包邮大数据时代的医学图像分析原理与方法

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作者：主编：卢虹冰、张红梅；副主编：张国鹏、戎

出版社：清华大学出版社

本类榜单：教材

分类：教材 > 研究生/本科/专科教材 > 医学

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图文详情

ISBN：9787302672241
装帧：平装
册数：暂无
重量：暂无
开本：其他
页数：208
出版时间：2024-09-01
条形码：9787302672241 ; 978-7-302-67224-1

本书特色

本书主要介绍经典基础的图像分析方法，内容包括从物理参量成像到数字图像、空域图像增强、变换域图像增强、图像去噪恢复、医学图享配准、医学图像分割和医学图像分析临床应用等。本书可作为医学和工科的交叉学科及高等院校相关研究领域教学使用，对培养人工智能医学精准诊疗人才具有重要意义。

内容简介

"全书以通俗易懂的语言、翔实生动的实例，全面介绍了大数据背景下医学图像分析方法。全书共分上下两册，总计17章，上册主要介绍经典基础的图像分析方法，内容包括从物理参量成像到数字图像、空域图像增强、变换域图像增强、图像去噪恢复、医学图享配准、医学图像分割和医学图像分析临床应用等。下册主要介绍机器学习等**的图像分析方法，内容包括机器学习原理、深度学习原理、优化和训练网络、基于深度学习的医学图像分类、目标检测、医学图像分割、多模态图像和超分辨图像生成、基于Transformer的自注意力学习、稀疏成像数据的图像重建和图卷积网络等。与市场上同类教材相比，本书从医学图像分析的实际需求出发，在讲解相关知识的同时结合附录中临床医学图像分析处理代码、公开数据集和相关比赛信息，力求让读者能够学以致用、快速掌握。本书内容更加适用于医学和工科的交叉学科，可作为高等院校相关研究领域的优秀教材，对培养人工智能医学精准诊疗人才具有重要意义。"

第1章从物理参量成像到数字图像 1.1 医学成像方法简介 1.2 医学成像及数字化 1.3 医学图像中的噪声模型 1.4 医学图像处理技术概述 1.5 主要挑战与发展前景 1.6 本章小结参考文献第2章图像增强 2.1 图像的空间域增强 2.2 图像的频域增强 2.3 本章小结参考文献第3章基于PDE演变的图像扩散增强 3.1 扩散的物理模型 3.2 图像扩散的变分模型 3.3 数值实现快速算法 3.4 实际案例 3.5 本章小结参考文献第4章医学图像恢复 4.1 图像恢复模型 4.2 含噪医学图像恢复 4.3 退化医学图像恢复 4.4 医学图像伪影校正 4.5 本章小结参考文献第5章医学图像配准 5.1 空间变换 5.2 刚体配准方法 5.3 非刚体配准方法 5.4 本章小结参考文献第6章医学图像分割 6.1 优化阈值法 6.2 模糊聚类算法 6.3 基于层次Markov Random Field(MRF)的MR图像分割 6.4 水平集 6.5 本章小结参考文献第7章序列医学图像分析 7.1 序列医学图像 7.2 基于块匹配算法的序列图像分析 7.3 基于序列超声图像的可变形组织高分辨率重建 7.4 本章小结参考文献附录附录A 测地线主动轮廓运动方程的推导附录B Mumford-Shah函数极小化的变分推导附录C 扩散PDE的AOS策略快速算法推导

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