卷积神经网络（CNNs）的结构与优化本章是全书的技术核心之一。我们深入剖析了现代CNN架构的关键组成部分：卷积层（不同核大小、步幅、填充）、池化层（最大池化、平均池化）以及全连接层。通过详尽的案例分析，本书介绍了包括LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception（GoogLeNet）到DenseNet等里程碑式的网络结构，并解释了残差连接（Residual Connections）、批归一化（Batch Normalization）等技术如何有效解决深层网络训练中的梯度消失和爆炸问题，显著提升模型性能和训练速度。此外，还讨论了轻量化网络如MobileNet和ShuffleNet在资源受限的临床环境中的部署潜力。第三章：医学图像预处理与数据增强策略高质量的数据是深度学习模型成功的基石。本章详细介绍了针对不同模态（X光、CT、MRI、超声）的标准化预处理流程，包括灰度化、对比度增强（如直方图均衡化、CLAHE）、去噪技术（如中值滤波、非局部均值滤波）。重点章节在于深入探讨针对医学影像的数据增强策略，包括几何变换（旋转、缩放、仿射）、强度变换（亮度、对比度扰动）以及更先进的域随机化（Domain Randomization）和合成数据生成技术，以应对医疗数据稀疏性、不平衡性及隐私保护的挑战。第二部分：核心临床应用：分割、分类与检测第四章：医学图像的精准分割技术图像分割是量化分析和治疗规划的关键步骤。本章聚焦于语义分割（Pixel-wise Classification）和实例分割。详细讲解了U-Net架构及其变体（如3D U-Net、Attention U-Net、V-Net）在器官、肿瘤、病灶等结构识别中的强大能力。讨论了不同的损失函数（如Dice Loss、Focal Loss）在处理前景背景不平衡问题上的有效性。通过具体的肺结节分割、脑部肿瘤边界勾画案例，演示如何实现亚毫米级的精度。第五章：影像诊断的自动化分类与风险预测本章侧重于利用深度学习进行疾病的自动诊断与分级。从二分类（如良性/恶性）到多分类问题（如疾病分期），讲解了如何构建高效的图像分类器。涵盖了迁移学习（Transfer Learning）在缺乏大量标注数据时的应用，即利用在自然图像上预训练的模型（如ImageNet）进行微调。案例研究包括乳腺钼靶的BI-RADS分类、视网膜病变（如糖尿病视网膜病变）的严重程度评估，以及基于CT影像对肺炎严重程度的量化评分。第六章：目标检测与病灶定位在需要快速定位和识别多个病灶的场景中，目标检测算法至关重要。本章对比分析了两阶段检测器（如Faster R-CNN）和单阶段检测器（如YOLO系列、SSD）的优缺点及其在医学影像中的适用性。特别关注了微小病灶（如早期肺癌或骨转移灶）的检测难题，并介绍了如何调整锚框（Anchor Boxes）和后处理NMS（Non-Maximum Suppression）策略来优化检测性能。第三部分：高级主题与模型可解释性第七章：生成对抗网络（GANs）在医学影像中的角色 GANs是当前研究的热点。本章详细介绍了条件GAN（cGAN）、CycleGAN、StyleGAN等架构，及其在医疗数据合成、图像质量增强和模态转换中的应用。重点探讨了如何利用GANs生成高保真度的合成数据以扩充训练集，以及在跨模态重建任务中的应用，例如从低剂量CT生成标准剂量CT图像以减少患者辐射暴露。第八章：可解释性人工智能（XAI）与临床信任深度学习模型的“黑箱”特性是其在临床落地中的主要障碍。本章致力于解决模型的透明度和可解释性问题。系统介绍了后处理可解释方法，如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）、Guided Backpropagation等，它们能高亮显示模型做出决策所依据的图像区域。此外，讨论了对抗性攻击（Adversarial Attacks）对医疗模型的威胁，以及如何通过鲁棒性训练来增强模型的可靠性，从而建立临床医生对AI辅助诊断系统的信任。第九章：三维重建、配准与多模态融合针对CT和MRI等体数据，本章探讨了三维卷积网络（3D CNNs）在体积数据处理中的必要性。讲解了如何利用深度学习进行不同扫描间（例如PET与CT）的自动图像配准，确保影像信息的准确叠加。更进一步，探讨了多模态数据融合（如将临床数据、基因数据与影像数据一同输入模型）的方法，以构建更全面、更具预测能力的临床决策支持系统。第十章：从模型到临床实践：监管、伦理与未来趋势本书的最后一章着眼于AI在医疗领域的实际部署挑战。讨论了FDA、EMA等监管机构对医疗AI软件的审批流程和要求。深入分析了数据隐私（如HIPAA合规性）、模型偏差（Bias）对不同人群诊断公平性的影响，以及算法在临床路径中的集成策略。展望了联邦学习（Federated Learning）在保护数据隐私前提下实现跨机构模型训练的潜力，以及未来AI在个性化治疗和预后预测中的发展方向。本书特色：理论与实践紧密结合：每一章节均配有精选的开源代码示例（基于PyTorch/TensorFlow框架），方便读者动手实现核心算法。丰富案例库：涵盖了肿瘤学、神经病学、心血管病学等多个领域的高质量临床数据分析案例。前沿视角：专注于近年来（2020年至今）发表在高影响力期刊上的突破性研究成果，确保内容的时效性。面向临床转化：特别强调了模型验证、性能评估指标（如AUC, Sensitivity, Specificity）的临床意义，而非单纯的数学指标。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

《Physics of Radiology》这本书，让我在面对各种影像设备和技术时，不再感到一无所知，反而能有一种“洞悉全局”的感觉。书中对图像质量评价标准的详细阐述，让我明白了分辨率、对比度、噪声等参数的重要性，以及它们是如何受到物理因素影响的。例如，在讨论CT的图像噪声时，书中深入分析了量子噪声、电子噪声和伪影等来源，并提供了相应的改善方法。这让我对如何选择合适的扫描参数，以及如何解读图像中的细微变化有了更清晰的认识。书中对辐射防护的章节也让我印象深刻，它不仅仅是简单地强调“避免辐射”，而是详细解释了辐射的生物学效应、剂量单位的含义，以及如何通过物理手段来最小化辐射剂量，同时又不牺牲诊断信息。这种科学、理性、负责任的态度，让我觉得这本书真正站在了读者的角度，提供了有价值的指导。

评分☆☆☆☆☆

我必须要说，《Physics of Radiology》这本书在内容深度和广度上都达到了一个令人惊叹的高度，但它最让我印象深刻的，是其在论述方式上展现出的那种近乎哲学式的严谨与思辨。作者并非只是简单地陈述事实，而是不断引导读者去思考“为什么”。比如，在讨论探测器的工作原理时，书中并没有止步于告知其如何响应光子，而是深入探讨了不同探测器材料的特性差异，以及这些差异如何影响成像的灵敏度、分辨率和噪声水平。这种探究式的写作风格，让我感觉自己不是在被动地接受信息，而是在参与一个知识探索的过程。每当我感到对某个概念理解不够透彻时，书中总会提供更多的视角和更深层次的解释，仿佛在引导我拨开迷雾，看到事物的本质。书中对物理量单位的精确定义，对各种效应的细致分析，以及对潜在误差的提示，都体现了作者极高的专业素养和对科学的敬畏之心。我甚至觉得，这本书不仅仅是学习放射物理学，更是在培养一种严谨的科学思维方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书的逻辑结构简直是为初学者量身打造的，它循序渐进，层层递进，让我这样一个完全没有物理基础的人，也能逐步建立起对放射物理学的认知。从最基础的光电效应和康普顿散射，到更复杂的X射线管的结构和工作原理，再到CT、MRI等成像技术的物理基础，书中都有详尽的介绍。我尤其喜欢书中在介绍每一种成像技术时，都会先回顾与之相关的核心物理原理，然后再深入讲解其成像过程。这种“复习-应用”的模式，大大减轻了我的学习压力。例如，在讲到CT的重建算法时，书中首先回顾了X射线衰减的物理定律，然后才引入投影数据和滤波反投影等概念，让我能够理解每一步操作背后的物理意义。书中还插入了一些历史回顾，介绍了放射学发展过程中的重要里程碑和关键人物，这不仅增加了阅读的趣味性，也让我对这项技术有了更深的敬意。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，简直是为我这种多年未曾触碰物理，却又对放射影像学抱有浓厚兴趣的读者量身定做的。以前接触过一些相关的科普读物，但总觉得隔靴搔痒，很多原理性的东西讲得云里雾里，不敢深入。而《Physics of Radiology》这本书，恰恰填补了这一空白。它以一种非常系统和清晰的方式，将那些曾经让我望而却步的物理概念，如X射线的产生机制、与物质的相互作用、不同成像方式的物理基础等等，进行了庖丁解牛般的拆解。我尤其喜欢它在讲解过程中，不是简单地罗列公式，而是通过大量的图示和生动的比喻，将抽象的物理原理具象化，让那些复杂的概念变得易于理解。例如，在解释X射线穿透力时，书中描绘的“子弹穿过不同密度物体”的比喻，立刻就让我茅塞顿开，原来物理学定律在这里也能如此直观地展现。这本书不仅仅是理论的堆砌，它还巧妙地融入了许多临床应用的案例，让我能够清晰地看到这些物理原理是如何在实际的放射诊断中发挥作用的。这种理论与实践的结合，极大地增强了我学习的动力和成就感。

评分☆☆☆☆☆

读完《Physics of Radiology》，我最大的感受就是，原来看似神秘的放射影像学，其背后竟然隐藏着如此精妙的物理学原理。这本书的作者显然是一位极其擅长沟通的学者，他能够将那些晦涩难懂的物理概念，用一种充满魅力的语言表达出来。我特别欣赏书中在讲解过程中，对不同物理模型和理论的比较分析。例如，在介绍光子与物质相互作用时，书中详细对比了相干散射、非相干散射（康普顿散射）和光电效应的物理机制、能量依赖性以及它们在成像质量上的不同影响。这种对比性的讲解，极大地帮助我理清了各种效应之间的界限，并深刻理解了它们是如何共同作用于最终的影像形成的。书中对核物理知识的引入也恰到好处，使得我对放射性同位素的应用有了更宏观的认识。我曾以为这些内容会非常枯燥，但作者通过引入一些实际的药物动力学模型和剂量学计算，让这些理论变得生动有趣，甚至引发了我对如何优化造影剂使用的思考。

评分☆☆☆☆☆