●目錄
前言
第一部分 數理醫學引論
第1章 數理醫學簡介 3
1.1 數理醫學及其研究意義 3
1.2 相關原理 11
1.2.1 大數據及數據科學中的基本原理 11
1.2.2 數理醫學中的基本原理 12
1.3 數理醫學研究的特點 12
第2章 數理醫學建模基礎 13
2.1 數理醫學建模導引 13
2.1.1 建模問題分類 14
2.1.2 建模基本流程 15
2.1.3 數據的特征表示 15
2.1.4 模型性能 19
2.1.5 模型計算 22
2.2 人工神經網絡與深度模型 23
2.2.1 多層神經網絡 24
2.2.2 卷積神經網絡 26
2.2.3 深度卷積網絡 27
2.2.4 神經網絡的優化與預測 28
2.3 模型優化基礎 28
2.3.1 一般優化問題 28
2.3.2 凸優化問題 29
2.3.3 拉格朗日對偶問題 30
2.3.4 優化問題中的特殊結構 31
2.3.5 無約束優化算法 32
2.3.6 約束凸優化算法 40
2.4 醫學大數據 45
2.5 醫學圖像數據的處理、分析與解譯 46
參考文獻 47
第二部分 智能輔助診斷篇
第3章 基於超聲圖像的甲狀腺結節智能診斷 55
3.1 研究背景與現狀 55
3.1.1 甲狀腺結節超聲影像臨床診斷中的問題 55
3.1.2 超聲影像的優勢與分析難點 57
3.1.3 超聲甲狀腺結節輔助診斷的研究現狀與難點 59
3.2 基於卷積神經網絡的甲狀腺結節自動分割 60
3.2.1 甲狀腺超聲圖像數據采集 62
3.2.2 卷積神經網絡結構 63
3.2.3 甲狀腺結節分割的深度卷積神經網絡架構 64
3.2.4 訓練卷積神經網絡模型 66
3.2.5 性能評估 67
3.2.6 模型分析與驗證 67
3.3 基於卷積神經網絡的甲狀腺結節智能輔助診斷 73
3.3.1 甲狀腺數據采集及其預處理 75
3.3.2 融合的卷積神經網絡架構 76
3.3.3 訓練融合的卷積網絡模型 79
3.3.4 性能評估 80
3.3.5 甲狀腺的惡性指標 80
3.3.6 模型分析與驗證 80
3.4 本章結論與應用新模式探索 88
參考文獻 90
第4章 兒童發育診斷中的數理醫學問題和方法 96
4.1 研究背景 96
4.1.1 骨齡評定的意義 96
4.1.2 骨齡片拍攝需求 98
4.1.3 骨齡評定中的數理醫學問題 99
4.2 骨齡評估 101
4.2.1 骨齡評估方法 101
4.2.2 智能骨齡評估中的圖像處理相關方法 103
4.3 總結與展望 111
參考文獻 111
第三部分 智能輔助手術篇
第5章 智能輔助手術導論 117
5.1 肝髒智能輔助手術繫統 119
5.2 肝髒數據采集 125
5.2.1 CT圖像特點 125
5.2.2 肝髒多期CT掃描 126
參考文獻 127
第6章 肝髒CT圖像自動分割 129
6.1 臨床需求與挑戰 129
6.2 肝髒自動分割研究現狀 130
6.3 基於全卷積神經網絡和局部先驗信息的肝髒自動分割 131
6.3.1 基於三維全卷積神經網絡的肝髒自動定位與分割 132
6.3.2 基於整體與局部先驗信息的精細化分割模型 134
6.3.3 模型求解 137
6.3.4 模型分析與驗證 137
6.3.5 應用實例 141
6.4 腹部多器官分割 143
6.4.1 基於深度卷積神經網絡的器官定位及先驗學習 144
6.4.2 基於Potts模型的多區域分割模型 146
6.4.3 模型求解 147
6.4.4 模型分析與驗證 148
6.4.5 應用實例 150
6.5 總結與展望 152
參考文獻 153
第7章 肝髒血管的分割與拆分 156
7.1 醫學背景與研究意義 156
7.1.1 肝髒血管繫統介紹 156
7.1.2 肝靜脈和門靜脈血管的分割與拆分及意義 157
7.2 血管分析的數學基礎 158
7.2.1 血管骨架與血管枝圖 158
7.2.2 隨機抽樣一致算法 159
7.2.3 rray定理與 rray繫數 161
7.3 血管增強與分割算法 162
7.3.1 肝髒區域預處理 163
7.3.2 肝髒靜脈預分割 163
7.3.3 肝髒靜脈增強及分割 163
7.3.4 肝髒靜脈後處理 164
7.4 血管拆分算法 164
7.4.1 預拆分以及血管交彙點提取 164
7.4.2 雙直線RANSAC模型對血管局部建模 166
7.4.3 基於 rray定理的肝髒靜脈血管拆分 169
7.5 實驗結果 173
7.6 總結與展望 176
參考文獻 177
第8章 智能輔助肝癌熱消融術的理論、方法及應用 178
8.1 肝癌消融治療概述 178
8.1.1 肝癌的危害及其治療方法 178
8.1.2 熱消融治療原理 179
8.1.3 熱消融治療的基本臨床步驟 179
8.1.4 智能輔助肝癌熱消融手術 181
8.2 熱消融溫度場建模與仿真方法 182
8.2.1 Pennes生物傳熱方程 182
8.2.2 輻射能量場建模 182
8.2.3 數值求解 186
8.3 熱消融溫度場建模與仿真：同質化微擾理論 187
8.3.1 熱源能量分布模擬 187
8.3.2 均質組織中溫度場模擬 189
8.3.3 大血管熱沉降作用模型 192
8.4 術前規劃手術方案 201
8.4.1 術前規劃的意義及研究現狀 201
8.4.2 基於一種帶約束聚類方法的不規則大腫瘤消融方案術前規劃方法 202
8.4.3 臨床應用實例 209
8.5 術中實時導航 209
8.5.1 單一影像引導方式的局限性 210
8.5.2 術中定位技術 210
8.5.3 影像融合配準技術 211
8.6 術後療效評估 213
8.6.1 模型預處理 213
8.6.2 信號燈評價方法 214
8.6.3 應用實例 215
8.7 總結與展望 216
8.8 附錄 218
參考文獻 220
第四部分 術後評估篇
第9章 腫瘤影像的分割及療效評估 227
9.1 醫學CT影像中肝腫瘤的自動分割 227
9.1.1 肝癌分割的背景 227
9.1.2 CT肝癌分割的難點 228
9.1.3 CT圖像中全自動肝癌分割 228
9.2 腫瘤療效評估 232
9.2.1 腫瘤療效評估背景 232
9.2.2 腫瘤療效評估難點 232
9.2.3 腫瘤空間異質性的影像學定量方法進展 233
9.2.4 多b值DWI序列模型 237
9.2.5 本章提出的新參數 239
9.2.6 GDC模型有效性實驗驗證 240
9.2.7 基於GDC的功能參數圖 245
9.3 總結與展望 245
參考文獻 246
後記 250
