医学图像处理中的数学理论与方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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孔德兴，陈韵梅，董芳芳，楼琼 著

图书标签:

• 医学图像处理
• 图像处理
• 数学方法
• 医学影像
• 图像分析
• 算法
• 理论基础
• 模式识别
• 计算机视觉
• 信号处理

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030406637

版次：1

商品编码：11524526

包装：精装

丛书名： 信息与计算科学丛书65

开本：16开

出版时间：2014-08-01

用纸：胶版纸

页数：188

正文语种：中文

内容简介

医学图像处理主要研究如何从医学影像中获取图像的内在规律，为临床医生提供更清晰、更精确的信息, 以利于对疾病进行准确的诊断, 从而制定出合理有效的治疗方案. 本书重点介绍与医学图像处理相关的数学模型，特别是基于偏微分方程方法的模型，同时介绍一些有效的快速算法. 一方面我们把传统的知识讲得尽可能清楚些、透彻些，把一些常见的数学模型介绍得尽可能详细些、完整些；另一方面，还特别介绍了一些当前较新的进展，这部分内容可以让读者很快接触到本领域的研究前沿.

目录

前言 第1章  预备知识   1.1 变分法和梯度下降流     1.1.1 能量泛函的变分计算     1.1.2 梯度下降流     1.1.3 形状导数相关的梯度下降流   1.2 平面曲线理论     1.2.1 用参数表示的曲线     1.2.2 用水平集形式表示的曲线   1.3 概率统计基本知识     1.3.1 概率论基本概念     1.3.2 统计学基本方法   1.4 信息论基本知识   1.5 再生核希尔伯特空间 第2章  图像去噪   2.1 引言   2.2 图像去噪的TV模型   2.3 BregmAn迭代的TV正则化模型     2.3.1 与迭代正则化模型相关的工作——LOT模型     2.3.2 迭代的TV正则化模型     2.3.3 与BregmAn迭代的关系   2.4 实验仿真   2.5 阶梯效应的消除     2.5.1 LOT模型的一个改进     2.5.2 耦合梯度保真的偏微分方程模型   2.6 TV 模型的一个推广——非局部正则模型     2.6.1 非局部正则项     2.6.2 非局部正则化模型   2.7 去除乘性噪声的几个基本模型     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 去除乘性噪声的非局部正则模型     2.8.1 模型1及算法     2.8.2 模型2及算法   2.9 小结 第3章  基于边缘的图像分割   3.1 引言    3.2 蛇模型     3.2.1 蛇模型     3.2.2 GVF snAke模型   3.3 测地活动轮廓模型及其推广     3.3.1 测地活动轮廓模型     3.3.2 GAC模型的推广   3.4 水平集方法     3.4.1 水平集方法的基本概念     3.4.2 嵌入函数的选用和初始化     3.4.3 自然延拓和重新初始化     3.4.4 水平集方法的优点   3.5 变分水平集方法     3.5.1 变分水平集方法的基本概念     3.5.2 改进的变分水平集方法   3.6 具有先验形状信息的基于边缘的图像分割模型   3.7 小结 第4章  基于区域的图像分割：一般方法   4.1 Mumford-ShAh模型   4.2 ChAn-Vese模型     4.2.1 两相C-V模型     4.2.2 多相C-V模型   4.3 一个既基于边缘又基于区域的图像分割模型   4.4 小结 第5章  基于区域的图像分割：统计与信息论的方法   5.1 带参数概率密度估计的活动轮廓模型     5.1.1 MLE方法     5.1.2 MAP方法   5.2 非参数概率密度估计的活动轮廓模型：统计的方法     5.2.1 非参数概率密度估计的方法     5.2.2 非参数统计模型   5.3 非参数概率密度估计的活动轮廓模型：信息论的方法   5.4 注记   5.5 小结 第6章  图像配准：基本概念   6.1 什么是图像配准   6.2 配准的定义及分类   6.3 配准的基本方式     6.3.1 刚性变换     6.3.2 仿射变换     6.3.3 可形变变换   6.4 几种常见的医学图像模态   6.5 小结 第7章  可形变的图像配准   7.1 单模态下的配准模型   7.2 逆一致可形变的图像配准   7.3 多模态下的配准模型：信息论方法   7.4 多模态下的配准模型：统计方法     7.4.1 基于瑞利度量的配准模型     7.4.2 基于瑞利度量模型的计算     7.4.3 统计相关性的一点补充   7.5 小结 第8章  核磁共振图像重构   8.1 核磁共振图像的数学模型   8.2 压缩传感     8.2.1 信号的稀疏表示     8.2.2 压缩传感理论   8.3 基于小波变换基的MR图像重构     8.3.1 基于小波基的重构模型     8.3.2 快速算法   8.4 基于冗余字典的MR图像重构     8.4.1 冗余字典     8.4.2 基于冗余字典的重构模型     8.4.3 快速算法   8.5 小结 第9章  扩散核磁共振成像   9.1 引言   9.2 DMRI简介及基本概念   9.3 DTI     9.3.1 DTI的主要原理     9.3.2 计算简介及张量估计     9.3.3 基于NAvier-Stokes流体力学的DTI跟踪   9.4 HARDI     9.4.1 扩散ODF的分析重建     9.4.2 高阶张量场上的Finsler几何及其在HARDI上的应用   9.5 小结 参考文献 索引 《信息与计算科学丛书》已出版书目

前言/序言

《解构生命：从微观粒子到宏观宇宙的物理规律》 内容梗概 本书旨在以前所未有的深度和广度，探索构成我们存在基石的物理学原理，从最微小的基本粒子跃升至浩瀚的宇宙尺度。我们并非仅仅罗列物理定律，而是致力于揭示它们之间微妙而深刻的联系，勾勒出一幅宏大而统一的自然图景。这是一次关于宇宙秩序、物质演化以及生命起源的全面求索，将带领读者穿越时空的界限，理解那些塑造一切的力量。 第一部分：微观世界的奥秘 本部分将深入量子力学的奇妙领域，揭示原子和亚原子粒子行为的非直观规律。我们将从量子叠加和量子纠缠这两个核心概念入手，解释微观粒子如何能够同时处于多种状态，以及它们之间超越时空的神秘关联。读者将了解到量子隧穿效应在核反应以及电子显微镜等现代科技中的应用，理解为何粒子能够“穿透”看似不可逾越的能量壁垒。 我们将详细阐述量子场论，这是描述基本粒子及其相互作用的理论框架。在这里，粒子不再是孤立的点状物，而是量子场在特定区域的激发。我们会探讨四大基本相互作用——强核力、弱核力、电磁力和引力——的量子场论表述，以及它们在宇宙中的作用。费曼图将作为一种直观的工具，帮助我们理解粒子之间的复杂相互作用过程，例如电子与光子的交换。 量子电动力学（QED）作为量子场论的典范，将被详细解析。我们将探究光子与带电粒子（如电子）的相互作用，理解光作为一种量子现象如何产生和传播。从原子光谱到激光技术的原理，QED都扮演着核心角色。 紧接着，我们将进入粒子物理学的标准模型。标准模型整合了所有已知的基本粒子（夸克、轻子）以及传递相互作用的玻色子。我们将详细介绍夸克禁闭的现象，解释为何我们无法观测到孤立的夸克，以及强核力如何将它们束缚在质子和中子内部。同时，我们将讨论希格斯机制，它解释了基本粒子如何获得质量，并介绍希格斯玻色子的发现及其意义。 本部分还将触及一些超出标准模型的探索，例如超对称性理论，它假设每一种基本粒子都存在一个“超对称伙伴”。我们将讨论这些前沿理论在解决标准模型遗留问题（如暗物质和暗能量的本质）方面所做的尝试。 第二部分：宏观世界的壮丽 本部分将视野从微观转向宏观，聚焦于宇宙的演化、结构以及其中的物理规律。我们将从牛顿的万有引力定律开始，理解天体运动的经典描述。然而，我们将迅速过渡到爱因斯坦的广义相对论，这是描述引力的现代理论。 广义相对论将不再把引力视为一种力，而是时空本身的弯曲。我们将详细阐述等效原理，它是广义相对论的基石，并解释引力如何影响光线传播（引力透镜效应）以及时间的流逝（引力时间膨胀）。黑洞将作为广义相对论最引人注目的预言之一，被深入剖析。我们将探讨黑洞的形成、视界、奇点以及霍金辐射等概念，理解这些极端天体如何扭曲时空。 宇宙学作为研究宇宙整体演化的学科，将是本部分的重点。我们将从大爆炸理论出发，追溯宇宙从极高密度、极高温的起点一路演化至今的过程。我们将会详细讨论宇宙微波背景辐射（CMB），这是大爆炸的“余辉”，它为我们提供了早期宇宙的宝贵信息。 我们将深入探讨宇宙膨胀的观测证据，包括哈勃定律以及红移现象。同时，我们将讨论暗物质和暗能量这两个宇宙学中的未解之谜。暗物质的引力效应解释了星系盘的旋转速度以及星系团的结构，而暗能量则被认为是驱动宇宙加速膨胀的神秘力量。我们将考察支持它们存在的观测证据，并介绍目前主流的理论解释。 宇宙的结构形成也将被详细阐述。我们将探讨引力如何塑造了恒星、星系以及星系团的形成。我们将讨论宇宙网这一宏观结构，理解物质是如何在引力作用下汇聚成丝状和团块状的，而空洞则 remains. 第三部分：从物理到生命 本部分将尝试在物理定律的框架下，审视生命的起源和演化。我们将从热力学第二定律出发，理解生命体如何作为一个远离平衡的耗散结构，通过不断与外界交换能量和物质来维持其低熵状态。我们将讨论信息熵与生命信息之间的关系，以及DNA等分子如何编码和传递生命信息。 我们将探讨生命过程中涉及的复杂化学反应，以及这些反应如何在早期地球环境中发生。光合作用作为一个将太阳能转化为化学能的关键过程，将被从能量转换的角度进行分析。 我们将深入研究生物分子，如蛋白质和核酸，它们的折叠和功能是如何由其原子和分子层面的物理化学性质决定的。酶催化的生物化学反应，其催化机制将被还原到微观的分子相互作用和能量势垒。 在更宏观的层面，我们将讨论生物系统的自组织能力。从细胞的形成到多细胞生物的发育，涌现的复杂性是如何从简单的规则中产生的。进化论中的自然选择机制，也将被看作是一种基于物理概率和统计学的过程，它驱使着生命系统朝着适应环境的方向演化。 我们还将简要探讨生物体的能量代谢。从细胞呼吸到肌肉收缩，这些生命活动都涉及到能量的有效利用和转化，这些过程的效率将受到物理定律的制约。 结论：统一的视角 本书的最终目标是提供一个统一的视角，将微观粒子行为、宏观宇宙结构以及生命演化的物理基础联系起来。我们将强调，尽管尺度和现象千差万别，但驱动一切的是相同的基本物理定律。从构成物质的基本粒子到驱动宇宙运转的引力，再到维持生命活动的能量流动，我们都试图揭示其内在的数学和物理逻辑。 本书将不仅仅是知识的堆砌，更是一次思维的训练，鼓励读者以一种更深刻、更系统的方式去理解我们所处的世界。我们希望通过这场跨越尺度和学科的旅程，让读者对自然的伟大和其中的规律产生由衷的敬畏，并激发对科学探索的持久热情。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容让我感到非常意外，它似乎完全忽略了我所期待的关于医学图像处理的实践性内容。我原本以为会在这里找到一些关于图像采集、预处理、特征提取、分割、配准、以及可视化等方面的技术介绍。例如，我希望能够了解如何使用各种滤波器来去除医学图像中的噪声，如何运用阈值分割或区域生长法来提取感兴趣的区域，或者如何通过图像配准技术来对齐不同模态的医学影像。甚至，我希望能够看到一些关于三维重建和可视化的方法，以便更好地理解三维解剖结构。然而，这本书的内容却聚焦于一些我从未想过的数学领域。书中详细介绍了“信息论”在图像分析中的应用，例如熵、互信息等概念，以及如何利用它们来度量图像的相似性。它还深入探讨了“博弈论”在图像分割中的潜在作用，这让我感到非常困惑，因为我从未想过图像分割与博弈论之间会有联系。我甚至在书中看到了关于“范畴论”的介绍，用来描述图像数据之间的抽象关系。这让我觉得，这本书似乎在尝试用一种全新的、高度抽象的数学视角来重新定义“医学图像处理”，而抛弃了所有传统的、工程导向的方法。这对于我这样一个希望学习如何实际操作和解决具体问题的读者来说，无疑是一个巨大的失望。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本《医学图像处理中的数学理论与方法》，本来抱着学习一些图像处理新技术的想法，结果翻开才知道，这本书的内容似乎完全不在我预料的范围内。书中充斥着大量的、我几乎看不懂的抽象数学概念，比如那些关于黎曼流形的讨论，以及傅里叶分析和拉普拉斯变换的 derin (深入) 讲解，这些对于一个只想了解如何用AI去识别肿瘤或者分割器官的读者来说，实在是太过晦涩了。我原本期待的是各种算法的实现、Python代码的演示、以及一些实际的案例分析，比如如何利用深度学习模型来提高X光片的诊断精度，或者如何使用图像配准技术来对比不同时间点的CT扫描。然而，我看到的更多是关于张量代数、微分几何，甚至是拓扑学在图像特征提取中的应用。我尝试着去理解那些关于“曲率流”的数学推导，希望能够从中找到一些与医学图像“平滑”或“去噪”相关的线索，但很遗憾，公式的复杂性和理论的抽象性，让我望而却步。感觉这本书更像是一本为数学系学生或者高级研究人员量身定做的理论书籍，而不是一本面向普通医学影像工程师或临床医生的实用指南。我想要的是“怎么做”，而这本书给我的却是“为什么这么做”的数学基础，而且还是非常非常底层的数学基础，这让我感到有些失望。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的阅读体验非常具有挑战性。我曾设想过，这本书会深入讲解如何在MATLAB或Python中实现各种医学图像处理算法，比如如何利用OpenCV库进行图像滤波，或者如何用Scikit-image来执行图像分割。我也希望能够看到一些关于机器学习在医学图像分析中应用的案例，例如如何训练一个支持向量机来识别病灶，或者如何利用卷积神经网络来对医学影像进行分类。然而，这本书的内容完全偏离了这些方向。它更像是探讨了一种“数学化”的图像理解方式，其中充斥着大量关于“度量空间”、“测度论”以及“随机过程”的论述。例如，书中花了相当多的篇幅来解释“马尔可夫随机场”在图像建模中的作用，并且详细推导了其概率分布。对于一个希望快速掌握实用技术的读者来说，这些内容显得过于抽象和理论化。我尝试去理解书中关于“决策论”在图像分类中的应用，但它所给出的数学框架，与我以往接触到的分类算法（如逻辑回归、决策树）有着根本性的不同。感觉这本书更像是在构建一个全新的、高度数学化的理论体系，而对具体的算法实现和工程应用几乎只字未提。这让我感到非常无所适从，不知道如何将这些深奥的数学理论应用到实际的医学图像处理任务中。

评分☆☆☆☆☆

在翻阅这本书的过程中，我越来越觉得它与我最初期望的“医学图像处理”主题相去甚远。我本来期待能够学到如何使用Python、MATLAB等编程语言来实现各种医学图像处理的算法，比如如何加载DICOM文件，如何进行图像滤波、边缘检测、目标识别等。我也希望能够了解一些关于图像配准、三维重建、以及一些常用的医学影像分析工具。然而，这本书的内容却完全聚焦于抽象的数学理论。书中大段大段的篇幅在讨论“流形学习”在医学图像数据降维中的应用，以及如何利用“微分几何”来描述图像的内在结构。我尝试去理解关于“曲率”和“测地线”在图像分析中的意义，但这些概念对我来说如同天书。我甚至在书中找到了关于“代数拓扑”在图像特征提取中的应用，例如利用“贝蒂数”来描述图像的连通性和孔洞。这让我感到非常沮丧，因为这些理论知识与我实际想要解决的医学图像分析问题（如病灶检测、器官分割）似乎没有直接的联系。我没有找到任何关于具体算法的实现细节，也没有任何可供参考的代码示例。感觉这本书更像是一本纯粹的数学专著，只是恰好以“医学图像处理”为研究对象，但内容却远远超出了普通读者所能理解和应用的范畴。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，这本书的内容和我之前阅读过的任何一本关于医学图像处理的书籍都截然不同，它的侧重点似乎完全不在工程实现或临床应用上。我本来以为会看到一些关于图像分割、特征提取、三维重建等方面的经典算法介绍，比如Canny边缘检测、Hough变换、或者一些基于图论的方法。甚至，我期待能够学习到一些关于图像增强、去噪、对比度调整等后期处理的技术。然而，这本书花了大量的篇幅去探讨图像数据的“几何特性”，以及如何用“拓扑不变量”来刻画图像的结构。例如，书中详细介绍了“同伦群”和“同调群”在分析图像连通区域时的作用，这让我感到非常困惑，因为我只想知道如何用简单的阈值分割方法来分离出感兴趣的区域，而不是去研究这些高阶的数学结构。我甚至找不到任何关于图像格式（如DICOM）的讨论，也没有关于常用医学影像设备（如MRI、CT、超声）成像原理的介绍。感觉这本书更像是在探索一种全新的、极其理论化的图像分析框架，它所使用的数学语言和工具，与我日常接触到的图像处理技术相去甚远。这让我开始怀疑，这本书是否真的与“医学图像处理”这个主题有直接且紧密的联系，或者说，它所探讨的是一个极其小众且理论化的研究方向，与我所期望的实用性内容相去甚远。

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专业书，印刷不错，还在学习中。

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很专业的一本书，值得拥有。

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还可以吧

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