Health Technology Assessments by the National Institute for Health and Clinical Excellence pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Schlander, Michael

出品人:

页数:269

译者:

出版时间:2007-12

价格:$ 111.87

装帧:

isbn号码:9780387719955

丛书系列:

图书标签:

工具书
HTA
Health Technology Assessment
NICE
Healthcare Policy
Health Economics
Evidence-Based Medicine
Clinical Decision Making
Technology Innovation
United Kingdom
Health Services Research
Medical Technology

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具体描述

The National Institute for Health and Clinical Excellence (NICE) has been regarded as a role model for the implementation of cost-effectiveness analysis (CEA), and is being closely watched by health care policy makers across the globe. This book examines Britain's highly acclaimed approach to CEA and its international potential. It dissects the robustness of the agency's technology appraisal processes as NICE evaluates innovative methods for diagnosis and intervention. Coverage provides a step-by-step explanation of the NICE appraisal process and examines its successes and limitations.

深度学习在医疗影像诊断中的应用前沿本书聚焦于当前人工智能领域中最具革命性的分支之一——深度学习，如何在医疗影像分析与诊断中发挥关键作用。在过去的十年中，随着计算能力的飞速增长和海量医学图像数据的积累，深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNNs）和更复杂的变体，已经从理论研究走向了临床实践的前沿。本书旨在为临床医生、生物医学工程师、数据科学家以及对医疗AI感兴趣的研究人员提供一个全面且深入的视角，探讨如何构建、训练、验证和部署高效、可靠的深度学习系统用于疾病的早期检测、精确分期和预后判断。第一部分：基础理论与医学影像的数字化转型本部分首先为读者打下坚实的基础，回顾了深度学习的核心概念，并着重阐述了医学影像数据（如X射线、CT、MRI、PET和病理切片）在数字化过程中的独特性和挑战。第一章：深度学习的基石本章详细介绍了神经网络的基本结构，包括前馈网络、激活函数、损失函数和优化算法（如SGD、Adam）。随后，深入探讨卷积神经网络（CNNs）的工作原理，包括卷积层、池化层、批归一化（Batch Normalization）和残差连接（Residual Connections）如何有效地捕捉图像特征。我们还将对比不同架构的演变，从LeNet、AlexNet到VGG、ResNet和Inception系列，重点分析这些设计决策如何适应医学图像的复杂性。第二章：医学影像数据的特殊性与预处理医学图像的获取、存储和处理面临着多模态、高维度和稀疏性等挑战。本章细致讲解了DICOM标准的结构，以及如何进行关键的预处理步骤，包括：强度标准化、图像配准（Registration）、降噪和平滑技术。此外，我们还讨论了如何处理三维（3D）和四维（4D）数据（如动态MRI），以及处理极高分辨率的数字病理图像（Whole Slide Images, WSIs）时所采用的切片（Patching）和多尺度分析技术。第三章：数据标注与数据增强策略高质量的标注是深度学习成功的先决条件，但医学领域中专家标注资源稀缺且成本高昂。本章深入探讨了不同类型的标注（点、边界框、分割掩码），以及半监督学习、弱监督学习和主动学习等减少人工依赖的策略。同时，针对医学图像数据有限的特性，我们系统地回顾了数据增强技术，包括几何变换、像素空间增强以及更先进的、基于GANs（生成对抗网络）的合成数据生成方法。第二部分：核心应用：从检测到量化本部分将理论应用于具体的临床场景，展示深度学习在不同影像模态中的实际部署和效果评估。第四章：疾病的自动检测与分类本章侧重于“有无”疾病的判断。我们详细分析了分类任务（Classification）中的模型选择和性能指标（如AUC、敏感性、特异性）。重点案例包括：使用胸部X光片检测肺炎或肺结节、使用眼底照片筛查糖尿病视网膜病变。我们还将对比基于传统机器学习方法与深度学习方法的性能提升，并探讨如何利用迁移学习（Transfer Learning）来加速新疾病模型的开发。第五章：精确的图像分割与三维重建图像分割（Segmentation）是实现精确量化和手术规划的基础。本章深入讲解了用于像素级分类的先进网络架构，如U-Net及其变体（如V-Net用于3D数据），以及用于边界清晰度优化的损失函数（如Dice Loss）。应用实例包括：肿瘤体积的自动测量、器官轮廓的精确勾画、以及从CT数据中重建复杂血管结构，为介入治疗提供指导。第六章：预测建模与预后分析超越即时的诊断，深度学习正被用于预测患者的未来病程。本章探讨了如何将影像特征与临床数据（电子病历、基因组数据）融合，构建多模态预测模型。我们关注时间序列分析在预测疾病进展（如阿尔茨海默病的认知衰退速度）中的应用，以及如何使用生存分析（Survival Analysis）方法来评估影像生物标志物（Radiomics/Deep Features）对患者生存期的影响。第三部分：模型的可信赖性、部署与未来挑战构建一个准确的模型只是第一步，确保其在真实临床环境中的稳健性、可解释性和合规性至关重要。第七章：模型的可解释性（XAI）与可信赖性在医疗决策中，“黑箱”模型是不可接受的。本章系统梳理了解释性人工智能（Explainable AI, XAI）的技术，包括梯度加权类激活映射（Grad-CAM）、特征可视化和局部可解释模型（LIME）。我们讨论了如何利用这些工具来验证模型是否关注了正确的病理区域，并探讨了模型鲁棒性（Robustness）的评估，特别是对对抗性攻击（Adversarial Attacks）的防御策略，以确保系统在面对真实世界中的数据噪声时依然可靠。第八章：从实验室到临床工作流的部署成功的AI工具必须无缝集成到现有的医院信息系统（PACS/HIS）中。本章详细讨论了临床部署的实践问题，包括：边缘计算的需求、实时推理的优化、延迟管理以及模型验证（Validation）和持续监控（Monitoring）的流程。我们还将探讨监管审批（如FDA/CE标记）对模型性能和文档的要求，确保技术的可行性与合规性同步发展。第九章：新兴趋势与伦理考量最后，本章展望了深度学习在医疗影像领域未来的发展方向，包括自监督学习（Self-Supervised Learning）在无需大量标注数据的情况下学习通用特征的潜力，以及结合基础科学知识的“物理知情AI”模型的构建。同时，我们将严肃探讨AI在医疗领域带来的伦理和社会影响，包括算法偏见（Bias）对不同人群的诊断公平性影响、数据隐私保护（如联邦学习的应用）以及医疗责任的界定问题。本书通过结合最新的研究成果、详实的案例分析和对实际部署挑战的深入探讨，旨在推动深度学习技术在提升全球医疗质量和效率方面发挥其应有的潜力。