- 脑影像智能分析
- - 作者：张道强//孙亮//接标//郝小可|责编:惠雪//曾佳佳//纪四稳
  - 出版社：科学
  - ISBN：9787030777928
  - 出版日期：2025/01/01
  - 页数：249
- 售价：51.6

内容大纲
本书介绍作者团队近年来在脑影像智能分析方向的最新进展和技术方法，作者团队自2010年开始将机器学习技术应用于脑影像分析，在脑影像重建、校准、分割、分类以及预测等方面开展了系列研究。本书首先介绍了脑影像数据的预处理方法，然后给出了基础的脑影像分类和预测方法，最后给出了高级的脑影像智能分析案例。读者通过阅读本书，可以对脑影像智能分析有较为直观和全面的了解。
本书可供具有相关专业知识的学术界人士、医学界专家以及相关领域的研究人员和从业人员阅读参考，通过本书他们可以理解和分析论文中涉及的方法、数据和研究结果，从而深入了解脑影像智能分析技术的应用和未来发展趋势。
作者介绍
目录
序言
第1章  绪论
  1.1  脑影像智能分析概述
  1.2  脑影像智能分析应用
  1.3  脑影像智能分析现状
  1.4  脑影像数据库
  1.5  脑影像分析主要挑战
  1.6  本书结构及阅读建议
  参考文献
第2章  脑影像重建
  2.1  脑影像重建综述
  2.2  基于样本重加权的欠采样矩阵学习
  2.3  基于自监督边缘融合网络的磁共振成像影像重建
  2.4  本章小结
  参考文献
第3章  脑影像功能校准
  3.1  脑影像功能校准综述
  3.2  基于监督学习的功能校准方法
  3.3  基于深度学习的功能校准方法
  3.4  easy fMRI——人脑解码和可视化工具箱
  3.5  本章小结
  参考文献
第4章  脑影像分割
  4.1  脑影像分割综述
  4.2  基于稀疏影像块的多图谱脑影像分割
  4.3  基于解剖结构注意力网络的分割方法
  4.4  本章小结
  参考文献
第5章  脑影像分类
  5.1  脑影像分类综述
  5.2  基于双重注意力机制的多示例深度学习的阿尔茨海默病分类
  5.3  基于树形成组稀疏学习的精神分裂症分类
  5.4  本章小结
  参考文献
第6章  脑影像预测
  6.1  脑影像预测综述
  6.2  基于多任务多尺度的自适应感受野神经网络的阿尔茨海默病预测方法
  6.3  基于sMRI的多任务弱监督注意力的痴呆状态估计
  6.4  本章小结
  参考文献
第7章  多模态脑影像融合
  7.1  多模态脑影像融合综述
  7.2  多核融合方法
  7.3  基于参考信息的多模态融合方法
  7.4  基于三元组注意力网络的多模态融合方法
  7.5  本章小结
  参考文献
第8章  多中心脑影像分析
  8.1  多中心脑影像分析综述
  8.2  基于低秩表示的多中心脑影像分析

  8.3  基于联邦学习的多中心脑影像分析
  8.4  本章小结
  参考文献
第9章  脑网络分析
  9.1  脑网络分析综述
  9.2  基于节点结构对齐嵌入表示的结构脑网络分析
  9.3  基于静态-动态卷积网络的功能脑网络分析
  9.4  基于注意力扩散双线性神经网络的多模态脑网络分析
  9.5  本章小结
  参考文献
第10章  脑影像-基因关联分析
  10.1  脑影像-基因关联分析综述
  10.2  基于树形结构诱导的多基因位点与单表型关联分析
  10.3  基于诊断信息诱导的单基因位点与多模态多表型关联分析
  10.4  基于时间约束诱导的多基因位点与纵向多表型关联分析
  10.5  本章小结
  参考文献
第11章  脑发育研究
  11.1  脑发育研究综述
  11.2  婴儿期皮质厚度的发展研究
  11.3  基于多尺度区域褶皱描述算子的婴儿个体识别研究
  11.4  婴幼儿脑功能网络模块和核心节点发育研究
  11.5  本章小结
  参考文献
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