醫學細胞圖像分割關鍵技術 李東明 張麗娟 9787302676966 【台灣高等教育出版社】

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書名：醫學細胞圖像分割關鍵技術
ISBN：9787302676966
出版社：清華大學
著編譯者：李東明 張麗娟
頁數：213
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1702969
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內容簡介 醫學細胞圖像處理涵蓋了人工智能、圖像處理、計算機視覺、生物醫學等多個領域，通過研究醫學細胞圖像分割來量化細胞的行為，對生物醫學研究和臨床診斷有著重要作用。本書使用了大量的實用分割案例，通過對案例模型改進的講解以及改進后模型效果的展示，使讀者可以更清晰地了解圖像分割的關鍵技術。本書內容是作者近年來對醫學細胞圖像分割技術研究的成果匯總。 本書可作為計算機、人工智能專業的研究生教材，對於研究醫學細胞圖像處理的讀者而言，本書將成為他們重要的參考手冊。

作者簡介 李東明，男，1979年2月出生，無錫學院物聯網工程學院教授，博士生導師，計算機科學與技術專業負責人，吉林省青年科技工作者協會常務理事，吉林省第八批拔尖創新人才（第三層次），吉林省D類人才，澳大利亞麥考瑞大學訪問學者。本科畢業於吉林師範大學計算機科學與教育專業；碩士畢業於長春工業大學計算機應用技術專業；博士畢業於長春理工大學儀器科學與技術專業。2001年7月至2023年1月，在吉林農業大學信息技術學院工作，歷任信息技術學院院長助理、副院長、人事處副處長等職務；2023年2月至今，在無錫學院物聯網工程學院工作，擔任科技處副處長職務；主要研究領域為計算機視覺及圖像處理、車聯網技術、工業互聯網應用等；獲吉林省科技進步二等獎1項；吉林省自然科學學術成果獎二等獎2項、三等獎1項。

目錄 第1章 緒論
1 1 研究背景及意義
1 2 醫學圖像分類及醫學顯微成像技術概述
1 2 1 醫學圖像的分類
1 2 2 不同類型的顯微成像技術
1 2 3 結構光照明熒光顯微成像技術
1 3 醫學顯微細胞圖像分割技術的研究現狀
1 3 1 手動分割技術
1 3 2 半自動分割技術
1 3 3 自動分割技術
1 4 深度學習網絡介紹
1 4 1 卷積神經網絡
1 4 2 全卷積神經網絡
1 4 3 U-Net網絡
1 4 4 SegNet網絡
1 4 5 PSPNet
1 4 6 DeepLab V3 plus
1 5 深度學習框架
1 5 1 TensorFlow框架
1 5 2 PyTorch框架
1 5 3 Keras框架
1 5 4 Caffe框架
1 6 本章小結
參考文獻
第2章 基於雙樹復小波變換及形態學的醫學顯微細胞圖像增強算法
2 1 醫學圖像增強算法概述
2 2 醫學顯微細胞圖像增強算法流程
2 3 雙樹復小波變換的基本原理
2 4 基於DTCWT及形態學的醫學顯微細胞圖像增強算法
2 4 1 WBCT法對高通子帶去噪
2 4 2 改進的形態學top-hat變換法對低通子帶增強
2 4 3 醫學顯微細胞圖像增強算法實現
2 5 實驗結果與分析
2 5 1 實驗設置
2 5 2 細胞圖像增強結果的主觀評價
2 5 3 細胞圖像增強結果的客觀評價
2 6 本章小結
參考文獻
第3章 基於MRF醫學細胞圖像自動分割
3 1 馬爾可夫隨機場
3 2 基於MRF的圖像分割
3 3 基於MRF細胞圖像自動分割
3 3 1 中國餐廳過程
3 3 2 實現細胞圖像自動分割
3 4 實驗結果與分析
3 4 1 實驗過程
3 4 2 實驗效果對比
3 4 3 實驗效果差異評價
3 5 本章小結
參考文獻
第4章 基於加權曲率和灰度距離變換的粘連醫學顯微細胞圖像分割算注
4 1 分水嶺變換
4 2 快速雙閾值標記分水嶺變換的圖像分割算法
4 2 1 雙閾值迭代法構建標記圖像
4 2 2 雙閾值標記分水嶺變換的圖像分割算法實現
4 3 基於加權曲率和灰度距離變換的粘連細胞圖像分割算祛
4 3 1 判斷粘連細胞
4 3 2 曲率計算及確定凹點
4 3 3 建立分割線
4 3 4 關聯灰度細胞圖像的距離變換
4 3 5 基於加權曲率和灰度距離變換的粘連細胞圖像分割算法實現步驟
4 3 6 粘連細胞核的分割算法
4 4 粘連細胞圖像分割實驗結果及分析
4 4 1 粘連細胞圖像分割結果主觀評價
第5章 基於顏色模型極小值運算的細胞圖像分割算法
第6章 基於圖模型的醫學顯微細胞圖像分割算法
第7章 基於神經常微分方程的醫學顯微細胞圖像分割算法
第8章 基於Attention NODE-UNet++的細胞圖像分割算法
第9章 基於加權連接解碼網絡的細胞圖像分割算法
第10章 基於DeepLab V3十的醫學細胞圖像語義分割算法
第11章 基於屬性增強的空洞殘差聚合網絡的血液細胞圖像多類別分割算法
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