醫學影像智能分析基礎劉繼欣張明 9787117356718 【台灣高等教育出版社】

Name: 醫學影像智能分析基礎 劉繼欣 張明 9787117356718 【台灣高等教育出版社】
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書名：醫學影像智能分析基礎
ISBN：9787117356718
出版社：人民衛生
著編譯者：劉繼欣張明
頁數：1
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1616720
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內容簡介

1 本書首先介紹MATLAB語言與醫學圖像數據格式，主要敘述MATLAB語言表示法的基本知識和求解醫學圖像處理問題的軟體環境。2 進而介紹醫學圖像特徵的常用特徵指標，主要讓學生掌握基於MATLAB語言的數學測度計算方法及其所表達的圖像意義。3 繼之介紹圖像特徵分析中的參數估計與假設檢驗，系統介紹針對醫學特徵的基本統計學方法。4 進一步介紹圖像分析中常用的相關與線性回歸分析方法，讓學生掌握如何從大量圖像特徵中提取與疾病關聯最大的指標。5 最後介紹醫學圖像中的機器學習方法，讓學生初步學習如何完成對海量影像數據信息進行更深層次的挖掘、預測和分析工作。6 本教材的內容編寫著重關聯「MATLAB語言」「數學測量」「醫學圖像知識」，教材中所涉及的數學知識點都用MATLAB語言編程實現。7 在應用舉例中，為避免涉及過深的醫學術語，在語言方面儘可能做到通俗易懂，目的是讓學生明確不同數學知識與醫學圖像所蘊含疾病信息的關係，便於學生學習和應用。8 為方便教師授課和學生自學，本書同時配有PPT、各章節重難點講解視頻微課、習題等數字內容。

第一章醫學影像處理概論
第一節醫學影像技術的發展
第二節醫學影像物理意義
一、X線
二、CT
三、MRI
第三節醫學影像智能分析及其應用
第二章醫學影像與MATLAB
第一節 MATLAB基礎知識
一、MATLAB2021b工作界面
二、MATLAB數據類型
三、MATLAB常見的指令與特殊符號
第二節 MATLAB矩陣
一、矩陣定義
二、矩陣創建
三、矩陣運算
四、矩陣索引
第三節 MATLAB編程基礎
一、控制語句
二、M文件
第四節 MATLAB醫學影像基礎
一、醫學影像的基本格式
二、醫學影像的讀寫
三、醫學影像的計算
第三章醫學影像的特徵
第一節顏色特徵
一、顏色空間
二、直方圖特徵
三、案例分析
第二節紋理特徵
一、灰度共生矩陣
二、灰度差分統計
三、自相關函數
四、案例分析
第三節形狀特徵
一、邊界特徵
二、區域特徵
三、案例分析
第四節特徵分析
第四章參數估計與假設檢驗
第一節參數估計
一、計量資料的統計描述
二、均數的抽樣誤差與標準誤
三、t分佈
四、總體均數的區間估計
第二節假設檢驗
一、假設檢驗的基本步驟
二、假設檢驗中的兩類錯誤
三、假設檢驗的注意事項
四、假設檢驗和區間估計的關係
第三節 t檢驗
一、單樣本t檢驗
二、兩獨立樣本t檢驗
三、配對樣本t檢驗
第四節方差分析
一、完全隨機設計的方差分析
二、隨機區組設計的方差分析
第五章相關與線性回歸
第一節相關分析
一、協方差與相關係數
二、秩相關
三、偏相關
第二節簡單線性回歸
一、簡單線性回歸模型
二、簡單線性模型的最小二乘擬合
三、σ2的估計
四、簡單線性回歸的比較
第三節多元線性回歸
一、多元線性回歸模型
二、模型假設
三、多元模型的最小二乘擬合
四、ε方差σ2的估計
第四節模型適用性檢驗與修正
一、模型適用性檢驗
二、殘差分析
三、槓桿與強影響點的診斷
四、多重共線性分析
第五節疼痛敏感性與腦白質神經機制在性別間的差異
一、問題
二、數據
三、耐受閾限模型
四、模型殘差的分析
五、模型的調整
六、結論
第六章圖像與機器學習
第一節模型的評估方法
一、留出法
二、交叉驗證法
三、自助法
第二節常用的機器學習演算法
一、Logistic回歸
二、支持向量機
三、MATLAB示例
第三節模型的性能度量
一、回歸模型的評估指標
二、分類模型的評估指標
第四節術前MRI預測子宮內膜癌患者淋巴血管間隙侵犯研究
一、問題
二、數據
三、模型構建與性能度量
四、結果展示
五、討論與分析
參考文獻
索引

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