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一本“將人工智能技術(shù)運(yùn)用于醫(yī)學(xué)案例，利用先進(jìn)技術(shù)解決臨床問題”的圖書。
內(nèi)容簡介
這是一本“將人工智能技術(shù)運(yùn)用于醫(yī)學(xué)案例，利用先進(jìn)技術(shù)解決臨床問題”的圖書。本書使用三維圖像專業(yè)處理軟件Dragonfly（基于Python語言，封裝了多個機(jī)器學(xué)習(xí)庫）作為具體的實(shí)現(xiàn)工具。本書介紹了人工智能與醫(yī)療的介紹、醫(yī)療領(lǐng)域中的圖像處理、醫(yī)學(xué)圖像處理的常規(guī)流程等內(nèi)容，并通過6個真實(shí)的醫(yī)學(xué)案例展現(xiàn)人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)圖像學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用，從醫(yī)工交叉的角度出發(fā)，深入探討醫(yī)學(xué)圖像問題的處理方法，旨在讓讀者了解如何將人工智能技術(shù)切實(shí)落地于醫(yī)學(xué)圖像學(xué)中，幫助其提升運(yùn)用人工智能技術(shù)處理醫(yī)學(xué)圖像問題的能力。
作者簡介
作者楊慧芳，北京大學(xué)口腔醫(yī)院口腔生物材料和數(shù)字診療裝備國家工程研究中心、口腔數(shù)字化醫(yī)學(xué)研究中心工程師，擁有首都醫(yī)科大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程碩士學(xué)位。主要研究方向?yàn)榭谇粩?shù)字化醫(yī)學(xué)、醫(yī)學(xué)圖像處理等。
章節(jié)目錄
版權(quán)信息
內(nèi)容提要
前言
資源與支持
第1章 人工智能與醫(yī)療
1.1 人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展
1.1.1 人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展史
1.1.2 “人工智能+醫(yī)療”行業(yè)現(xiàn)狀
1.2 人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展階段以及具體實(shí)現(xiàn)
1.2.1 發(fā)展階段
1.2.2 具體實(shí)現(xiàn)
1.3 人工智能在醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域的應(yīng)用
1.4 人工智能在口腔領(lǐng)域的研究進(jìn)展
1.5 拓展閱讀
第2章 醫(yī)療領(lǐng)域中的圖像處理
2.1 醫(yī)療領(lǐng)域的圖像處理技術(shù)及其應(yīng)用
2.2 醫(yī)學(xué)圖像處理案例
2.3 醫(yī)學(xué)圖像處理的常用軟件
2.3.1 ImageJ
2.3.2 MATLAB
2.3.3 VTK
2.3.4 MIPAR
2.3.5 Dragonfly
2.3.6 OpenCV
2.3.7 Mimics
2.3.8 Amira
2.4 拓展閱讀
第3章 醫(yī)學(xué)圖像處理的常規(guī)流程
3.1 圖像獲取
3.1.1 醫(yī)學(xué)圖像的獲取方式
3.1.2 醫(yī)學(xué)圖像的存儲格式
3.1.3 醫(yī)學(xué)圖像的處理和分析
3.2 圖像預(yù)處理
3.2.1 坐標(biāo)系的定義
3.2.2 空間坐標(biāo)變換
3.2.3 圖像灰度值歸一化
3.3 圖像標(biāo)注
3.3.1 圖像標(biāo)注的定義
3.3.2 圖像標(biāo)注軟件
3.4 數(shù)據(jù)增強(qiáng)
3.4.1 數(shù)據(jù)增強(qiáng)的定義
3.4.2 圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)
3.5 圖像分割
3.5.1 圖像分割的定義
3.5.2 常用的經(jīng)典圖像分割方法
3.5.3 常用的基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割技術(shù)
3.6 圖像配準(zhǔn)
3.6.1 圖像配準(zhǔn)的定義
3.6.2 圖像配準(zhǔn)的類型
3.6.3 圖像配準(zhǔn)中的對象分類
3.6.4 圖像配準(zhǔn)的方法
3.7 圖像融合
3.8 三維重建及數(shù)據(jù)導(dǎo)出
3.8.1 三維重建
3.8.2 數(shù)據(jù)導(dǎo)出
3.9 數(shù)據(jù)分析
3.9.1 特征提取：構(gòu)建影像特征知識庫
3.9.2 CT中骨組織的影像特征分析
3.9.3 MRI中軟組織的影像特征分析
3.9.4 構(gòu)建相應(yīng)的疾病預(yù)測模型
3.9.5 結(jié)構(gòu)化報(bào)告生成
3.10 拓展閱讀
第4章 醫(yī)學(xué)圖像處理軟件Dragonfly
4.1 Dragonfly概述
4.1.1 軟件概述
4.1.2 軟件下載與安裝環(huán)境要求
4.1.3 Dragonfly的優(yōu)勢
4.2 Dragonfly界面及其主要功能
4.2.1 Dragonfly界面
4.2.2 Dragonfly的主要功能
4.3 Dragonfly的拓展模塊
4.3.1 Macro Player
4.3.2 Macro Builder
4.3.3 Infinite Toolbox
4.3.4 Python Console
4.4 Dragonfly的應(yīng)用模塊
4.4.1 骨骼分析模塊
4.4.2 連通單元分析模塊
4.4.3 CT重建模塊
4.4.4 人工智能模塊
4.5 Dragonfly的工作流程
4.5.1 Dragonfly的一般工作流程
4.5.2 工作流程中的重要步驟
第5章 語義分割
5.1 圖像導(dǎo)入
5.2 圖像預(yù)處理
5.2.1 空間坐標(biāo)系校正
5.2.2 灰度值歸一化
5.3 圖像標(biāo)注
5.3.1 選擇Frame
5.3.2 確定分類
5.3.3 ROI標(biāo)注
5.4 模型生成
5.5 數(shù)據(jù)增強(qiáng)
5.6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
5.7 應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)
5.8 總結(jié)與思考
第6章 三維建模
6.1 圖像導(dǎo)入
6.2 圖像標(biāo)注
6.3 訓(xùn)練模型
6.4 結(jié)果分析
6.5 總結(jié)與思考
第7章 圖像配準(zhǔn)
7.1 圖像導(dǎo)入
7.2 圖像預(yù)處理（三維空間坐標(biāo)系校正）
7.3 圖像配準(zhǔn)
7.3.1 手動圖像配準(zhǔn)
7.3.2 自動圖像配準(zhǔn)
7.4 總結(jié)與思考
第8章 分割與特征提取
8.1 骨的背景知識
8.2 Dragonfly中Bone Analysis模塊的操作流程
8.3 骨的測量參數(shù)
8.3.1 骨分析的通用參數(shù)
8.3.2 骨小梁分析的參數(shù)
8.3.3 皮質(zhì)骨分析的參數(shù)
8.4 圖像導(dǎo)入
8.5 圖像預(yù)處理與骨分割
8.6 Dragonfly軟件中的Bone Analysis模塊
8.7 各向異性的計(jì)算原理
8.8 單層測量
8.9 總結(jié)與思考
第9章 特征計(jì)算及分析
9.1 圖像導(dǎo)入
9.2 圖像可視化
9.3 閾值分割、注釋和測量
9.4 分水嶺分割
9.5 量化分析
9.6 總結(jié)與思考
第10章 目標(biāo)檢測
10.1 圖像導(dǎo)入
10.2 圖像標(biāo)注
10.3 生成YOLOv3模型
10.4 訓(xùn)練YOLOv3模型
10.5 應(yīng)用YOLOv3模型
10.6 總結(jié)與思考
第11章 未來展望
11.1 人工智能在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢
11.2 人工智能在骨科領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢
11.3 人工智能在口腔領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢
11.4 拓展閱讀
AI醫(yī)學(xué)圖像處理（基于Python語言的Dragonfly）是2023年由人民郵電出版社出版,作者楊慧芳。
溫馨提示：
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