- 眼底病变的多模态影像及人工智能分析(从诊疗到决策)
- - 作者：钱天威|责编:王晶
  - 出版社：东南大学
  - ISBN：9787576628876
  - 出版日期：2026/06/01
  - 页数：184
- 售价：35.2

内容大纲
本著作立足于眼底疾病这一全球重大致盲性眼病的临床诊疗需求，研究了现代多模态影像技术与人工智能深度融合的前沿进展与应用实践。重点聚焦人工智能技术，特别是深度学习的演进及其在眼科影像分析中的革命性作用，涵盖了从疾病筛查、病灶分割、定量分析到跨模态图像生成、治疗反应预测、预后风险评估等一系列核心应用场景。
书中不仅梳理了领域内公认的知识体系，更包含了作者团队在基于Mamba架构的智能分析模型、扩散模型驱动的影像生成与修复、多模态信息融合决策等方向上的原创性研究成果，生动展示了AI如何从辅助诊断迈向赋能临床精准决策。本书旨在为眼科临床医生、医学影像研究人员及人工智能领域学者提供一部兼具理论高度与实践价值的专业参考书，共同推动眼底病诊疗模式向智能化、个体化、精准化的未来迈进。
作者介绍
钱天威，医学博士，现为上海市第一人民医院眼科医生。依托医工交叉的教育背景，长期致力于眼底影像的人工智能研究，主持多项国家级、市局级课题，入选上海市“医苑新星”青年医学人才计划。
目录
第一章绪论
  1.1 眼底疾病的临床背景与流行病学
  1.2 眼底影像技术的发展与应用
  1.3 人工智能在眼科影像分析中的兴起
第二章眼底影像数据与人工智能技术
  2.1 多模态眼底影像概述
  2.2 弹性剪切波成像在近视眼底影像中的应用
  2.3 深度学习与卷积神经网络
  2.4 生成模型在医学图像转换中的作用
  2.5 多模态融合与图神经网络在诊断中的应用
  2.6 基于扩散模型的眼底彩照修复研究
第三章深度学习在视网膜病变影像中的应用研究
  3.1 基于OCT图像的视网膜水肿定量分析系统研究
  3.2 基于二维U-Net网络的视网膜OCT图像分割
  3.3 基于三维U-Net网络的视网膜OCT图像分割
  3.4 基于二维U-Net网络与三维U-Net网络的结果分析比较
第四章基于Mamba网络的眼底影像智能分析模型研究
  4.1 Mamba网络结构及其在眼科图像分析中的优势
  4.2 基于空间域-频域双约束Mamba扩散模型的FFA图像生成方法应用
  4.3 基于Mamba和扩散模型的OCTA眼底图像生成应用
  4.4 基于Mamba架构的自适应多分支融合与超块处理的黄斑水肿检测
  4.5 基于GCN-Mamba协同与物理特征的GMMN框架在CFP模态中的黄斑病变诊断应用
第五章智能诊断与治疗决策的融合展望
  5.1 AI辅助诊断在临床路径中的整合模式
  5.2 多模态影像与循证治疗的综合决策系统
  5.3 未来研究方向：个性化治疗与预后预测
  5.4 技术挑战与未来发展方向
致谢

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