"全書以通俗易懂的語言、翔實生動的實例，全面介紹了大數(shù)據(jù)背景下醫(yī)學圖像分析方法。全書共分上下兩冊，總計17章，上冊主要介紹經(jīng)典基礎(chǔ)的圖像分析方法，內(nèi)容包括從物理參量成像到數(shù)字圖像、空域圖像增強、變換域圖像增強、圖像去噪恢復、醫(yī)學圖享配準、醫(yī)學圖像分割和醫(yī)學圖像分析臨床應用等。下冊主要介紹機器學習等**的圖像分析方法，內(nèi)容包括機器學習原理、深度學習原理、優(yōu)化和訓練網(wǎng)絡、基于深度學習的醫(yī)學圖像分類、 目標檢測、醫(yī)學圖像分割、多模態(tài)圖像和超分辨圖像生成、基于Transformer的自注意力學習、稀疏成像數(shù)據(jù)的圖像重建和圖卷積網(wǎng)絡等。
與市場上同類教材相比，本書從醫(yī)學圖像分析的實際需求出發(fā)，在講解相關(guān)知識的同時結(jié)合附錄中臨床醫(yī)學圖像分析處理代碼、公開數(shù)據(jù)集和相關(guān)比賽信息，力求讓讀者能夠?qū)W以致用、快速掌握。本書內(nèi)容更加適用于醫(yī)學和工科的交叉學科，可作為高等院校相關(guān)研究領(lǐng)域的優(yōu)秀教材，對培養(yǎng)人工智能醫(yī)學精準診療人才具有重要意義。"