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正版新书]影像组学基础田捷等9787030684721
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序一PREFACE 1序二PREFACE 2序三PREFACE 3前言章 绪论1.1 医学影像的背景1.2 影像组学的概念1.3 影像组学的价值1.4 影像组学分析方法概述1.4.1 医学影像采集1.4.2 肿瘤区域分割1.4.3 肿瘤影像表型1.4.4 肿瘤临床预测1.4.5 人工智能新技术1.5 影像组学的临床应用前景参考文献第2章 影像组学的关键技术及软件平台2.1 肿瘤检测2.1.1 数据预处理2.1.2 候选结节检测2.2 图像配准2.2.1 基于空间区域加权的相关比测度的弹配准2.2.2 基于无监督网络的脑磁共振图像形变配准2.. 基于无监督对抗相似度判别网络的图像形变配准. 肿瘤图像分割..1 基于卷积神经网络的脑肿瘤分割..2 基于MV-CNN的肺结节分割算法.. 基于中心池化卷积神经网络的肺结节分割..4 基于卷积络的肿瘤分割方法2.4 基于知识的医学图像分割方法2.4.1 融入先验信息的深度学习模型2.4.2 基于活动轮廓线模型的医学图像分割方法2.4.3 融入解剖学和成像知识的图像分割与Bias校正的数学模型2.5 医学数据可视化2.5.1 多模态医学图像可视化2.5.2 可视化工具包2.6 特征提取2.6.1 人工设计的特征2.6.2 深度学习特征2.7 特征选择与降维2.7.1 传统线降维2.7.2 基于特征选择的降维方法2.7.3 基于模型与正则化的特征选择2.8 模型构建2.8.1 线回归模型2.8.2 线分类模型2.8.3 树模型2.8.4 自适应提升模型2.8.5 模型选择2.8.6 卷积神经网络2.8.7 迁移学习2.8.8 半监督学习2.9 影像组学质量评估体系2.10 影像组学软件平台2.10.1 Radlomlcs软件2.10.2 Pyradlomlcs影像组学算法库参考文献第3章 影像组学在辅诊断中的应用3.1 影像组学在肿瘤鉴别诊断与分期中的应用3.1.1 肿瘤良恶鉴3.1.2 肿瘤淋巴结转移预测3.1.3 肿瘤远处转移预测3.1.4 肿瘤分期诊断3.2 影像组学在肿瘤分子分型中的应用3.2.1 肿瘤病理亚型预测3.2.2 肿瘤分子分型预测3.3 影像组学在疾病诊断中的应用3.3.1 肝纤维化分期诊断3.3.2 动脉斑块诊断3.3.3 胎儿21-三体综合征诊断3.3.4 新冠肺炎诊断参考文献第4章 影像组学在疗效评估和预后预测中的应用4.1 影像组学在肿瘤疗效评估中的应用4.1.1 放化疗的疗效评估4.1.2 靶向治疗的疗效评估4.1.3 介入治疗的疗效评估4.1.4 新辅治疗的疗效评估4.1.5 治疗方案的选择与疗效评估4.2 影像组学在肿瘤预后预测中的应用4.2.1 肿瘤复发的预测4.2.2 肿瘤生存期预测参考文献第5章 总结和展望5.1 总结5.2 展望5.2.1 影像组学的临床应用前景5.2.2 制订研究规范5.. 医学大数据基础5.2.4 病灶分割算法5.2.5 实验的可重复5.3 结语参考文献
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