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内容大纲
本书在介绍智能医学影像解译概念、原理和算法的基础上，对人工智能等技术在医学影像解译领域的发展与应用进行详细的论述，主要内容包括智能医学影像的表征学习理论基础、智能医学影像质量增强与去噪、智能医学影像病变检测与分类、智能医学影像分割、智能医学影像配准、跨模态智能医学影像融合与报告生成、智能医学影像评估与预测、医学影像智能解译应用系统，以及医学影像智能解译中的公开问题。
本书可作为高等院校计算机、信号与信息处理、应用数学等专业的高年级本科生和研究生的教材，也可作为从事智能医学影像解译方面研究的人员的参考资料。 -
作者介绍
缑水平，女，西安电子科技大学教授，计算机科学与技术专业博士生导师。2013-2015年在美国加利福尼亚大学洛杉矶分校（UCLA）从事医学影像处理方面的博士后研究。现为中国人工智能学会智能教育技术专业委员会委员、中国图象图形学学会多媒体专业委员会委员、IEEE高级会员、中国电子学会高级会员、中国计算机学会高级会员，“高等学校学科创新引智计划”（简称“111计划”）创新引智基地骨干成员、“教育部归国人员实验室”成员、“教育部创新团队”骨干成员。主要从事医学影像分类与识别、大数据分析与挖掘、人工智能算法方面的研究，近年来负责国家自然科学基金项目、陕西省重点研发计划项目、自然科学基金项目，将神经网络、免疫克隆计算、稀疏表示、GPU并行计算和机器学习与数据挖掘相结合，应用于手势识别、图像目标检测、配准和辅助诊断、医学图像淋巴结检测和医学图像增强与分割等，提出了多种新颖的学习算法，并在雷达图像和医学图像中进行了验证。此方面累计发表论文80多篇，授权中国发明专利70余项，获得软件著作权10余项；培养硕士、博士100余人。 -
目录
第1章 绪论
1.1 医学影像概述
1.2 医学影像智能解译概述
1.3 本书结构
本章小结
本章参考文献
第2章 智能医学影像的表征学习理论基础
2.1 医学影像预处理
2.1.1 格式转换
2.1.2 校正
2.1.3 调窗
2.1.4 归一化和标准化
2.1.5 插值
2.2 医学影像表征学习
2.2.1 稀疏字典学习
2.2.2 自编码器
2.2.3 卷积神经网络
2.2.4 深度置信网络
2.2.5 生成对抗网络
2.2.6 递归神经网络
2.3 深度学习新模型
2.3.1 深度迁移学习
2.3.2 多任务深度学习
2.3.3 小样本深度学习
2.3.4 联邦机器学习
2.3.5 Transformer模型
本章小结
本章参考文献
第3章 智能医学影像质量增强与去噪
3.1 基于稀疏表示学习的医学影像去噪与增强
3.1.1 医学影像去噪的滤波方法
3.1.2 三维块匹配滤波器的兆伏级CT去噪与软组织对比度增强
3.1.3 基于低秩分解和字典学习动态心脏MRI图像去噪
3.1.4 局部变换域滤波器的4DMRI去噪
3.2 基于深度学习的医学影像去噪
3.2.1 梯度正则卷积神经网络的低剂量CT影像去噪
3.2.2 基于生成式对抗网络重建损失约束的千伏级CT影像去噪
3.2.3 基于降噪自动编码器的兆伏级CT影像去噪
3.2.4 3D卷积编码-解码网络的低剂量CT影像去噪
本章小结
本章参考文献
第4章 智能医学影像病变检测与分类
4.1 智能医学影像病变检测
4.1.1 基于视觉注意和字典学习的胃部CT图像淋巴结检测
4.1.2 不确定性迁移学习的新冠病变检测
4.1.3 动态MRI的自动胰腺定位与追踪
4.1.4 三维千伏级CT影像前列腺病变区域识别
4.1.5 基于强化学习的损伤识别与辅助诊断
4.2 智能医学影像病变分类
4.2.1 基于自适应核匹配追踪的乳腺X射线图像分类诊断
4.2.2 基于自步学习的结直肠镜影像分类诊断
4.2.3 基于胶囊网络的疾病类型分类
本章小结
本章参考文献
第5章 智能医学影像分割
5.1 智能医学影像分割
5.1.1 基于传统方法的医学影像分割
5.1.2 基于深度学习的医学影像分割
5.1.3 医学影像分割评价指标
3.1.1 医学影像去噪的滤波方法
3.1.2 三维块匹配滤波器的兆伏级 CT 去噪与软组织对比度增强
3.1.3 基于低秩分解和字典学习动态心脏 MRI图像去噪
3.1.4 局部变换域滤波器的4DMRI去噪
3.2 基于深度学习的医学影像去噪
3.2.1 梯度正则卷积神经网络的低剂量 CT影像去噪
3.2.2 基于生成式对抗网络重建损失约束的千伏级 CT影像去噪
3.2.3 基于降噪自动编码器的兆伏级 CT 影像去噪
3.2.43 D卷积编码-解码网络的低剂量 CT影像去噪
本章小结
本章参考文献
第4 章 智能医学影像病变检测与分类
4.1 智能医学影像病变检测
4.1.1 基于视觉注意和字典学习的胃部CT图像淋巴结检测
4.1.2 不确定性迁移学习的新冠病变检测
4.1.3 动态 MRI 的自动胰腺定位与追踪
4.1.4 三维千伏级CT影像前列腺病变区域识别
4.1.5 基于强化学习的损伤识别与辅助诊断
4.2 智能医学影像病变分类
4.2.1 基于自适应核匹配追踪的乳腺X 射线图像分类诊断
4.2.2 基于自步学习的结直肠镜影像分类诊断
4.2.3 基于胶囊网络的疾病类型分类
本章小结
本章参考文献
第5章 智能医学影像分割
5.1 智能医学影像分割
5.1.1 基于传统方法的医学影像分割
5.1.2 基于深度学习的医学影像分割
5.1.3 医学影像分割评价指标
5.2 智能医学影像分割技术与应用
5.2.1 基于传统方法的分割技术与应用
5.2.2 基于深度学习的分割技术与应用
本章小结
本章参考文献
第6章 智能医学影像配准
6.1 智能医学影像配准介绍
6.1.1 图像配准的方法
6.1.2 刚性配准和非刚性配准
6.1.3 配准中的相似性测度
6.1.4 配准中的优化方法
6.2 智能医学影像配准技术与应用
6.2.1 基于传统方法的配准技术与应用
6.3.2 基于深度学习的配准技术与应用
本章小结
本章参考文献
第7章 跨模态智能医学影像融合与报告生成
7.1 智能医学影像融合
7.1.1 字典学习的医学影像融合
7.1.2 基于生成式对抗网络的医学影像融合
7.2.3 Riesz滤波器和CNN深度特征表示融合
7.2 智能医学影像报告生成
7.2.1 多通道图文互相约束的喉镜报告生成
7.2.2 视觉-语义属性相互注意的内窥镜图像报告生成
7.2.3 基于Transformer的医学影像报告生成
本章小结
本章参考文献
第8章 智能医学影像评估与预测
8.1 基于传统方法的评估与预测
8.1.1 基于贝叶斯框架的重建CT图像质量评估
8.1.2 基于回归的阿尔茨海默病评估与预测
8.2 基于深度学习的评估与预测方法
8.2.1 卷积神经网络的评估与预测
8.2.2 基于深度学习特征和临床特征的宫颈癌预测
本章小结
本章参考文献
第9章 医学影像智能解译应用系统
9.1 胃部淋巴结检测与跟踪系统
9.1.1 胃部淋巴结检测与跟踪系统框架
9.1.2 系统主要功能模块
9.2 X射线影像乳腺病灶辅助诊断系统
9.2.1 X射线乳腺病灶辅助诊断系统框架
9.2.2 系统主要功能模块
9.3 跨模态医学影像器官检索系统
9.3.1 跨模态医学影像检索系统架构
9.3.2 系统主要功能模块
9.4 临床头颈部癌症放疗中自动化多器官分割系统
9.4.1 临床头颈部癌症放疗中自动化多器官分割系统框架
9.4.2 系统主要功能模块
9.5 医学视频智能剪辑系统
9.5.1 医学视频智能剪辑系统框架
9.5.2 系统主要功能模块
本章小结
本章参考文献
第10章 医学影像智能解译中的公开问题
10.1 智能医学解译在医学影像增强中的挑战
10.1.1 MVCT影像去噪的挑战
10.1.2 LDCT影像恢复的挑战
10.1.3 低场强MRI解译的挑战
10.2 智能医学解译在医学影像定位和分割中的挑战
10.2.1 智能医学解译在手术、放疗适合度判定中的挑战
10.2.2 智能医学解译在病变区域自动化定位与肿瘤分割中的挑战
10.3 智能医学解译在医学影像检索中的挑战
10.3.1 跨模态医学影像检索语义解析的挑战
10.3.2 医学影像检索结果呈现的挑战
10.4 智能医学解译在跨模态影像融合中的挑战
10.4.1 实时跨模态影像配准引导精准手术反应速度提升的挑战
10.4.2 跨模态医学影像配准精准度评估的挑战
10.4.3 跨模态医学影像非刚性配准模型优化的挑战
本章小结
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