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| 編輯推薦： |
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1.AI+医学图像处理，注重实战。2.Dragonfly封装了诸多机器学习库，易上手、可操作性强。3.紧贴“医学+AI”概念——现在科研领域和资本中的热门技术。4.针对“医生、科研人员处理影像数据，标注数据面临的难题”，针对性强。
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| 內容簡介： |
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这是一本“将人工智能技术运用于医学案例，利用先进技术解决临床问题”的图书。本书使用三维图像专业处理软件Dragonfly（基于Python语言，封装了多个机器学习库）作为具体的实现工具。本书介绍了人工智能与医疗的介绍、医疗领域中的图像处理、医学图像处理的常规流程等内容，并通过6个真实的医学案例展现人工智能技术在医学图像学领域的应用，从医工交叉的角度出发，深入探讨医学图像问题的处理方法，旨在让读者了解如何将人工智能技术切实落地于医学图像学中，帮助其提升运用人工智能技术处理医学图像问题的能力。
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| 關於作者： |
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杨慧芳，北京大学口腔医院口腔生物材料和数字诊疗装备国家工程研究中心、口腔数字化医学研究中心工程师，拥有首都医科大学生物医学工程硕士学位。主要研究方向为口腔数字化医学、医学图像处理等。先后发表文章30余篇，申请发明专利10项（获批2项），曾参与多项国家和省部级科研项目。
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| 目錄：
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第 1章 人工智能与医疗11.1 人工智能在医疗领域的发展11.1.1 人工智能在医疗领域的发展史11.1.2 “人工智能+医疗”行业现状61.2 人工智能在医疗领域的发展阶段以及具体实现91.2.1 发展阶段91.2.2 具体实现101.3 人工智能在医学图像领域的应用141.4 人工智能在口腔领域的研究进展151.5 拓展阅读17第 2章 医疗领域中的图像处理192.1 医疗领域的图像处理技术及其应用192.2 医学图像处理案例202.3 医学图像处理的常用软件212.3.1 ImageJ212.3.2 MATLAB222.3.3 VTK222.3.4 MIPAR232.3.5 Dragonfly242.3.6 OpenCV242.3.7 Mimics242.3.8 Amira252.4 拓展阅读25第3章 医学图像处理的常规流程273.1 图像获取273.1.1 医学图像的获取方式273.1.2 医学图像的存储格式283.1.3 医学图像的处理和分析283.2 图像预处理293.2.1 坐标系的定义293.2.2 空间坐标变换303.2.3 图像灰度值归一化313.3 图像标注313.3.1 图像标注的定义313.3.2 图像标注软件323.4 数据增强323.4.1 数据增强的定义333.4.2 图像数据增强333.5 图像分割353.5.1 图像分割的定义353.5.2 常用的经典图像分割方法363.5.3 常用的基于深度学习的图像分割技术373.6 图像配准403.6.1 图像配准的定义403.6.2 图像配准的类型413.6.3 图像配准中的对象分类413.6.4 图像配准的方法423.7 图像融合423.8 三维重建及数据导出433.8.1 三维重建433.8.2 数据导出433.9 数据分析433.9.1 特征提取：构建影像特征知识库433.9.2 CT中骨组织的影像特征分析433.9.3 MRI中软组织的影像特征分析443.9.4 构建相应的疾病预测模型443.9.5 结构化报告生成443.10 拓展阅读44第4章 医学图像处理软件Dragonfly454.1 Dragonfly概述454.1.1 软件概述464.1.2 软件下载与安装环境要求474.1.3 Dragonfly的优势484.2 Dragonfly界面及其主要功能504.2.1 Dragonfly界面504.2.2 Dragonfly的主要功能534.3 Dragonfly的拓展模块604.3.1 Macro Player604.3.2 Macro Builder614.3.3 Infinite Toolbox624.3.4 Python Console634.4 Dragonfly的应用模块644.4.1 骨骼分析模块644.4.2 连通单元分析模块654.4.3 CT重建模块664.4.4 人工智能模块664.5 Dragonfly的工作流程684.5.1 Dragonfly的一般工作流程684.5.2 工作流程中的重要步骤69第5章 语义分割——口腔CBCT图像中牙齿和牙髓及周边组织的分割775.1 图像导入775.2 图像预处理785.2.1 空间坐标系校正795.2.2 灰度值归一化805.3 图像标注825.3.1 选择Frame825.3.2 确定分类845.3.3 ROI标注855.4 模型生成885.5 数据增强905.6 神经网络训练915.7 应用网络 935.8 总结与思考97第6章 三维建模——肺血管和气管分割996.1 图像导入996.2 图像标注996.3 训练模型1046.4 结果分析1056.5 总结与思考106第7章 图像配准——口腔术前和术后数据的配准应用1097.1 图像导入1097.2 图像预处理（三维空间坐标系校正）1097.3 图像配准1117.3.1 手动图像配准1117.3.2 自动图像配准1137.4 总结与思考116第8章 分割与特征提取——骨组织的形态学分析1178.1 骨的背景知识1178.2 Dragonfly中Bone Analysis模块的操作流程1188.3 骨的测量参数1198.3.1 骨分析的通用参数1198.3.2 骨小梁分析的参数1218.3.3 皮质骨分析的参数1228.4 图像导入1248.5 图像预处理与骨分割1258.6 Dragonfly软件中的Bone Analysis模块1308.7 各向异性的计算原理1368.8 单层测量1388.9 总结与思考139第9章 特征计算及分析——医用材料方面的应用1439.1 图像导入1439.2 图像可视化1449.3 阈值分割、注释和测量1459.4 分水岭分割1469.5 量化分析1539.6 总结与思考156第 10章 目标检测——腹部CT肾脏区域的标注15710.1 图像导入15710.2 图像标注15710.3 生成YOLOv3模型15910.4 训练YOLOv3模型16010.5 应用YOLOv3模型16210.6 总结与思考163第 11章 未来展望16511.1 人工智能在医学领域的发展现状及趋势16511.2 人工智能在骨科领域的发展现状及趋势16611.3 人工智能在口腔领域的发展现状及趋势16711.4 拓展阅读168
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