Handbook of Research on Advanced Techniques in Diagnostic Imaging and Biomedical Applications

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出版者:
作者:Exarchos, Themis P. (EDT)/ Papadopoulos, Athanasios (EDT)/ Fotiadis, Dimitrios I. (EDT)
出品人:
页数:569
译者:
出版时间:
价格:2046.00 元
装帧:
isbn号码:9781605663142
丛书系列:
图书标签:
  • Diagnostic Imaging
  • Biomedical Applications
  • Medical Imaging
  • Advanced Techniques
  • Healthcare Technology
  • Image Analysis
  • Biomedical Engineering
  • Radiology
  • Medical Diagnosis
  • Artificial Intelligence in Healthcare
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具体描述

探微与展望:现代诊断成像与生物医学应用的前沿技术 图书简介 本书旨在全面、深入地探讨当前诊断成像技术与生物医学应用领域的最新研究进展、突破性创新以及未来发展趋势。我们聚焦于那些正在重塑疾病早期检测、精准诊断和个体化治疗策略的关键技术,力求为研究人员、临床医生、工程师以及对该交叉领域感兴趣的专业人士提供一个高屋建瓴而又注重细节的参考框架。 第一部分:成像硬件与信号采集的革新 本部分着重分析驱动现代诊断成像能力提升的基础硬件和信号处理技术。 1.1 超高场强磁共振成像(MRI)的新范式 探讨了7T及以上超高场强MRI在提高信噪比(SNR)和空间分辨率方面的潜力。重点分析了场强增加带来的磁化率效应(Susceptibility Effects)的挑战,以及如何通过新型射频(RF)线圈设计(如相控阵发射/接收系统)和先进的梯度系统(如高斜率、快速回波/梯度切换技术)来克服这些限制。此外,深入讨论了定量MRI(QMRI)技术的最新进展,包括T1/T2弛豫时间图谱、磁化率成像(MRI-S)在评估神经退行性疾病中铁沉积方面的应用,以及实现细胞分辨率成像的脉冲序列工程。 1.2 分子成像与示踪剂的精准设计 分子成像已成为实现功能性诊断的关键。本章详述了新型造影剂的设计原理,包括超顺磁性氧化铁纳米颗粒(SPIONs)的表面修饰技术,用于靶向特定生物标志物的肽段和抗体偶联物。特别关注了靶向肿瘤微环境、炎症位点或特定受体的“智能探针”的设计,这些探针能够根据环境变化(如pH值、氧化还原状态)发出信号。同时,探讨了基于正电子发射断层扫描(PET)的放射性药物合成与优化,特别是用于阿尔茨海默病(AD)淀粉样蛋白斑块和Tau蛋白检测的新型PET示踪剂的临床转化潜力。 1.3 太赫兹(THz)成像与光谱学的临床潜力 太赫兹波段(0.1-10 THz)作为介于微波和红外线之间的一种非电离辐射,在生物组织成像中展现出独特的优势,尤其是在区分正常组织与癌变组织方面。本章详细介绍了超快激光器驱动的THz产生与探测技术,以及如何利用其对含水量和分子结构变化的敏感性,应用于皮肤癌边界检测、乳腺组织评估和牙科成像。同时,讨论了如何克服太赫兹波在水性介质中高吸收率的挑战,以及如何发展高灵敏度的太赫兹光谱技术进行生物标志物识别。 1.4 融合成像系统与数据同步 探讨了多模态系统集成的重要性,特别是PET/MRI和SPECT/CT的联合应用。重点在于如何实现不同模态图像在空间和时间上的精确配准,以提供互补的解剖、功能和分子信息。讨论了动态序列采集中的时间校准难题,以及基于硬件触发和软件算法实现的同步采集技术。 第二部分:图像重建与计算方法论的飞跃 本部分聚焦于处理海量原始数据并转化为临床可用图像的先进算法。 2.1 深度学习在图像重建中的应用 传统的图像重建算法(如Filtered Back-Projection, FBP)在处理欠采样数据或低剂量数据时存在局限性。本章深入剖析了卷积神经网络(CNNs)、生成对抗网络(GANs)和Transformer模型在加速MRI重建(压缩感知替代)、低剂量CT去噪(Denoising)和超分辨率重建中的前沿应用。讨论了如何设计既能保持高保真度又能有效抑制伪影的重建网络架构,以及如何解决训练数据依赖性和模型泛化性的问题。 2.2 贝叶斯方法与统计推断 回归到成像科学的统计学基础,本章详细阐述了先进的贝叶斯框架在解决成像逆问题中的应用。这包括马尔可夫随机场(MRF)模型在图像分割和去噪中的应用,以及如何利用先验知识(如组织形态学知识)来指导从不完整或含噪数据中重建出更可靠的图像。探讨了变分推断(Variational Inference)在处理高维数据和复杂成像模型时的效率优化。 2.3 动态成像与运动补偿 对于心血管、呼吸和脑功能成像而言,实时处理运动伪影至关重要。本章详细介绍了基于模型(如呼吸或心跳门控)和基于数据驱动(如深度学习运动校正网络)的方法。重点讨论了动态增强MRI(DCE-MRI)中的参数图(如Ktrans, Kep)的稳定估计,以及如何利用快速采集序列(如Radial Sampling)结合迭代重建技术来提高时间分辨率。 第三部分:生物医学应用与临床转化 本部分展示了这些先进技术在解决具体临床挑战中的实际效能。 3.1 神经影像学:从结构到连接组学 专注于神经科学领域,探讨弥散谱成像(DSI)和高阶扩散模型在揭示复杂白质纤维束结构方面的进展。深入分析了基于图论和网络科学的脑连接组学分析,如何识别早期认知障碍和精神疾病(如精神分裂症、抑郁症)的神经环路异常。此外,阐述了功能性磁共振成像(fMRI)在静息态网络分析(Resting-State Networks)中的精确度提升,以及如何结合光学成像技术(如光学相干断层扫描OCT)对皮层微结构进行更精细的评估。 3.2 肿瘤学:早期检测与治疗反应评估 癌症的诊断正朝着非侵入性、高灵敏度的方向发展。本章详细介绍了液体活检(Liquid Biopsy)结合高灵敏度成像技术,如循环肿瘤细胞(CTC)捕获与成像分析。在实体瘤方面,重点分析了弥散加权成像(DWI)与灌注成像在评估肿瘤异质性和预测新辅助化疗(Neoadjuvant Therapy)反应中的作用,特别是对RECIST和mRECIST标准的量化补充。 3.3 介入放射学与实时导航 本节关注高精度实时引导的需求。讨论了混合现实(MR)技术(如增强现实AR)在手术导航中的集成,如何将预手术CT/MRI数据与患者的实时超声或X射线透视图像进行精确融合,以引导微创手术器械的部署。分析了基于电磁跟踪系统和光学追踪系统在机器人辅助消融治疗中的应用,强调了剂量优化和组织损伤的实时监测。 3.4 生物力学与组织力学成像 超越传统的形态学评估,本章介绍了评估组织生物力学特性的新兴技术。包括磁共振弹性成像(MRE)在肝脏纤维化、乳腺肿瘤硬度评估中的精确度提升,以及超声弹性成像(Shear Wave Elastography)在软组织定量评估中的标准化挑战。探讨了如何将机械刺激参数纳入诊断模型,以更好地预测疾病进展或植入物长期稳定性。 结论与展望:人工智能驱动的未来医疗 本书最后总结了当前技术路线图,并展望了未来十年的发展方向。人工智能不再仅仅是辅助分析工具,而是深入到数据采集和成像物理学的核心环节。未来的诊断成像系统将是高度自主、自适应和多尺度的,能够根据患者的即时生理状态动态调整采集参数,并在单个扫描周期内完成从分子到宏观解剖的全方位信息获取,最终实现真正的“即时、精准、个性化”医疗。本书为读者提供了理解和参与这一变革所需的理论深度和技术广度。

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用户评价

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我必须承认,这本书的学术严谨性达到了近乎苛刻的程度。翻阅过程中,我注意到参考文献的引用是极其精准和全面的,这表明作者团队在撰写时是基于最前沿的、经过同行评审的文献基础之上。特别是在讨论图像分割和病灶识别的章节,其对不同算法的优缺点分析,细致到了对计算复杂度和鲁棒性的量化比较。这种不带感情色彩、纯粹基于数据和逻辑的分析方式,极大地增强了本书作为参考资料的可信度。它没有试图去美化任何一项技术,而是直面了每种“Advanced Technique”在实际临床环境中可能遭遇的瓶颈和局限性。这对于我们这些在实验室中寻求实际部署方案的研究人员来说,是极其宝贵的警示。很多其他同类书籍往往过于乐观地描述前景,而这本书却提供了一个更现实的视角——技术是强大的,但应用是充满挑战的。这种平衡感,使得整本书的论述既有高度,又有深度,真正体现了“研究”二字的精髓。

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这本书的阅读体验,坦率地说,更像是进行一场深度智力体操,而不是轻松的休闲阅读。我发现自己不得不频繁地停下来,去查阅那些在生物物理学和计算机科学中常见的晦涩术语。虽然这过程有些费力,但最终的收获是巨大的。它对于“Biomedical Applications”的探讨,远比我预期的要广泛和深刻。我特别关注了其中关于功能性磁共振成像(fMRI)数据分析的章节,那部分内容对于理解神经科学中的连接组学(Connectomics)至关重要。作者们巧妙地平衡了理论深度与实际操作的衔接,虽然数学公式很多,但紧随其后的图表和案例分析总能帮助读者将抽象的概念锚定在具体的临床问题上。这本书的叙事节奏非常紧凑,几乎没有一处是用来“填充篇幅”的,每一页都承载着厚重的信息量。对于那些在博士阶段或者初级研究员岗位上,需要快速掌握某一特定先进技术的人来说,这本书无疑是一本必备的“速成秘籍”,当然,前提是你有足够的心力去消化它所包含的全部信息。它成功地将多个学科的尖端知识点,以一种极其紧密的方式编织在一起。

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这本书的结构设计,无疑是按照一个系统工程的思路来布局的。它不是简单地罗列不同的成像技术,而是构建了一个从信号采集到最终临床决策支持的完整链条。从硬件层面的物理限制到软件层面的深度学习优化,作者们展现出了一种跨越多个技术层级的宏观视野。我印象最深的是关于图像质量评价和伪影消除的部分,那里详细阐述了如何利用高级统计学方法来量化图像的“好坏”,而不是仅仅依赖主观的人工判断。这部分内容对于希望建立标准化质量控制流程的团队来说,简直是如获至宝。而且,书中对新兴的、尚未完全商业化的技术也有所涉猎,这显示出编者不仅关注现有工具,更着眼于未来五到十年的技术走势。阅读此书,就像是拿到了一张通往未来影像学实验室的入场券,让你提前预演了那些尚未被广泛采用,但潜力巨大的分析方法。

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从整体的阅读感受来看,这本书的编写风格极其**务实**,几乎没有使用任何浮夸的辞藻来渲染其内容的先进性,而是让技术本身去说话。它的语言是典型的学术体,精确、无冗余,对于习惯了流畅叙事风格的读者来说,可能需要一段时间来适应这种高密度的信息传递方式。我个人倾向于将这本书作为一本**工具手册**来使用,而不是一本入门读物。当我在某个特定的研究方向上遇到瓶颈,比如需要深入理解如何利用张量分解来处理多模态数据时,我总能在这本书中找到那个精确的、经过验证的理论基础和数学推导。它不像某些科普读物那样追求广度,而是坚定地扎根于**深度**。这本书的价值不在于让你对所有影像技术都有一个模糊的认识,而在于让你成为某一两个特定“高级技术”领域的行家里手。它是一部需要反复研读,并在实际工作中不断对照参考的硬核工具书。

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这本书的封面设计着实引人注目,那种深邃的蓝色调搭配上一些复杂的、抽象的医学影像图腾,立刻给人一种专业且前沿的感觉。我本来是带着一点点探究的心理去翻阅的,毕竟“Advanced Techniques”听起来就意味着门槛不低。刚开始接触的时候,确实被其中一些高深的数学模型和复杂的信号处理术语给稍微震慑住了,感觉像是直接跳进了一个高阶的研讨会现场。然而,一旦适应了这种信息密度,我发现作者们在构建理论框架时所下的功夫是极其扎实的。他们并没有满足于停留在概念层面,而是深入到了算法实现的具体细节,这一点对于真正想在研究前沿有所突破的人来说,是无价之宝。特别是关于最新的机器学习模型如何被巧妙地整合进CT或MRI的图像重建流程中那一章,那简直是一场视觉和思维的双重盛宴,让我对未来医学影像的发展方向有了一个更清晰、更具操作性的认知。这本书绝不是那种人云亦云的综述合集,它更像是一份详尽的、由顶尖专家亲自撰写的“施工图纸”,告诉你如何从零开始搭建起一个尖端的诊断系统。我尤其欣赏它在不同成像模态之间建立联系的方式,那种跨学科的视野,使得整本书的知识结构异常稳固且具有生命力。

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