- 医学影像智能分析基础(供临床医学医学影像技术生物医学工程生命科学及计算机相关专业使用普通高等学校教材)
- - 作者：编者:刘继欣//张明|责编:汪信武
  - 出版社：人民卫生
  - ISBN：9787117356718
  - 出版日期：2023/11/01
  - 页数：152
- 售价：27.6

内容大纲
为了系统介绍医学影像分析的基础知识，本教材首先介绍MATLAB语言与医学影像数据格式，主要介绍MATLAB语言表示法的基本知识和求解医学影像处理问题的软件环境；进而介绍医学影像的常用特征指标，主要让学生掌握基于MATLAB语言的数学测度计算方法及其所表达的图像意义；接下来介绍图像特征分析中的参数估计与假设检验，系统介绍针对医学影像特征的基本统计学方法；进一步介绍医学影像分析中常用的相关分析与线性回归的分析方法，使学生可以从大量图像特征中提取与疾病关联最大的指标；最后介绍医学影像中的机器学习方法，让学生初步完成对海量影像数据信息进行更深层次的挖掘、预测和分析工作。
作者介绍
目录
第一章  医学影像处理概论
  第一节  医学影像技术的发展
  第二节  医学影像物理意义
    一、X线
    二、CT
    三、MRI
  第三节  医学影像智能分析及其应用
第二章  医学影像与MATLAB
  第一节  MATLAB基础知识
    一、MATLAB2021b工作界面
    二、MATLAB数据类型
    三、MATLAB常见的指令与特殊符号
  第二节  MATLAB矩阵
    一、矩阵定义
    二、矩阵创建
    三、矩阵运算
    四、矩阵索引
  第三节  MATLAB编程基础
    一、控制语句
    二、M文件
  第四节  MATLAB医学影像基础
    一、医学影像的基本格式
    二、医学影像的读写
    三、医学影像的计算
第三章  医学影像的特征
  第一节  颜色特征
    一、颜色空间
    二、直方图特征
    三、案例分析
  第二节  纹理特征
    一、灰度共生矩阵
    二、灰度差分统计
    三、自相关函数
    四、案例分析
  第三节  形状特征
    一、边界特征
    二、区域特征
    三、案例分析
  第四节  特征分析
第四章  参数估计与假设检验
  第一节  参数估计
    一、计量资料的统计描述
    二、均数的抽样误差与标准误
    三、t分布
    四、总体均数的区间估计
  第二节  假设检验
    一、假设检验的基本步骤
    二、假设检验中的两类错误
    三、假设检验的注意事项
    四、假设检验和区间估计的关系

  第三节  t检验
    一、单样本t检验
    二、两独立样本t检验
    三、配对样本t检验
  第四节  方差分析
    一、完全随机设计的方差分析
    二、随机区组设计的方差分析
第五章  相关与线性回归
  第一节  相关分析
    一、协方差与相关系数
    二、秩相关
    三、偏相关
  第二节  简单线性回归
    一、简单线性回归模型
    二、简单线性模型的最小二乘拟合
    三、σ2的估计
    四、简单线性回归的比较
  第三节  多元线性回归
    一、多元线性回归模型
    二、模型假设
    三、多元模型的最小二乘拟合
    四、ε方差σ2的估计
  第四节  模型适用性检验与修正
    一、模型适用性检验
    二、残差分析
    三、杠杆与强影响点的诊断
    四、多重共线性分析
  第五节  疼痛敏感性与脑白质神经机制在性别间的差异
    一、问题
    二、数据
    三、耐受阈限模型
    四、模型残差的分析
    五、模型的调整
    六、结论
第六章  图像与机器学习
  第一节  模型的评估方法
    一、留出法
    二、交叉验证法
    三、自助法
  第二节  常用的机器学习算法
    一、Logistic回归
    二、支持向量机
    三、MATLAB示例
  第三节  模型的性能度量
    一、回归模型的评估指标
    二、分类模型的评估指标
  第四节  术前MRI预测子宫内膜癌患者淋巴血管间隙侵犯研究
    一、问题
    二、数据
    三、模型构建与性能度量

    四、结果展示
    五、讨论与分析
参考文献
索引

内容大纲

作者介绍

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