掃一掃
關注中圖網(wǎng)
官方微博
本類五星書更多>
-
>
全國計算機等級考試最新真考題庫模擬考場及詳解·二級MSOffice高級應用
-
>
決戰(zhàn)行測5000題(言語理解與表達)
-
>
軟件性能測試.分析與調優(yōu)實踐之路
-
>
第一行代碼Android
-
>
JAVA持續(xù)交付
-
>
EXCEL最強教科書(完全版)(全彩印刷)
-
>
深度學習
智能醫(yī)學影像解譯 版權信息
- ISBN：9787560670997
- 條形碼：9787560670997 ; 978-7-5606-7099-7
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
智能醫(yī)學影像解譯 內容簡介
本書在介紹智能醫(yī)學影像解譯概念、原理和算法的基礎上, 對人工智能等技術在醫(yī)學影像解譯領域的發(fā)展與應用進行詳細的論述, 主要內容包括智能醫(yī)學影像的表征學習理論基礎、智能醫(yī)學影像質量增強與去噪、智能醫(yī)學影像病變檢測與分類、智能醫(yī)學影像分割、智能醫(yī)學影像配準、跨模態(tài)智能醫(yī)學影像融合與報告生成、智能醫(yī)學影像評估與預測、醫(yī)學影像智能解譯應用系統(tǒng), 以及醫(yī)學影像智能解譯中的公開問題。
本書可作為高等院校計算機、信號與信息處理、應用數(shù)學等專業(yè)的高年級本科生和研究生的教材, 也可作為從事智能醫(yī)學影像解譯方面研究的人員的參考資料。
智能醫(yī)學影像解譯 目錄
第1章 緒論
1.1 醫(yī)學影像概述
1.2 醫(yī)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(yī)學影像的表征學習理論基礎
2.1 醫(yī)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(yī)學影像表征學習
2.2.1 稀疏字典學習
2.2.2 自編碼器
2.2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
2.2.4 深度置信網(wǎng)絡
2.2.5 生成對抗網(wǎng)絡
2.2.6 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡
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(lián)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(yī)學影像質量增強與去噪
3.1 基于稀疏表示學習的醫(yī)學影像去噪與增強
3.1.1 醫(yī)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 基于低秩分解和字典學習動態(tài)心臟MRI圖像去噪
3.1.4 局部變換域濾波器的4DMRI去噪
3.2 基于深度學習的醫(yī)學影像去噪
3.2.1 梯度正則卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的低劑量CT影像去噪
3.2.2 基于生成式對抗網(wǎng)絡重建損失約束的千伏級CT影像去噪
3.2.3 基于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(wǎng)絡的低劑量CT影像去噪
本章小結
本章參考文獻
第4章 智能醫(yī)學影像病變檢測與分類
4.1 智能醫(yī)學影像病變檢測
4.1.1 基于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(tài)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(qū)域識別
4.1.5 基于強化學習的損傷識別與輔助診斷
4.2 智能醫(yī)學影像病變分類
4.2.1 基于自適應核匹配追蹤的乳腺X射線圖像分類診斷
4.2.2 基于自步學習的結直腸鏡影像分類診斷
4.2.3 基于膠囊網(wǎng)絡的疾病類型分類
本章小結
本章參考文獻
第5章 智能醫(yī)學影像分割
5.1 智能醫(yī)學影像分割
5.1.1 基于傳統(tǒng)方法的醫(yī)學影像分割
5.1.2 基于深度學習的醫(yī)學影像分割
5.1.3 醫(yī)學影像分割評價指標
3.1.1 醫(yī)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 基于低秩分解和字典學習動態(tài)心臟 MRI圖像去噪
3.1.4 局部變換域濾波器的4DMRI去噪
3.2 基于深度學習的醫(yī)學影像去噪
3.2.1 梯度正則卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的低劑量 CT影像去噪
3.2.2 基于生成式對抗網(wǎng)絡重建損失約束的千伏級 CT影像去噪
3.2.3 基于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(wǎng)絡的低劑量 CT影像去噪
本章小結
本章參考文獻
第4 章 智能醫(yī)學影像病變檢測與分類
4.1 智能醫(yī)學影像病變檢測
4.1.1 基于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(tài) 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(qū)域識別
4.1.5 基于強化學習的損傷識別與輔助診斷
4.2 智能醫(yī)學影像病變分類
4.2.1 基于自適應核匹配追蹤的乳腺X 射線圖像分類診斷
4.2.2 基于自步學習的結直腸鏡影像分類診斷
4.2.3 基于膠囊網(wǎng)絡的疾病類型分類
本章小結
本章參考文獻
第5章 智能醫(yī)學影像分割
5.1 智能醫(yī)學影像分割
5.1.1 基于傳統(tǒng)方法的醫(yī)學影像分割
5.1.2 基于深度學習的醫(yī)學影像分割
5.1.3 醫(yī)學影像分割評價指標
5.2 智能醫(yī)學影像分割技術與應用
5.2.1 基于傳統(tǒng)方法的分割技術與應用
5.2.2 基于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(yī)學影像配準
6.1 智能醫(yī)學影像配準介紹
6.1.1 圖像配準的方法
6.1.2 剛性配準和非剛性配準
6.1.3 配準中的相似性測度
6.1.4 配準中的優(yōu)化方法
6.2 智能醫(yī)學影像配準技術與應用
6.2.1 基于傳統(tǒng)方法的配準技術與應用
6.3.2 基于深度學習的配準技術與應用
本章小結
本章參考文獻
第7章 跨模態(tài)智能醫(yī)學影像融合與報告生成
7.1 智能醫(yī)學影像融合
7.1.1 字典學習的醫(yī)學影像融合
7.1.2 基于生成式對抗網(wǎng)絡的醫(yī)學影像融合
7.2.3 Riesz濾波器和CNN深度特征表示融合
7.2 智能醫(yī)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 基于Transformer的醫(yī)學影像報告生成
本章小結
本章參考文獻
第8章 智能醫(yī)學影像評估與預測
8.1 基于傳統(tǒng)方法的評估與預測
8.1.1 基于貝葉斯框架的重建CT圖像質量評估
8.1.2 基于回歸的阿爾茨海默病評估與預測
8.2 基于深度學習的評估與預測方法
8.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的評估與預測
8.2.2 基于深度學習特征和臨床特征的宮頸癌預測
本章小結
本章參考文獻
第9章 醫(yī)學影像智能解譯應用系統(tǒng)
9.1 胃部淋巴結檢測與跟蹤系統(tǒng)
9.1.1 胃部淋巴結檢測與跟蹤系統(tǒng)框架
9.1.2 系統(tǒng)主要功能模塊
9.2 X射線影像乳腺病灶輔助診斷系統(tǒng)
9.2.1 X射線乳腺病灶輔助診斷系統(tǒng)框架
9.2.2 系統(tǒng)主要功能模塊
9.3 跨模態(tài)醫(yī)學影像器官檢索系統(tǒng)
9.3.1 跨模態(tài)醫(yī)學影像檢索系統(tǒng)架構
9.3.2 系統(tǒng)主要功能模塊
9.4 臨床頭頸部癌癥放療中自動化多器官分割系統(tǒng)
9.4.1 臨床頭頸部癌癥放療中自動化多器官分割系統(tǒng)框架
9.4.2 系統(tǒng)主要功能模塊
9.5 醫(yī)學視頻智能剪輯系統(tǒng)
9.5.1 醫(yī)學視頻智能剪輯系統(tǒng)框架
9.5.2 系統(tǒng)主要功能模塊
本章小結
本章參考文獻
第10章 醫(yī)學影像智能解譯中的公開問題
10.1 智能醫(yī)學解譯在醫(yī)學影像增強中的挑戰(zhàn)
10.1.1 MVCT影像去噪的挑戰(zhàn)
10.1.2 LDCT影像恢復的挑戰(zhàn)
10.1.3 低場強MRI解譯的挑戰(zhàn)
10.2 智能醫(yī)學解譯在醫(yī)學影像定位和分割中的挑戰(zhàn)
10.2.1 智能醫(yī)學解譯在手術、放療適合度判定中的挑戰(zhàn)
10.2.2 智能醫(yī)學解譯在病變區(qū)域自動化定位與腫瘤分割中的挑戰(zhàn)
10.3 智能醫(yī)學解譯在醫(yī)學影像檢索中的挑戰(zhàn)
10.3.1 跨模態(tài)醫(yī)學影像檢索語義解析的挑戰(zhàn)
10.3.2 醫(yī)學影像檢索結果呈現(xiàn)的挑戰(zhàn)
10.4 智能醫(yī)學解譯在跨模態(tài)影像融合中的挑戰(zhàn)
10.4.1 實時跨模態(tài)影像配準引導精準手術反應速度提升的挑戰(zhàn)
10.4.2 跨模態(tài)醫(yī)學影像配準精準度評估的挑戰(zhàn)
10.4.3 跨模態(tài)醫(yī)學影像非剛性配準模型優(yōu)化的挑戰(zhàn)
本章小結
展開全部
智能醫(yī)學影像解譯 作者簡介
緱水平，女，西安電子科技大學教授，計算機科學與技術專業(yè)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(yī)學影像處理方面的博士后研究。現(xiàn)為中國人工智能學會智能教育技術專業(yè)委員會委員、中國圖象圖形學學會多媒體專業(yè)委員會委員、IEEE高級會員、中國電子學會高級會員、中國計算機學會高級會員，“高等學校學科創(chuàng)新引智計劃”（簡稱“111計劃”）創(chuàng)新引智基地骨干成員、“教育部歸國人員實驗室”成員、“教育部創(chuàng)新團隊”骨干成員。主要從事醫(yī)學影像分類與識別、大數(shù)據(jù)分析與挖掘、人工智能算法方面的研究，近年來負責國家自然科學基金項目、陜西省重點研發(fā)計劃項目、自然科學基金項目，將神經(jīng)網(wǎng)絡、免疫克隆計算、稀疏表示、GPU并行計算和機器學習與數(shù)據(jù)挖掘相結合，應用于手勢識別、圖像目標檢測、配準和輔助診斷、醫(yī)學圖像淋巴結檢測和醫(yī)學圖像增強與分割等，提出了多種新穎的學習算法，并在雷達圖像和醫(yī)學圖像中進行了驗證。此方面累計發(fā)表論文80多篇，授權中國發(fā)明專利70余項，獲得軟件著作權10余項；培養(yǎng)碩士、博士100余人。
書友推薦
- >
名家?guī)阕x魯迅:朝花夕拾
- >
詩經(jīng)-先民的歌唱
- >
伯納黛特,你要去哪(2021新版)
- >
巴金－再思錄
- >
我從未如此眷戀人間
- >
莉莉和章魚
- >
大紅狗在馬戲團-大紅狗克里弗-助人
- >
二體千字文
本類暢銷
