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醫學影像深度學習(面向新工科的電工電子信息基礎課程系列教材)

  • 作者：編者:粘永健|責編:文怡
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302635550
  • 出版日期：2023/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：155
人民幣：RMB 59 元      售價：元
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內容大鋼
    本書首先簡要介紹人工智慧與深度學習的發展歷程和應用、臨床各種成像以及深度學習環境；然後重點圍繞醫學影像分類、目標檢測和分割三大基本任務展開講解，闡述每種任務的基本概念與臨床意義，介紹典型的深度神經網路，給出醫學影像數據集的構建，網路的訓練、測試以及性能評價方面的具體方法；最後介紹醫學影像深度學習領域常用的公開數據集。此外，針對三大基本任務給出六個案例。
    本書可作為高等醫科院校或高等院校醫學相關專業高年級本科生和研究生的教材或參考書，也可供相關領域的科研人員、工程技術人員參考。
作者介紹
編者:粘永健|責編:文怡
目錄
第1章  人工智慧之深度學習
  1.1  人工智慧簡介
    1.1.1  基本概念
    1.1.2  發展歷程
  1.2  深度學習簡介
  1.3  深度學習在醫學影像處理中的應用
  1.4  本章小結
  參考文獻
第2章  醫學成像簡介
  2.1  X射線成像
    2.1.1  成像原理
    2.1.2  影像特點
    2.1.3  臨床應用
  2.2  CT成像
    2.2.1  成像原理
    2.2.2  影像特點
    2.2.3  臨床應用
  2.3  MRI成像
    2.3.1  成像原理
    2.3.2  影像特點
    2.3.3  臨床應用
  2.4  超聲成像
    2.4.1  成像原理
    2.4.2  影像特點
    2.4.3  臨床應用
  2.5  醫療內窺鏡成像
    2.5.1  成像原理
    2.5.2  影像特點
    2.5.3  臨床應用
  2.6  數字病理成像
    2.6.1  成像原理
    2.6.2  影像特點
    2.6.3  臨床應用
  2.7  本章小結
  參考文獻
第3章  深度學習環境
  3.1  編程語言和環境
    3.1.1  編程語言
    3.1.2  編程環境
  3.2  深度學習框架
  3.3  PyTorch深度學習環境的搭建
  3.4  本章小結
  參考文獻
第4章  基於深度學習的醫學影像分類
  4.1  引言
  4.2  卷積神經網路
  4.3  面向分類的深度神經網路
  4.4  臨床選題
  4.5  醫學影像數據集的構建
    4.5.1  醫學影像的收集

    4.5.2  醫學影像的標注
  4.6  網路的訓練和測試
    4.6.1  數據集的劃分
    4.6.2  數據預處理
    4.6.3  分類網路的選擇
    4.6.4  損失函數和優化方式
    4.6.5  網路超參數的調整
    4.6.6  欠擬合和過擬合
  4.7  分類性能的評價
    4.7.1  基於指標體系的性能評價
    4.7.2  基於人機對比的性能評價
    4.7.3  基於壓力測試的性能評價
    4.7.4  類激活映射圖
  4.8  本章小結
  參考文獻
第5章  基於深度學習的醫學影像目標檢測
  5.1  引言
  5.2  面向目標檢測的深度神經網路
    5.2.1  Two?stage方案
    5.2.2  One?stage方案
  5.3  臨床選題
  5.4  醫學影像數據集的構建
    5.4.1  醫學影像的收集
    5.4.2  醫學影像的標注
  5.5  網路的訓練和測試
    5.5.1  數據集的劃分
    5.5.2  數據預處理
    5.5.3  目標檢測網路的選擇
    5.5.4  損失函數和優化方式
    5.5.5  網路超參數的調整
  5.6  目標檢測性能的評價
    5.6.1  基於指標體系的性能評價
    5.6.2  基於人機對比的性能評價
    5.6.3  基於壓力測試的性能評價
  5.7  本章小結
  參考文獻
第6章  基於深度學習的醫學影像分割
  6.1  引言
  6.2  面向分割的深度神經網路
  6.3  臨床選題
  6.4  醫學影像數據集的構建
    6.4.1  醫學影像數據的收集
    6.4.2  醫學影像數據的標注
  6.5  網路的訓練和測試
    6.5.1  數據集的劃分
    6.5.2  數據集的預處理
    6.5.3  分割網路的選取
    6.5.4  損失函數和優化方式
    6.5.5  網路超參數的調整
  6.6  分割性能的評價

    6.6.1  基於指標體系的性能評價
    6.6.2  基於實際應用的性能評價
  6.7  本章小結
  參考文獻
第7章  醫學影像公開數據集
  7.1  引言
  7.2  面向分類的公開數據集
  7.3  面向目標檢測的公開數據集
  7.4  面向分割的公開數據集
  7.5  公開數據集的優勢和不足
  7.6  本章小結
  參考文獻
案例篇
  案例1  乳腺腫瘤良惡性的識別
  案例2  新型冠狀病毒感染的識別
  案例3  心影增大的檢測
  案例4  紅細胞的檢測
  案例5  心臟MRI的分割
  案例6  超聲心動圖的分割

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