醫學圖像處理中的數學理論與方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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孔德興，陳韻梅，董芳芳，樓瓊 著

圖書標籤:

• 醫學圖像處理
• 圖像處理
• 數學方法
• 醫學影像
• 圖像分析
• 算法
• 理論基礎
• 模式識彆
• 計算機視覺
• 信號處理

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030406637

版次：1

商品編碼：11524526

包裝：精裝

叢書名： 信息與計算科學叢書65

開本：16開

齣版時間：2014-08-01

用紙：膠版紙

頁數：188

正文語種：中文

內容簡介

醫學圖像處理主要研究如何從醫學影像中獲取圖像的內在規律，為臨床醫生提供更清晰、更精確的信息, 以利於對疾病進行準確的診斷, 從而製定齣閤理有效的治療方案. 本書重點介紹與醫學圖像處理相關的數學模型，特彆是基於偏微分方程方法的模型，同時介紹一些有效的快速算法. 一方麵我們把傳統的知識講得盡可能清楚些、透徹些，把一些常見的數學模型介紹得盡可能詳細些、完整些；另一方麵，還特彆介紹瞭一些當前較新的進展，這部分內容可以讓讀者很快接觸到本領域的研究前沿.

目錄

前言 第1章  預備知識   1.1 變分法和梯度下降流     1.1.1 能量泛函的變分計算     1.1.2 梯度下降流     1.1.3 形狀導數相關的梯度下降流   1.2 平麵麯綫理論     1.2.1 用參數錶示的麯綫     1.2.2 用水平集形式錶示的麯綫   1.3 概率統計基本知識     1.3.1 概率論基本概念     1.3.2 統計學基本方法   1.4 信息論基本知識   1.5 再生核希爾伯特空間 第2章  圖像去噪   2.1 引言   2.2 圖像去噪的TV模型   2.3 BregmAn迭代的TV正則化模型     2.3.1 與迭代正則化模型相關的工作——LOT模型     2.3.2 迭代的TV正則化模型     2.3.3 與BregmAn迭代的關係   2.4 實驗仿真   2.5 階梯效應的消除     2.5.1 LOT模型的一個改進     2.5.2 耦閤梯度保真的偏微分方程模型   2.6 TV 模型的一個推廣——非局部正則模型     2.6.1 非局部正則項     2.6.2 非局部正則化模型   2.7 去除乘性噪聲的幾個基本模型     2.7.1 RLO模型     2.7.2 AA 模型     2.7.3 Log-TV模型     2.7.4 SO模型   2.8 去除乘性噪聲的非局部正則模型     2.8.1 模型1及算法     2.8.2 模型2及算法   2.9 小結 第3章  基於邊緣的圖像分割   3.1 引言    3.2 蛇模型     3.2.1 蛇模型     3.2.2 GVF snAke模型   3.3 測地活動輪廓模型及其推廣     3.3.1 測地活動輪廓模型     3.3.2 GAC模型的推廣   3.4 水平集方法     3.4.1 水平集方法的基本概念     3.4.2 嵌入函數的選用和初始化     3.4.3 自然延拓和重新初始化     3.4.4 水平集方法的優點   3.5 變分水平集方法     3.5.1 變分水平集方法的基本概念     3.5.2 改進的變分水平集方法   3.6 具有先驗形狀信息的基於邊緣的圖像分割模型   3.7 小結 第4章  基於區域的圖像分割：一般方法   4.1 Mumford-ShAh模型   4.2 ChAn-Vese模型     4.2.1 兩相C-V模型     4.2.2 多相C-V模型   4.3 一個既基於邊緣又基於區域的圖像分割模型   4.4 小結 第5章  基於區域的圖像分割：統計與信息論的方法   5.1 帶參數概率密度估計的活動輪廓模型     5.1.1 MLE方法     5.1.2 MAP方法   5.2 非參數概率密度估計的活動輪廓模型：統計的方法     5.2.1 非參數概率密度估計的方法     5.2.2 非參數統計模型   5.3 非參數概率密度估計的活動輪廓模型：信息論的方法   5.4 注記   5.5 小結 第6章  圖像配準：基本概念   6.1 什麼是圖像配準   6.2 配準的定義及分類   6.3 配準的基本方式     6.3.1 剛性變換     6.3.2 仿射變換     6.3.3 可形變變換   6.4 幾種常見的醫學圖像模態   6.5 小結 第7章  可形變的圖像配準   7.1 單模態下的配準模型   7.2 逆一緻可形變的圖像配準   7.3 多模態下的配準模型：信息論方法   7.4 多模態下的配準模型：統計方法     7.4.1 基於瑞利度量的配準模型     7.4.2 基於瑞利度量模型的計算     7.4.3 統計相關性的一點補充   7.5 小結 第8章  核磁共振圖像重構   8.1 核磁共振圖像的數學模型   8.2 壓縮傳感     8.2.1 信號的稀疏錶示     8.2.2 壓縮傳感理論   8.3 基於小波變換基的MR圖像重構     8.3.1 基於小波基的重構模型     8.3.2 快速算法   8.4 基於冗餘字典的MR圖像重構     8.4.1 冗餘字典     8.4.2 基於冗餘字典的重構模型     8.4.3 快速算法   8.5 小結 第9章  擴散核磁共振成像   9.1 引言   9.2 DMRI簡介及基本概念   9.3 DTI     9.3.1 DTI的主要原理     9.3.2 計算簡介及張量估計     9.3.3 基於NAvier-Stokes流體力學的DTI跟蹤   9.4 HARDI     9.4.1 擴散ODF的分析重建     9.4.2 高階張量場上的Finsler幾何及其在HARDI上的應用   9.5 小結 參考文獻 索引 《信息與計算科學叢書》已齣版書目

前言/序言

《解構生命：從微觀粒子到宏觀宇宙的物理規律》 內容梗概 本書旨在以前所未有的深度和廣度，探索構成我們存在基石的物理學原理，從最微小的基本粒子躍升至浩瀚的宇宙尺度。我們並非僅僅羅列物理定律，而是緻力於揭示它們之間微妙而深刻的聯係，勾勒齣一幅宏大而統一的自然圖景。這是一次關於宇宙秩序、物質演化以及生命起源的全麵求索，將帶領讀者穿越時空的界限，理解那些塑造一切的力量。 第一部分：微觀世界的奧秘 本部分將深入量子力學的奇妙領域，揭示原子和亞原子粒子行為的非直觀規律。我們將從量子疊加和量子糾纏這兩個核心概念入手，解釋微觀粒子如何能夠同時處於多種狀態，以及它們之間超越時空的神秘關聯。讀者將瞭解到量子隧穿效應在核反應以及電子顯微鏡等現代科技中的應用，理解為何粒子能夠“穿透”看似不可逾越的能量壁壘。 我們將詳細闡述量子場論，這是描述基本粒子及其相互作用的理論框架。在這裏，粒子不再是孤立的點狀物，而是量子場在特定區域的激發。我們會探討四大基本相互作用——強核力、弱核力、電磁力和引力——的量子場論錶述，以及它們在宇宙中的作用。費曼圖將作為一種直觀的工具，幫助我們理解粒子之間的復雜相互作用過程，例如電子與光子的交換。 量子電動力學（QED）作為量子場論的典範，將被詳細解析。我們將探究光子與帶電粒子（如電子）的相互作用，理解光作為一種量子現象如何産生和傳播。從原子光譜到激光技術的原理，QED都扮演著核心角色。 緊接著，我們將進入粒子物理學的標準模型。標準模型整閤瞭所有已知的基本粒子（誇剋、輕子）以及傳遞相互作用的玻色子。我們將詳細介紹誇剋禁閉的現象，解釋為何我們無法觀測到孤立的誇剋，以及強核力如何將它們束縛在質子和中子內部。同時，我們將討論希格斯機製，它解釋瞭基本粒子如何獲得質量，並介紹希格斯玻色子的發現及其意義。 本部分還將觸及一些超齣標準模型的探索，例如超對稱性理論，它假設每一種基本粒子都存在一個“超對稱夥伴”。我們將討論這些前沿理論在解決標準模型遺留問題（如暗物質和暗能量的本質）方麵所做的嘗試。 第二部分：宏觀世界的壯麗 本部分將視野從微觀轉嚮宏觀，聚焦於宇宙的演化、結構以及其中的物理規律。我們將從牛頓的萬有引力定律開始，理解天體運動的經典描述。然而，我們將迅速過渡到愛因斯坦的廣義相對論，這是描述引力的現代理論。 廣義相對論將不再把引力視為一種力，而是時空本身的彎麯。我們將詳細闡述等效原理，它是廣義相對論的基石，並解釋引力如何影響光綫傳播（引力透鏡效應）以及時間的流逝（引力時間膨脹）。黑洞將作為廣義相對論最引人注目的預言之一，被深入剖析。我們將探討黑洞的形成、視界、奇點以及霍金輻射等概念，理解這些極端天體如何扭麯時空。 宇宙學作為研究宇宙整體演化的學科，將是本部分的重點。我們將從大爆炸理論齣發，追溯宇宙從極高密度、極高溫的起點一路演化至今的過程。我們將會詳細討論宇宙微波背景輻射（CMB），這是大爆炸的“餘輝”，它為我們提供瞭早期宇宙的寶貴信息。 我們將深入探討宇宙膨脹的觀測證據，包括哈勃定律以及紅移現象。同時，我們將討論暗物質和暗能量這兩個宇宙學中的未解之謎。暗物質的引力效應解釋瞭星係盤的鏇轉速度以及星係團的結構，而暗能量則被認為是驅動宇宙加速膨脹的神秘力量。我們將考察支持它們存在的觀測證據，並介紹目前主流的理論解釋。 宇宙的結構形成也將被詳細闡述。我們將探討引力如何塑造瞭恒星、星係以及星係團的形成。我們將討論宇宙網這一宏觀結構，理解物質是如何在引力作用下匯聚成絲狀和團塊狀的，而空洞則 remains. 第三部分：從物理到生命 本部分將嘗試在物理定律的框架下，審視生命的起源和演化。我們將從熱力學第二定律齣發，理解生命體如何作為一個遠離平衡的耗散結構，通過不斷與外界交換能量和物質來維持其低熵狀態。我們將討論信息熵與生命信息之間的關係，以及DNA等分子如何編碼和傳遞生命信息。 我們將探討生命過程中涉及的復雜化學反應，以及這些反應如何在早期地球環境中發生。光閤作用作為一個將太陽能轉化為化學能的關鍵過程，將被從能量轉換的角度進行分析。 我們將深入研究生物分子，如蛋白質和核酸，它們的摺疊和功能是如何由其原子和分子層麵的物理化學性質決定的。酶催化的生物化學反應，其催化機製將被還原到微觀的分子相互作用和能量勢壘。 在更宏觀的層麵，我們將討論生物係統的自組織能力。從細胞的形成到多細胞生物的發育，湧現的復雜性是如何從簡單的規則中産生的。進化論中的自然選擇機製，也將被看作是一種基於物理概率和統計學的過程，它驅使著生命係統朝著適應環境的方嚮演化。 我們還將簡要探討生物體的能量代謝。從細胞呼吸到肌肉收縮，這些生命活動都涉及到能量的有效利用和轉化，這些過程的效率將受到物理定律的製約。 結論：統一的視角 本書的最終目標是提供一個統一的視角，將微觀粒子行為、宏觀宇宙結構以及生命演化的物理基礎聯係起來。我們將強調，盡管尺度和現象韆差萬彆，但驅動一切的是相同的基本物理定律。從構成物質的基本粒子到驅動宇宙運轉的引力，再到維持生命活動的能量流動，我們都試圖揭示其內在的數學和物理邏輯。 本書將不僅僅是知識的堆砌，更是一次思維的訓練，鼓勵讀者以一種更深刻、更係統的方式去理解我們所處的世界。我們希望通過這場跨越尺度和學科的旅程，讓讀者對自然的偉大和其中的規律産生由衷的敬畏，並激發對科學探索的持久熱情。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容讓我感到非常意外，它似乎完全忽略瞭我所期待的關於醫學圖像處理的實踐性內容。我原本以為會在這裏找到一些關於圖像采集、預處理、特徵提取、分割、配準、以及可視化等方麵的技術介紹。例如，我希望能夠瞭解如何使用各種濾波器來去除醫學圖像中的噪聲，如何運用閾值分割或區域生長法來提取感興趣的區域，或者如何通過圖像配準技術來對齊不同模態的醫學影像。甚至，我希望能夠看到一些關於三維重建和可視化的方法，以便更好地理解三維解剖結構。然而，這本書的內容卻聚焦於一些我從未想過的數學領域。書中詳細介紹瞭“信息論”在圖像分析中的應用，例如熵、互信息等概念，以及如何利用它們來度量圖像的相似性。它還深入探討瞭“博弈論”在圖像分割中的潛在作用，這讓我感到非常睏惑，因為我從未想過圖像分割與博弈論之間會有聯係。我甚至在書中看到瞭關於“範疇論”的介紹，用來描述圖像數據之間的抽象關係。這讓我覺得，這本書似乎在嘗試用一種全新的、高度抽象的數學視角來重新定義“醫學圖像處理”，而拋棄瞭所有傳統的、工程導嚮的方法。這對於我這樣一個希望學習如何實際操作和解決具體問題的讀者來說，無疑是一個巨大的失望。

評分☆☆☆☆☆

我不得不說，這本書的內容和我之前閱讀過的任何一本關於醫學圖像處理的書籍都截然不同，它的側重點似乎完全不在工程實現或臨床應用上。我本來以為會看到一些關於圖像分割、特徵提取、三維重建等方麵的經典算法介紹，比如Canny邊緣檢測、Hough變換、或者一些基於圖論的方法。甚至，我期待能夠學習到一些關於圖像增強、去噪、對比度調整等後期處理的技術。然而，這本書花瞭大量的篇幅去探討圖像數據的“幾何特性”，以及如何用“拓撲不變量”來刻畫圖像的結構。例如，書中詳細介紹瞭“同倫群”和“同調群”在分析圖像連通區域時的作用，這讓我感到非常睏惑，因為我隻想知道如何用簡單的閾值分割方法來分離齣感興趣的區域，而不是去研究這些高階的數學結構。我甚至找不到任何關於圖像格式（如DICOM）的討論，也沒有關於常用醫學影像設備（如MRI、CT、超聲）成像原理的介紹。感覺這本書更像是在探索一種全新的、極其理論化的圖像分析框架，它所使用的數學語言和工具，與我日常接觸到的圖像處理技術相去甚遠。這讓我開始懷疑，這本書是否真的與“醫學圖像處理”這個主題有直接且緊密的聯係，或者說，它所探討的是一個極其小眾且理論化的研究方嚮，與我所期望的實用性內容相去甚遠。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的閱讀體驗非常具有挑戰性。我曾設想過，這本書會深入講解如何在MATLAB或Python中實現各種醫學圖像處理算法，比如如何利用OpenCV庫進行圖像濾波，或者如何用Scikit-image來執行圖像分割。我也希望能夠看到一些關於機器學習在醫學圖像分析中應用的案例，例如如何訓練一個支持嚮量機來識彆病竈，或者如何利用捲積神經網絡來對醫學影像進行分類。然而，這本書的內容完全偏離瞭這些方嚮。它更像是探討瞭一種“數學化”的圖像理解方式，其中充斥著大量關於“度量空間”、“測度論”以及“隨機過程”的論述。例如，書中花瞭相當多的篇幅來解釋“馬爾可夫隨機場”在圖像建模中的作用，並且詳細推導瞭其概率分布。對於一個希望快速掌握實用技術的讀者來說，這些內容顯得過於抽象和理論化。我嘗試去理解書中關於“決策論”在圖像分類中的應用，但它所給齣的數學框架，與我以往接觸到的分類算法（如邏輯迴歸、決策樹）有著根本性的不同。感覺這本書更像是在構建一個全新的、高度數學化的理論體係，而對具體的算法實現和工程應用幾乎隻字未提。這讓我感到非常無所適從，不知道如何將這些深奧的數學理論應用到實際的醫學圖像處理任務中。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本《醫學圖像處理中的數學理論與方法》，本來抱著學習一些圖像處理新技術的想法，結果翻開纔知道，這本書的內容似乎完全不在我預料的範圍內。書中充斥著大量的、我幾乎看不懂的抽象數學概念，比如那些關於黎曼流形的討論，以及傅裏葉分析和拉普拉斯變換的 derin (深入) 講解，這些對於一個隻想瞭解如何用AI去識彆腫瘤或者分割器官的讀者來說，實在是太過晦澀瞭。我原本期待的是各種算法的實現、Python代碼的演示、以及一些實際的案例分析，比如如何利用深度學習模型來提高X光片的診斷精度，或者如何使用圖像配準技術來對比不同時間點的CT掃描。然而，我看到的更多是關於張量代數、微分幾何，甚至是拓撲學在圖像特徵提取中的應用。我嘗試著去理解那些關於“麯率流”的數學推導，希望能夠從中找到一些與醫學圖像“平滑”或“去噪”相關的綫索，但很遺憾，公式的復雜性和理論的抽象性，讓我望而卻步。感覺這本書更像是一本為數學係學生或者高級研究人員量身定做的理論書籍，而不是一本麵嚮普通醫學影像工程師或臨床醫生的實用指南。我想要的是“怎麼做”，而這本書給我的卻是“為什麼這麼做”的數學基礎，而且還是非常非常底層的數學基礎，這讓我感到有些失望。

評分☆☆☆☆☆

在翻閱這本書的過程中，我越來越覺得它與我最初期望的“醫學圖像處理”主題相去甚遠。我本來期待能夠學到如何使用Python、MATLAB等編程語言來實現各種醫學圖像處理的算法，比如如何加載DICOM文件，如何進行圖像濾波、邊緣檢測、目標識彆等。我也希望能夠瞭解一些關於圖像配準、三維重建、以及一些常用的醫學影像分析工具。然而，這本書的內容卻完全聚焦於抽象的數學理論。書中大段大段的篇幅在討論“流形學習”在醫學圖像數據降維中的應用，以及如何利用“微分幾何”來描述圖像的內在結構。我嘗試去理解關於“麯率”和“測地綫”在圖像分析中的意義，但這些概念對我來說如同天書。我甚至在書中找到瞭關於“代數拓撲”在圖像特徵提取中的應用，例如利用“貝蒂數”來描述圖像的連通性和孔洞。這讓我感到非常沮喪，因為這些理論知識與我實際想要解決的醫學圖像分析問題（如病竈檢測、器官分割）似乎沒有直接的聯係。我沒有找到任何關於具體算法的實現細節，也沒有任何可供參考的代碼示例。感覺這本書更像是一本純粹的數學專著，隻是恰好以“醫學圖像處理”為研究對象，但內容卻遠遠超齣瞭普通讀者所能理解和應用的範疇。

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

內容不錯！！！！就是太薄，價格太貴！！

評分☆☆☆☆☆

朋友寫的書，必須得捧場買一本

評分☆☆☆☆☆

跟想象的不一樣，與書名不是很符閤

評分☆☆☆☆☆

醫學圖像處理中的數學理論與方法

評分☆☆☆☆☆

跟想象的不一樣，與書名不是很符閤

評分☆☆☆☆☆

很專業的一本書，值得擁有。

評分☆☆☆☆☆

內容充實，有一定的新知識，印刷質量好。