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| 內容簡介： |
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《医学人工智能概论》内容分为三大部分：理论与技术、应用以及案例分析，系统介绍了医学人工智能的理论框架和知识体系。第一部分“理论与技术”，*先介绍医学人工智能的基本概念、研究背景与学科特点，接着深入阐述机器学习、深度学习等核心人工智能算法原理以及相关的优化方法，以医学影像为主的各类智能医学数据的基本知识，医学图像处理与分析技术，并延伸至医疗大数据平台、大模型及伦理法律等重要议题。第二部分“应用”，聚焦医学人工智能理论与技术在医疗各环节中的多样化应用，包括利用人工智能开展疾病的早期筛查与干预、对外科手术实施精准导航、辅助术后效果的评估与监控、推动智能医疗器械的开发、加速创新药物的研发等多个方面。第三部分“案例分析”，通过精选的两个具体案例，甲状腺结节智能诊断和儿童骨龄智能评估，展示医学人工智能技术从理论到实践的转化应用过程，进一步印证和深化前两部分内容。
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| 目錄：
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目录“数理医学丛书” 序前言第一部分 理论与技术第1章 医学人工智能简介 31.1 医学人工智能的研究意义 41.2 医学人工智能的研究现状与挑战.51.3 医学人工智能的迫切性81.4 医学人工智能的学科特点 10第2章 医学人工智能的基础理论 112.1 机器学习基础理论 122.1.1 机器学习的目标 122.1.2 机器学习的数据 132.1.3 数据特征与选择 142.1.4 机器学习的模型 152.2 机器学习的模型评价 162.2.1 分类问题的性能评价 182.2.2 机器学习的算法 192.3 现代人工智能方法 212.3.1 多层神经网络 232.3.2 卷积神经网络 242.3.3 深度卷积网络 252.3.4 神经网络的优化与预测 262.4 优化理论与方法 262.4.1 *优性理论 272.4.2 无约束优化算法 332.4.3 约束优化算法 372.4.4 复合优化算法 44参考文献 60第3章 智能医学数据基础 613.1 超声诊断 613.1.1 超声诊断的装置构成与基本原理.613.1.2 超声诊断的发展 623.1.3 超声诊断的应用 633.1.4 超声人工智能的发展 633.2 CT诊断643.2.1 CT成像基本原理.643.2.2 医学CT成像及其特点 673.2.3 CT诊断与人工智能 683.3 MRI诊断 703.3.1 MRI成像基本原理 703.3.2 MRI的发展 723.3.3 MRI诊断与人工智能 733.4 其他影像及数据 743.4.1 血管内超声 743.4.2 光学相干断层成像 753.4.3 脑电图 763.4.4 心电图 783.4.5 肌电图 79参考文献 80第4章 智能医学图像分析 834.1 医学图像重建.834.2 医学图像分割.864.2.1 基于阈值的分割方法 874.2.2 基于边缘的分割方法 884.2.3 基于区域的分割方法 894.2.4 基于深度学习的分割方法 904.3 医学图像配准.91参考文献 95第5章 医疗大数据平台 965.1 医疗数据的重要性 965.1.1 大数据 965.1.2 医疗大数据 975.2 医疗数据库建设的必要性和现状 1005.2.1 医疗数据库建设的必要性 1005.2.2 国际国内的数据库建设现状 1015.3 医疗数据库建设的规范操作 1035.3.1 目前数据库建设中的挑战问题 1035.3.2 医学数据库的规范化建设工作 1045.3.3 医疗数据的标注 106第6章 医疗大模型.1086.1 大模型概述 1096.1.1 发展历程 1096.1.2 模型分类 1116.1.3 **技术 1126.2 医疗大模型应用现状1136.2.1 应用潜力 1146.2.2 应用场景 1146.2.3 可行技术方案 1166.2.4 风险与挑战 117参考文献 118第7章 伦理与法律问题 1197.1 医学人工智能的伦理问题 1197.1.1 人工智能伦理现状 1197.1.2 伦理问题及相应规范 1217.2 医学人工智能的法律问题 1247.2.1 人工智能的法律地位 1247.2.2 数据隐私方面 1247.2.3 管控与责任方面 125参考文献 126第二部分 应用第8章 疾病筛查 1298.1 重大疾病早期筛查和干预 1298.1.1 常见的重大疾病 1298.1.2 基于医学影像数据的疾病早期筛查 1348.1.3 基因筛查协助预防重大疾病 1358.1.4 智能穿戴设备的个体监测方式 1368.1.5 基于医疗数据的个性化分析 1368.2 精神疾病筛查 1378.2.1 癫痫智能筛查 1378.2.2 阿尔茨海默病智能筛查 1378.2.3 精神分裂症智能筛查 1388.2.4 抑郁症智能筛查 1398.2.5 焦虑障碍智能筛查 1398.2.6 孤*症智能筛查 1408.2.7 多动症智能筛查 140参考文献 141第9章 智能CT辅助手术导航 1449.1 CT辅助神经外科手术 1469.2 CT辅助骨科手术 1499.3 CT辅助肝脏外科手术 154参考文献 156第10章 智能超声辅助手术导航 15810.1 超声影像信息与磁定位空间信息融合.15910.1.1 超声图像信息多模态配准 16010.1.2 基于磁定位器的位置估计 16710.2 手术靶点计算 16910.2.1 术前规划的意义及研究现状 17010.2.2 一种基于带约束聚类方法的不规则大肿瘤消融方案术前规划方法 17110.3 术中实时定位与融合.17510.3.1 单一影像引导方式的局限性 17510.3.2 术中定位技术 17610.3.3 影像融合配准技术 176参考文献 177第11章 术后评估和监测 18211.1 术后疗效评估 18311.1.1 基于可视化方式的术后评估 18311.1.2 基于影像数据的术后评估 18511.1.3 基于实验室检测的术后评估 18611.1.4 基于主观指标的术后评估 18811.2 术后跟踪检测 188参考文献 195第12章 智能医疗器械 19612.1 手术机器人.19612.1.1 什么是手术机器人 19612.1.2 手术机器人的应用 19812.2 通用领域手术机器人.20112.2.1 达芬奇手术机器人简介 20112.2.2 达芬奇手术机器人的发展 20212.2.3 手术机器人临床案例 20712.3 其他医疗器械 21012.3.1 智能影像诊断 21012.3.2 康复机器人 21412.3.3 日常智能设备 21812.3.4 麻醉机器人 218参考文献 218第13章 人工智能辅助药物研发 22213.1 人工智能药物研发概述 22213.2 人工智能和靶点识别.22313.2.1 人工智能和靶点预测 22313.2.2 人工智能辅助靶点结构预测 22413.2.3 人工智能辅助结合位点比对 22713.3 人工智能与活性化合物发现 22713.3.1 人工智能和药物筛选 22713.3.2 人工智能与药物从头设计 22913.4 人工智能和老药新用.23013.5 人工智能药物 ADMET 预测.23213.6 小结 233参考文献 233第三部分 案例分析第14章 甲状腺结节智能诊断应用23914.1 研究背景与现状 23914.2 甲状腺结节自动分割.24014.2.1 基于卷积神经网络的自动分割方法 24114.2.2 数据集 24214.3 甲状腺结节智能辅助诊断 24314.3.1 人工智能方法通用流程 24314.3.2 甲状腺结节智能诊断技术的优势和局限性 244参考文献 244第15章 骨龄评估应用 24615.1 骨龄评估的意义和方法 24615.1.1 骨龄评估的意义 24715.1.2 骨龄片拍摄 24715.1.3 骨龄评估方法 24815.2 骨龄评估中的图像处理方法 251参考文献 254“数理医学丛书”已出版书目.256
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