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智能醫學影像解譯/西電科技專著系列叢書

  • 作者：編者:緱水平//童諾//姚瑤//焦昶哲//毛莎莎等|責編:寧曉蓉
  • 出版社：西安電子科大
  • ISBN：9787560670997
  • 出版日期：2024/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：312
人民幣：RMB 49 元      售價：元
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內容大鋼
    本書在介紹智能醫學影像解譯概念、原理和演算法的基礎上，對人工智慧等技術在醫學影像解譯領域的發展與應用進行詳細的論述，主要內容包括智能醫學影像的表徵學習理論基礎、智能醫學影像質量增強與去噪、智能醫學影像病變檢測與分類、智能醫學影像分割、智能醫學影像配准、跨模態智能醫學影像融合與報告生成、智能醫學影像評估與預測、醫學影像智能解譯應用系統，以及醫學影像智能解譯中的公開問題。
    本書可作為高等院校電腦、信號與信息處理、應用數學等專業的高年級本科生和研究生的教材，也可作為從事智能醫學影像解譯方面研究的人員的參考資料。
作者介紹
編者:緱水平//童諾//姚瑤//焦昶哲//毛莎莎等|責編:寧曉蓉
    緱水平，女，西安電子科技大學教授，電腦科學與技術專業博士生導師。2013-2015年在美國加利福尼亞大學洛杉磯分校（UCLA）從事醫學影像處理方面的博士后研究。現為中國人工智慧學會智能教育技術專業委員會委員、中國圖象圖形學學會多媒體專業委員會委員、IEEE高級會員、中國電子學會高級會員、中國電腦學會高級會員，「高等學校學科創新引智計劃」（簡稱「111計劃」）創新引智基地骨幹成員、「教育部歸國人員實驗室」成員、「教育部創新團隊」骨幹成員。主要從事醫學影像分類與識別、大數據分析與挖掘、人工智慧演算法方面的研究，近年來負責國家自然科學基金項目、陝西省重點研發計劃項目、自然科學基金項目，將神經網路、免疫克隆計算、稀疏表示、GPU並行計算和機器學習與數據挖掘相結合，應用於手勢識別、圖像目標檢測、配准和輔助診斷、醫學圖像淋巴結檢測和醫學圖像增強與分割等，提出了多種新穎的學習演算法，並在雷達圖像和醫學圖像中進行了驗證。此方面累計發表論文80多篇，授權中國發明專利70余項，獲得軟體著作權10余項；培養碩士、博士100餘人。
目錄
第1章  緒論
  1.1  醫學影像概述
  1.2  醫學影像智能解譯概述
  1.3  本書結構
  本章小結
  本章參考文獻
第2章  智能醫學影像的表徵學習理論基礎
  2.1  醫學影像預處理
    2.1.1  格式轉換
    2.1.2  校正
    2.1.3  調窗
    2.1.4  歸一化和標準化
    2.1.5  插值
  2.2  醫學影像表徵學習
    2.2.1  稀疏字典學習
    2.2.2  自編碼器
    2.2.3  卷積神經網路
    2.2.4  深度置信網路
    2.2.5  生成對抗網路
    2.2.6  遞歸神經網路
  2.3  深度學習新模型
    2.3.1  深度遷移學習
    2.3.2  多任務深度學習
    2.3.3  小樣本深度學習
    2.3.4  聯邦機器學習
    2.3.5  Transformer模型
  本章小結
  本章參考文獻
第3章  智能醫學影像質量增強與去噪
  3.1  基於稀疏表示學習的醫學影像去噪與增強
    3.1.1  醫學影像去噪的濾波方法
    3.1.2  三維塊匹配濾波器的兆伏級CT去噪與軟組織對比度增強
    3.1.3  基於低秩分解和字典學習動態心臟MRI圖像去噪
    3.1.4  局部變換域濾波器的4DMRI去噪
  3.2  基於深度學習的醫學影像去噪
    3.2.1  梯度正則卷積神經網路的低劑量CT影像去噪
    3.2.2  基於生成式對抗網路重建損失約束的千伏級CT影像去噪
    3.2.3  基於降噪自動編碼器的兆伏級CT影像去噪
    3.2.4  3D卷積編碼-解碼網路的低劑量CT影像去噪
  本章小結
  本章參考文獻
第4章  智能醫學影像病變檢測與分類
  4.1  智能醫學影像病變檢測
    4.1.1  基於視覺注意和字典學習的胃部CT圖像淋巴結檢測
    4.1.2  不確定性遷移學習的新冠病變檢測
    4.1.3  動態MRI的自動胰腺定位與追蹤
    4.1.4  三維千伏級CT影像前列腺病變區域識別
    4.1.5  基於強化學習的損傷識別與輔助診斷
  4.2  智能醫學影像病變分類
    4.2.1  基於自適應核匹配追蹤的乳腺X射線圖像分類診斷

    4.2.2  基於自步學習的結直腸鏡影像分類診斷
    4.2.3  基於膠囊網路的疾病類型分類
  本章小結
  本章參考文獻
第5章  智能醫學影像分割
  5.1  智能醫學影像分割
    5.1.1  基於傳統方法的醫學影像分割
    5.1.2  基於深度學習的醫學影像分割
    5.1.3  醫學影像分割評價指標
    3.1.1  醫學影像去噪的濾波方法
    3.1.2  三維塊匹配濾波器的兆伏級 CT 去噪與軟組織對比度增強
    3.1.3  基於低秩分解和字典學習動態心臟 MRI圖像去噪
    3.1.4  局部變換域濾波器的4DMRI去噪
  3.2  基於深度學習的醫學影像去噪
    3.2.1  梯度正則卷積神經網路的低劑量 CT影像去噪
    3.2.2  基於生成式對抗網路重建損失約束的千伏級 CT影像去噪
    3.2.3  基於降噪自動編碼器的兆伏級 CT 影像去噪
    3.2.43  D卷積編碼-解碼網路的低劑量 CT影像去噪
  本章小結
  本章參考文獻
第4 章  智能醫學影像病變檢測與分類
  4.1  智能醫學影像病變檢測
    4.1.1  基於視覺注意和字典學習的胃部CT圖像淋巴結檢測
    4.1.2  不確定性遷移學習的新冠病變檢測
    4.1.3  動態 MRI 的自動胰腺定位與追蹤
    4.1.4  三維千伏級CT影像前列腺病變區域識別
    4.1.5  基於強化學習的損傷識別與輔助診斷
  4.2  智能醫學影像病變分類
    4.2.1  基於自適應核匹配追蹤的乳腺X 射線圖像分類診斷
    4.2.2  基於自步學習的結直腸鏡影像分類診斷
    4.2.3  基於膠囊網路的疾病類型分類
  本章小結
  本章參考文獻
第5章  智能醫學影像分割
  5.1  智能醫學影像分割
    5.1.1  基於傳統方法的醫學影像分割
    5.1.2  基於深度學習的醫學影像分割
    5.1.3  醫學影像分割評價指標
  5.2  智能醫學影像分割技術與應用
    5.2.1  基於傳統方法的分割技術與應用
    5.2.2  基於深度學習的分割技術與應用
  本章小結
  本章參考文獻
第6章  智能醫學影像配准
  6.1  智能醫學影像配准介紹
    6.1.1  圖像配準的方法
    6.1.2  剛性配准和非剛性配准
    6.1.3  配准中的相似性測度
    6.1.4  配准中的優化方法
  6.2  智能醫學影像配准技術與應用

    6.2.1  基於傳統方法的配准技術與應用
    6.3.2  基於深度學習的配准技術與應用
  本章小結
  本章參考文獻
第7章  跨模態智能醫學影像融合與報告生成
  7.1  智能醫學影像融合
    7.1.1  字典學習的醫學影像融合
    7.1.2  基於生成式對抗網路的醫學影像融合
    7.2.3  Riesz濾波器和CNN深度特徵表示融合
  7.2  智能醫學影像報告生成
    7.2.1  多通道圖文互相約束的喉鏡報告生成
    7.2.2  視覺-語義屬性相互注意的內窺鏡圖像報告生成
    7.2.3  基於Transformer的醫學影像報告生成
  本章小結
  本章參考文獻
第8章  智能醫學影像評估與預測
  8.1  基於傳統方法的評估與預測
    8.1.1  基於貝葉斯框架的重建CT圖像質量評估
    8.1.2  基於回歸的阿爾茨海默病評估與預測
  8.2  基於深度學習的評估與預測方法
    8.2.1  卷積神經網路的評估與預測
    8.2.2  基於深度學習特徵和臨床特徵的宮頸癌預測
  本章小結
  本章參考文獻
第9章  醫學影像智能解譯應用系統
  9.1  胃部淋巴結檢測與跟蹤系統
    9.1.1  胃部淋巴結檢測與跟蹤系統框架
    9.1.2  系統主要功能模塊
  9.2  X射線影像乳腺病灶輔助診斷系統
    9.2.1  X射線乳腺病灶輔助診斷系統框架
    9.2.2  系統主要功能模塊
  9.3  跨模態醫學影像器官檢索系統
    9.3.1  跨模態醫學影像檢索系統架構
    9.3.2  系統主要功能模塊
  9.4  臨床頭頸部癌症放療中自動化多器官分割系統
    9.4.1  臨床頭頸部癌症放療中自動化多器官分割系統框架
    9.4.2  系統主要功能模塊
  9.5  醫學視頻智能剪輯系統
    9.5.1  醫學視頻智能剪輯系統框架
    9.5.2  系統主要功能模塊
  本章小結
  本章參考文獻
第10章  醫學影像智能解譯中的公開問題
  10.1  智能醫學解譯在醫學影像增強中的挑戰
    10.1.1  MVCT影像去噪的挑戰
    10.1.2  LDCT影像恢復的挑戰
    10.1.3  低場強MRI解譯的挑戰
  10.2  智能醫學解譯在醫學影像定位和分割中的挑戰
    10.2.1  智能醫學解譯在手術、放療適合度判定中的挑戰
    10.2.2  智能醫學解譯在病變區域自動化定位與腫瘤分割中的挑戰

  10.3  智能醫學解譯在醫學影像檢索中的挑戰
    10.3.1  跨模態醫學影像檢索語義解析的挑戰
    10.3.2  醫學影像檢索結果呈現的挑戰
  10.4  智能醫學解譯在跨模態影像融合中的挑戰
    10.4.1  實時跨模態影像配准引導精準手術反應速度提升的挑戰
    10.4.2  跨模態醫學影像配准精準度評估的挑戰
    10.4.3  跨模態醫學影像非剛性配准模型優化的挑戰
本章小結

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