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『簡體書』智能医疗影像技术

書城自編碼: 3830117
分類:簡體書→大陸圖書→教材研究生/本科/专科教材
作者: 莫宏伟
國際書號(ISBN): 9787121449772
出版社: 电子工业出版社
出版日期: 2023-01-01

頁數/字數: /
釘裝: 平塑

售價:HK$ 74.8

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內容簡介:
本书主要介绍医学影像处理的基本技术与实现方法,以医学影像智能诊断方法为主,涉及数字信号处理、统计学、机器学习等理论和技术。全书共分为9章:第1章介绍智慧医疗的概念、人工智能与医学影像诊断、深度学习医学影像应用与用于医学影像的其他人工智能算法;第2章~第3章介绍人工智能医学影像诊断的基础知识,包括编程基础与各种医学影像介绍,还详细介绍医学影像的基本处理方法;第4章~第5章介绍卷积神经网络基础知识与医学影像任务,包括多种卷积神经网络与神经网络模型的评价标准、常见的医学影像任务(医学影像诊断、检测、分割);第6章~第9章介绍智能医学影像处理实际案例,包括乳腺超声影像中的乳腺肿瘤检测与良恶性诊断、眼科OCTA图像诊断糖尿病、肺CT图像中的肺部多种疾病诊断。本书可以作为计算机科学与技术、电子科学与技术、控制工程与科学、智能科学与技术等理工科及相关专业的高等院校本科教材,也可以作为研究生教材,并适合从事医学影像处理、人工智能等研究的科研人员和爱好者参考使用。
關於作者:
莫宏伟,工学博士,教授,博士生导师。1996年7月-2001年8月,哈尔滨工程大学自动化学院,助教,团委书记,辅导员;2001年9月-2003年8月,哈尔滨工程大学自动化学院,讲师;2003年9月-2004年9月,美国加州大学戴维斯分校访问学者;2004年10月-2007年8月,哈尔滨工程大学自动化学院,副教授;2005年9月-2007年12月,哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,博士后;2007年9月-至今,哈尔滨工程大学自动化学院,教授。参加的学术组织及任职情况:黑龙江省多学科协同人工智能重点实验室主任。中国人工智能学会自然计算与数字城市专业委员会(发起人)副主任,中国人工智能学会智能空天系统专委会常务委员,中国人工智能学会智能医疗专业委员会委员,全国高校人工智能与大数据创新联盟副理事长,黑龙江省高等教育学会人工智能教育专业委员会创始人、理事长,黑龙江省人工智能学会秘书长(2007-2019),黑龙江省生物医学工程学会理事。黑龙江省医师协会智慧医疗分会理事。国际期刊Research of Information Technology、International Journal of Swarm Intelligence Research、International Journal of Robotics and Automation Technology、《电子学报》、《导航与授时》编委。IEEE Tran on Industrial Informatics 2018 专刊《医疗卫生中的大数据处理》副主编。Journal of Big Data Research主编。获得的个人荣誉和集体荣誉:黑龙江省杰出青年科学基金获得者。全国高校人工智能与大数据创新联盟人工智能教育”个人创新奖”。哈尔滨工程大学”人工智能导论”精品在线课程负责人。智慧树”2021年双一流高校学科建设精品课程”人工智能导论负责人。省级一流课程负责人。出版的主要著作:《人工免疫系统》,科学出版社,2009;《Handbook of Research on Artificial Immune Systems and Natural Computing: Applying Complex Adaptive Technologies》,IGI Global,USA,2009;《免疫调度原理与应用》,科学出版社,2013;《自然计算》,科学出版社,2016;《磁性细菌优化算法》,科学出版社,2017;《人工智能导论》,人民邮电出版社,2020;《深度学习》,人民邮电出版社,2020。所承担的重点科研项目:1.2013年1月-2015年12月,基于蜂群智能的无人机集群协同飞行控制策略研究,黑龙江省杰出青年科学基金,负责人;2.2014年1月-2016年9月,脑机接口控制机器人,总装预研,负责人;3.2014年1月-2016年6月,桥梁检测无人机,横向,负责人;4.2018.9-2018.12 智能手术导航系统,横向,负责人;5.2019.1-2021.12 智能光谱识别系统,横向,负责人;6.2019.9-2019.12 人工智能疾病分析系统,横向,负责人;7.2020.1-2022.12 海陆空智能无人系统-火星车目标跟踪系统,科技部国家重点研发计划,课题分项目负责人;8.2021.1-2022.12 认知智能移动机器人平台研究,横向,负责人;9 基于自然语言处理的领域本体系统构建,装发预研,负责人。教学成果获奖情况:智慧树2021年高校思政精品课程卓越奖(个人),智慧树”2021年双一流高校学科建设精品课程”,省级线上一流课程。
目錄
第1篇 概念篇第1章 绪论21.1 智慧医疗的概念31.1.1 什么是智慧医疗31.1.2 为什么需要智慧医疗51.1.3 智慧医疗简史61.1.4 智慧医疗发展愿景81.2 人工智能与医学影像诊断111.2.1 医学影像研究方法111.2.2 人工智能医学诊断的方式141.2.3 人工智能技术对医学影像的影响151.2.4 人工智能技术在医学影像领域的应用171.3 深度学习医学影像应用211.4 用于医学影像的其他人工智能算法24本章小结26习题126第2章 编程基础272.1 Python语言282.1.1 Python语言简介282.1.2 Python内置函数与标准库282.2 Python中的NumPy312.2.1 多维数组322.2.2 随机数组342.3 Python中的Matplotlib352.3.1 创建线形图352.3.2 创建其他图382.4 PyTorch基础412.4.1 PyTorch中的Tensor412.4.2 搭建一个简易神经网络472.4.3 自动梯度492.4.4 模型搭建和参数优化50本章小结57习题257第3章 医学影像处理583.1 医学影像基础593.1.1 图像像素、空间分辨率和亮度分辨率593.1.2 数字图像类型603.1.3 图像文件格式613.2 医学影像类别633.2.1 X射线图像633.2.2 CT图像653.2.3 MRI图像673.2.4 超声图像703.2.5 核素图像713.2.6 OCTA图像743.3 医学影像基本处理技术753.3.1 医学影像的几何变换753.3.2 医学影像的分割773.3.3 医学影像的直方图增强81本章小结85习题386第4章 卷积神经网络884.1 卷积神经网络的组成894.1.1 卷积层894.1.2 池化层904.1.3 激活函数904.1.4 损失函数934.2 经典的卷积神经网络944.2.1 LeNet944.2.2 AlexNet954.2.3 VGGNet964.2.4 GoogLeNet984.2.5 ResNet1014.2.6 Xception1024.3 评价指标1034.3.1 错误率与准确率1034.3.2 查准率、查全率与F1分数1044.3.3 ROC与AUC1054.3.4 代价敏感错误率和代价曲线107本章小结108习题4108第2篇 实际应用篇第5章 常见的医学影像任务1125.1 疾病诊断1135.1.1 常见的疾病诊断任务1135.1.2 常用的疾病诊断方法1155.2 医学影像检测1195.2.1 常见的医学影像检测任务1195.2.2 常用的医学影像检测方法1215.2.3 常用的医学影像检测性能指标1235.3 医学影像分割1245.3.1 常见的医学影像分割任务1245.3.2 常用的医学影像分割方法1255.3.3 常用的医学影像分割性能指标131本章小结132习题5132第3篇 案例篇第6章 乳腺超声影像肿瘤良恶性诊断1366.1 案例介绍1376.1.1 乳腺癌的危害1376.1.2 乳腺超声影像的优势与缺陷1376.1.3 乳腺癌诊断方式1386.1.4 乳腺癌诊断的发展1396.2 高质量乳腺超声影像数据集1406.2.1 乳腺超声影像1406.2.2 超声影像标注1416.2.3 含噪声的超声影像恢复方法1426.2.4 数据集的构成分析1456.3 肿瘤良恶性诊断模型搭建1456.3.1 模型设计1456.3.2 算法实现1476.4 实验结果评价154本章小结156习题6156第7章 超声影像乳腺肿瘤检测1577.1 目标检测算法介绍1587.1.1 Faster R-CNN算法1587.1.2 SSD算法1607.1.3 YOLOV3算法1617.1.4 CornerNet算法1637.2 检测数据集制作流程(Pascal VOC格式)1657.2.1 Pascal VOC格式1657.2.2 数据集制作流程1707.3 评价指标与实现方法1717.4 乳腺肿瘤检测实验结果与分析173本章小结178习题7179第8章 基于OCTA图像的糖尿病诊断分析1808.1 案例介绍1818.2 OCTA数据介绍1818.2.1 OCTA图像介绍1818.2.2 数据集下载1838.2.3 数据预处理1838.3 OCTA糖尿病诊断算法1868.3.1 模型搭建1868.3.2 模型训练1958.4 OCTA糖尿病案例评价197本章小结199习题8199第9章 基于胸部CT的肺部疾病智能诊断2009.1 多种肺部疾病的影像学表现2019.2 案例介绍2109.3 建立肺CT医学影像数据集2119.3.1 数据采集2119.3.2 实验数据集的划分2139.3.3 病灶标注数据集的制作2149.3.4 读取数据集脚本的编写2159.4 肺CT医学影像分类网络的搭建2159.4.1 实验环境2159.4.2 模型搭建2169.4.3 神经网络训练验证2199.5 肺CT医学影像病灶识别网络2209.5.1 Faster R-CNN网络原理2209.5.2 Faster R-CNN框架搭建2249.6 实验结果评价224本章小结229习题9229参考文献230

 

 

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