Principles and Recent Advances in Medical Imaging and Image Analysis pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:Dhawan, Atam P. (EDT)/ Huang, H. K. (EDT)/ Kim, Dae-shik (EDT)

出品人:

页数:500

译者:

出版时间:200803

价格:$164.00

装帧:HRD

isbn号码:9789812705341

丛书系列:

图书标签:

Medical Imaging
Image Analysis
Biomedical Engineering
Medical Physics
Computer Vision
Machine Learning
Deep Learning
Image Processing
Healthcare Technology
Artificial Intelligence

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具体描述

Computerized medical imaging and image analysis have been the central focus in diagnostic radiology. They provide revolutionarizing tools for visualization of physiology as well as the understanding and quantitative measurement of physiological parameters. This book provides a unique depth of knowledge from the principles to recent advanced methods in medical imaging instrumentation and techniques as well as multi-dimensional image analysis and classification methods for research, education and applications in computer-aided diagnostic radiology. Internationally renowned researchers and experts in their respective areas provide detailed description of the basic foundation as well as the most recent developments in medical imaging. This book helps readers to understand theoretical and advanced concepts for important research and clinical applications.

Contents:

Principles of Medical Imaging and Image Analysis

Recent Advances in Medical Imaging and Image Analysis

Medical Imaging Applications, Case Studies and Future Trends

Readership: Graduate-level readers in medical imaging and medical image processing.

好的，这是一份针对特定主题的图书简介，旨在涵盖现代医学成像与图像分析的广泛领域，但不涉及您提到的《Principles and Recent Advances in Medical Imaging and Image Analysis》一书的具体内容。 --- 书名：《临床诊断的演进：跨模态医学图像获取、重建与智能解读》简介：本卷旨在系统性地探讨当前医学影像学领域最前沿的发展脉络，聚焦于从基础物理原理到尖端临床应用的全流程技术革新。随着对疾病早期诊断、微创手术导航以及个性化治疗方案制定需求的日益增长，医学影像技术正经历着一场深刻的范式转变。本书并非停留在对经典成像模态的简单回顾，而是致力于深入剖析如何通过跨模态数据融合、新型传感器技术和深度学习驱动的图像处理方法，来克服现有成像系统的固有局限性，并揭示这些进步如何重塑患者的诊疗路径。第一部分：新一代成像采集与物理基础本部分将详细阐述支撑现代高分辨率、高对比度成像技术的核心物理机制与工程挑战。我们将从基础物理学原理出发，探讨如何通过优化硬件设计和信号采集策略，实现更优异的图像质量与更低的辐射剂量。超高场磁共振成像（MRI）的新维度：深入讨论超高场（如7T及以上）MRI在提高信噪比、增强组织特异性对比度方面的最新进展。重点分析场强增加带来的射频（RF）均匀性、梯度非线性和射频安全性的工程解决方案，尤其关注磁敏感成像（SWI）和功能性连接组学在神经科学中的应用拓展。能谱X射线CT与剂量优化：本章将超越传统的单能物质密度成像，重点介绍能谱CT（Spectral CT）如何通过区分不同原子序数的组织和造影剂，提供组织成分信息。讨论迭代重建算法（Iterative Reconstruction）在降低X射线剂量的同时，维持或提升图像质量的关键作用，以及如何利用深度学习辅助的去噪和伪影消除技术，实现临床安全与图像质量的平衡。分子影像与探针工程：探讨正电子发射断层扫描（PET）和单光子发射计算机断层扫描（SPECT）如何与新型示踪剂和生物标志物相结合，实现对细胞和分子事件的活体可视化。分析新型放射性药物的设计策略，以及如何通过时间分辨的飞行时间（Time-of-Flight, TOF）技术，提高PET的灵敏度和空间分辨率。超声弹性成像与声学造影：聚焦于超声技术的增强，特别是定量弹性成像（如剪切波弹性成像）如何无创地评估组织硬度，对于肝纤维化、肿瘤硬度评估的临床价值。同时，探讨微泡造影剂在增强组织灌注评估中的最新应用进展。第二部分：图像重建、增强与质量控制先进的成像数据需要复杂且高效的算法进行处理和重建。本部分将专注于从原始数据到可供诊断的、高质量三维或四维图像的转化过程，并探讨当前图像处理领域的热点方法。压缩感知与快速成像：详细介绍压缩感知（Compressed Sensing, CS）理论如何应用于MRI等数据采集过程耗时的模态，以大幅缩短扫描时间。分析非均匀采样（Non-uniform Sampling）策略和重建算法（如L1范数最小化）在保证诊断质量的前提下实现加速的有效性。基于物理模型的迭代重建（PB-IR）：阐述从简单的滤波反投影（FBP）到复杂的、考虑了物理噪声模型和系统响应函数的迭代重建算法的演变。对比基于概率模型（如最大似然期望最大化, ML-EM）和基于能量函数的优化方法在降噪和分辨率提升方面的优势。图像配准与多模态融合：探讨在需要结合不同成像信息（如PET/CT、MR/PET）时，精确空间配准的挑战与方法。分析刚性、仿射和非刚性（Deformable）配准算法，以及如何利用解剖学标志点、梯度信息或深度特征进行鲁棒的图像对齐，以实现互补信息的有效整合。图像质量的客观评估与标准化：讨论在临床实践中确保图像可重复性和可比性的重要性。介绍用于评估图像质量的关键指标（如MTF、DQE、信噪比），以及如何通过建立标准化的采集和处理流程，确保不同设备和时间点获取的数据具有一致的诊断价值。第三部分：智能驱动的图像分析与临床转化随着计算能力的指数级增长，人工智能（AI），特别是深度学习，已成为医学图像分析领域最具变革性的力量。本部分侧重于如何利用这些工具实现自动化、定量化和预测性的诊断支持。深度学习在分割、检测与分类中的应用：全面梳理卷积神经网络（CNNs）及其变体（如U-Net, Mask R-CNN）在器官、病灶或血管结构的精确自动分割中的性能。讨论如何设计更高效的网络架构，以应对医学图像数据量大、标注成本高昂的现实挑战。放射组学（Radiomics）与特征提取：深入探讨放射组学如何从标准影像中提取高维特征（纹理、形态、灰度统计特征），并将其与临床数据相结合。重点分析如何利用机器学习和统计模型来预测肿瘤的基因表达谱、治疗反应或患者预后，实现影像组学驱动的精准医疗。因果推断与可解释性AI（XAI）：认识到深度学习模型在临床决策支持中的“黑箱”问题，本章将讨论当前解释性AI技术（如Grad-CAM, LIME）在可视化模型关注区域、增强医生信任度方面的进展。同时，探讨如何设计能够进行因果推断的AI模型，而非仅仅捕捉相关性，以支持更可靠的临床干预建议。实时手术导航与增强现实（AR）：探索实时影像处理技术在介入放射学和外科手术中的集成应用。讨论如何将预手术规划的CT/MRI数据与患者的实时超声或内窥镜视频进行融合，通过增强现实技术为手术团队提供“透视”能力，提高手术的精确性和安全性。结论与展望：本书最后将探讨未来医学影像技术发展面临的伦理、数据安全、监管审批以及跨学科合作的关键议题。我们旨在为影像科医生、生物医学工程师、计算机科学家和临床研究人员提供一个全面、深入的技术蓝图，以应对未来医疗诊断与治疗的复杂挑战。通过掌握这些前沿技术，读者将能够更好地推动医学影像学向更快速、更精准、更个性化的方向发展。