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核医学图像分析 版权信息
- ISBN：9787030729316
- 条形码：9787030729316 ; 978-7-03-072931-6
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
核医学图像分析 本书特色
本书内容是核医学影像、机器学习、图像分析等研究主题的综合体现，适合高年级本科生、研究生和相关科研工作者了解技术前沿及获取研究主题之用。
核医学图像分析 内容简介
本书聚焦核医学骨显像临床应用，聚力基于深度学习的骨显像图像智能分析，从辅助临床决策的视角出发，呈现面向疾病自动检测和诊断应用的SPECT骨显像图像智能分析创新研究，涉及图像分类、目标检测、病灶分割等医学图像分析领域的热点研究主题。全书共6章，第1章概述核医学影像，第2章介绍数据分析技术，第3章介绍核医学图像的分类技术，第4章介绍核医学图像的目标检测技术，第5章介绍核医学图像的病灶分割技术，第6章介绍核医学诊断文本的分析技术。
核医学图像分析 目录
目录
前言
第1章 核医学影像 1
1.1 医学影像概述 1
1.1.1 结构医学影像 1
1.1.2 功能医学影像 6
1.2 核医学功能成像 10
1.2.1 SPECT 成像 10
1.2.2 PET 成像 15
1.3 公共数据集 17
1.3.1 数据通信标准 18
1.3.2 数据集描述 20
参考文献 21
第2章 数据分析技术 24
2.1 数据扩展技术 24
2.1.1 基于几何变换的扩展 24
2.1.2 基于对抗技术的扩展 25
2.2 图像区域切分技术 26
2.2.1 骨骼区域切分 26
2.2.2 非病变区域切分 31
2.3 畸变骨骼矫正技术 34
2.3.1 图像中肩颈的矫正 34
2.3.2 图像中脊柱的矫正 36
2.4 模型构建技术 37
2.4.1 深度学习方法 37
2.4.2 深度神经网络 39
2.4.3 激活函数和损失函数 42
2.4.4 优化算法 46
2.4.5 评价指标 47
2.4.6 图像数据的标注 50
参考文献 50
第3章 核医学图像分类 52
3.1 经典分类网络 52
3.2 图像的二类分类 53
3.2.1 骨转移的自动检测 53
3.2.2 关节炎的自动检测 62
3.2.3 肺阻塞的自动检测 68
3.3 图像的多类分类 73
3.3.1 单疾病多病灶图像分类 73
3.3.2 多疾病多病灶图像分类 79
3.4 疾病的亚类分类 83
3.4.1 非融合图像的分类 83
3.4.2 残差与注意力结合的图像分类 90
参考文献 94
第4章 核医学图像目标检测 96
4.1 经典目标检测网络 96
4.1.1 一阶段目标检测模型 97
4.1.2 二阶段目标检测模型 99
4.2 单疾病病灶检测 102
4.2.1 数据集构建 102
4.2.2 检测模型构建 103
4.2.3 实验验证及评价 108
4.3 多疾病病灶检测 112
4.3.1 数据集构建 112
4.3.2 检测模型构建 113
4.3.3 实验验证及评价 114
参考文献 116
第5章 核医学图像分割 118
5.1 经典分割网络 118
5.1.1 图像语义分割 118
5.1.2 图像实例分割 121
5.2 病灶监督分割 123
5.2.1 骨转移病灶分割 123
5.2.2 甲状腺病灶分割 130
5.3 病灶半监督分割 136
5.3.1 分割方法概况 136
5.3.2 半监督分割模型 136
5.3.3 实验验证及评价 140
参考文献 144
第6章 核医学诊断文本分析 146
6.1 病灶及其表征关联分析 146
6.1.1 核医学诊断文本 146
6.1.2 诊断文本预处理 146
6.1.3 病灶表征的形式编码 147
6.1.4 病灶-表征关联挖掘 149
6.1.5 实验验证与结果分析 150
6.2 基于文本的诊断模型 154
6.2.1 基于传统机器学习方法的诊断模型 154
6.2.2 基于深度学习方法的诊断模型 162
参考文献 169
彩图
前言
第1章 核医学影像 1
1.1 医学影像概述 1
1.1.1 结构医学影像 1
1.1.2 功能医学影像 6
1.2 核医学功能成像 10
1.2.1 SPECT 成像 10
1.2.2 PET 成像 15
1.3 公共数据集 17
1.3.1 数据通信标准 18
1.3.2 数据集描述 20
参考文献 21
第2章 数据分析技术 24
2.1 数据扩展技术 24
2.1.1 基于几何变换的扩展 24
2.1.2 基于对抗技术的扩展 25
2.2 图像区域切分技术 26
2.2.1 骨骼区域切分 26
2.2.2 非病变区域切分 31
2.3 畸变骨骼矫正技术 34
2.3.1 图像中肩颈的矫正 34
2.3.2 图像中脊柱的矫正 36
2.4 模型构建技术 37
2.4.1 深度学习方法 37
2.4.2 深度神经网络 39
2.4.3 激活函数和损失函数 42
2.4.4 优化算法 46
2.4.5 评价指标 47
2.4.6 图像数据的标注 50
参考文献 50
第3章 核医学图像分类 52
3.1 经典分类网络 52
3.2 图像的二类分类 53
3.2.1 骨转移的自动检测 53
3.2.2 关节炎的自动检测 62
3.2.3 肺阻塞的自动检测 68
3.3 图像的多类分类 73
3.3.1 单疾病多病灶图像分类 73
3.3.2 多疾病多病灶图像分类 79
3.4 疾病的亚类分类 83
3.4.1 非融合图像的分类 83
3.4.2 残差与注意力结合的图像分类 90
参考文献 94
第4章 核医学图像目标检测 96
4.1 经典目标检测网络 96
4.1.1 一阶段目标检测模型 97
4.1.2 二阶段目标检测模型 99
4.2 单疾病病灶检测 102
4.2.1 数据集构建 102
4.2.2 检测模型构建 103
4.2.3 实验验证及评价 108
4.3 多疾病病灶检测 112
4.3.1 数据集构建 112
4.3.2 检测模型构建 113
4.3.3 实验验证及评价 114
参考文献 116
第5章 核医学图像分割 118
5.1 经典分割网络 118
5.1.1 图像语义分割 118
5.1.2 图像实例分割 121
5.2 病灶监督分割 123
5.2.1 骨转移病灶分割 123
5.2.2 甲状腺病灶分割 130
5.3 病灶半监督分割 136
5.3.1 分割方法概况 136
5.3.2 半监督分割模型 136
5.3.3 实验验证及评价 140
参考文献 144
第6章 核医学诊断文本分析 146
6.1 病灶及其表征关联分析 146
6.1.1 核医学诊断文本 146
6.1.2 诊断文本预处理 146
6.1.3 病灶表征的形式编码 147
6.1.4 病灶-表征关联挖掘 149
6.1.5 实验验证与结果分析 150
6.2 基于文本的诊断模型 154
6.2.1 基于传统机器学习方法的诊断模型 154
6.2.2 基于深度学习方法的诊断模型 162
参考文献 169
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核医学图像分析 节选
第1章 核医学影像 在新一代信息技术的引领下，数据快速积累，计算能力大幅提升，算法模型持续演进，行业应用快速兴起，人工智能的发展环境发生了深刻变化，迎来了第三次高速发展浪潮。影像医学是医疗领域新技术发展和应用昀前沿的学科分支，也是人工智能研发和落地的主要应用领域之一。运用人工智能技术对影像医学数据进行深度学习和决策判断，不仅可以显著提高医疗从业人员的工作效率，还可以大幅降低医疗成本。融合人工智能的影像医学已经成为智能医疗发展的核心。 医学影像是针对人体特定部位甚至全身，以非侵入方式呈现机体内部结构与功能状态的影像学诊断技术，目的在于以影像方式呈现人体的组织器官结构、密度甚至功能状态，供临床医师根据影像提供的信息对疾病存在与否给出判断，从而对人体健康状况做出评估。作为疾病诊断和治疗的技术辅助手段，医学影像是现代临床医学不可或缺的组成部分。医学影像有着不同的类别划分标准，按其作用的不同，可分为结构医学影像和功能医学影像两大类。 本章在对医学影像做简介概述的基础上，重点介绍核医学影像技术，包括成像设备、放射性药物及主要临床应用等，帮助读者建立核医学影像的全貌。 1.1 医学影像概述 现代医学影像已从仅显示宏观结构发展到反映分子、生化水平变化，从显示形态改变到反映功能变化，从单纯诊断向诊断治疗兼具方向发展。本节从结构医学影像和功能医学影像两个方面介绍医学影像。 1.1.1 结构医学影像 结构医学影像(structural medical imaging)为疾病临床诊断和医学研究提供了丰富的人体结构或形态学信息，自医学影像技术诞生以来，结构医学成像主要经历了传统X光成像(X-ray)、计算机断层扫描(computed tomography，CT)、磁共振成像(magnetic resonance imaging，MRI)、超声成像(ultrasound imaging)和光学成像(optical imaging)等几个发展阶段，目前呈现出各类成像技术在临床上共存并融合成像的局面。 1．X光成像技术 X光成像应用于临床疾病诊断已有百余年历史，至今依然是医学影像检查的主要手段之一，其临床应用价值尚未完全被现代医学成像技术所取代。 X光固有的穿透性、荧光效应和感光效应，使得X射线穿过具有不同密度和厚度的人体组织时，不同区域吸收的光的强度有所不同，在荧光效应和感光效应的作用下，这种差异在荧屏或胶片上形成不同亮度或灰度的对比性影像。如图1-1-1所示的X光胸片，骨骼等高密度组织对X光的吸收能力强，穿透的X光相对较少，故在X光片上呈现白影；含气的肺等低密度组织对X光的吸收能力弱，穿透的X光相对较多，故在X光片上呈现黑影；其他实质性器官的密度介于上述两类之间，因此在X光片上通常呈现灰影。 图1-1-1 胸部X光片 X光成像使用胶片对透过人体的X射线信息进行采集、显示和存储，具有图像空间分辨率高、显示组织结构范围较大、X射线辐射剂量低且检查费用低廉等优点。若组织因病变而发生结构改变时，其固有的密度和厚度也随之改变，当这种改变达到一定程度时，X光图像上的正常黑白灰度对比值将发生变化，由此可判断是否发生疾病。然而，X光成像通常对拍摄条件要求严格，而且密度差别小的两种组织间的灰度对比较弱，因而难以同时清晰显示密度不同的多个组织。一般而言，X光适用于成像那些与周围结构具有明显密度对比差的组织所发生的病变，如消化道、泌尿系统和心血管系统疾病的成像检测。 根据用途的不同，传统X光设备分为通用型X光机、胃肠X光机、心血管造影X光机、乳腺X光机和牙科X光机等。 2．CT成像技术 CT成像是由英国工程师 Hounsfield设计并于1971年应用于临床的现代医学成像技术。与传统X光成像类似，CT成像也依赖于X光穿透人体不同密度和厚度组织结构后，产生的不同强度X射线吸收量而形成的影像对比，如图1-1-2所示。传统X光图像上的黑白灰度即密度概念，同样适用于CT影像，当病变导致CT图像上组织结构密度发生改变时，称之为密度增高或密度减低，还可描述为高密度、低密度或混杂密度病灶。但与传统X光成像不同的是，CT以数字化方式对具有一定厚度的人体横断面进行成像，即所谓的断层成像。 图1-1-2 胸部CT图 CT设备的发展和更新速度很快，目前多层螺旋CT已成为临床应用的主流机型，有2层、4层、8层、16层和64层之分。CT成像密度分辨率高，能够清晰显示密度差别较小的软组织结构和器官，可较敏感地发现病灶并显示其特征，还具有密度量化分析、组织结构影像无重叠等优点。但是，CT成像通常不能整体显示器官的结构和病变，且一次CT检查会产生一系列横断层图像，不利于医生快速观察，而且CT检查的X射线辐射剂量较高，应在检查中特别加以防护。 CT成像有着广泛的临床应用，几乎涵盖了人体各个系统和解剖部位，包括中枢神经系统、头颈部、胸部、心血管系统、腹盆部以及骨骼肌肉系统等疾病的成像检查。 3．磁共振成像技术 美国科学家 Paul Lauterbur于1973年应用原子核磁共振物理现象成功捕获了人体的磁共振成像 MRI图像，与CT一样，MRI的临床应用极大促进了医学影像诊断学的发展。 MRI利用强外磁场内人体中氢原子核，即氢质子在特定射频脉冲作用下产生的磁共振现象实现成像，是一种相对较新的医学成像模态。图1-1-3是脉冲 MRI成像大脑的示例。 图1-1-3 脑部 MRI成像 MRI成像的组织分辨力较高，能够检测活体组织和病变组织内代谢物的生化成分及其含量，但 MRI成像仍然不能整体显示器官结构和病变，检查产生的多幅图像不利于快速观察，检查过程耗时，不适用于急症患者或难以制动的患者。 临床 MRI设备有高场强1.5T、3.0T超导型 MRI机和低场强0.2～0.35T永磁型 MRI机，前者图像信噪比高、图像质量好、功能齐全，但设备价格和运行成本较高，可用于临床疾病诊断和科学研究；后者的成像质量较差，但设备和运行成本较低，主要用于疾病临床诊断。 MRI临床上主要用于中枢神经系统、头颈部、乳腺、心脏大血管、腹盆部、肌肉软组织及骨髓等疾病的检查，也常用于X射线、CT等检查未发现病变的进一步检查，如乳腺肿块、肝脏肿块和肾上腺病变等。 4．超声成像技术 超声医学影像是利用超声诊断仪发射出的超声波，通过计算机处理超声波回声，实现疾病诊断的影像学手段。不同于辐射所发射的电磁波，超声波是一种机械波，机械波对人体没有辐射伤害。 超声图像反映介质中声学参数的差异，可得到不同于光学、X射线、γ射线等的信息。超声对人体软组织有良好的分辨能力，可得到120dB以上动态范围内的有用信号，有利于识别生物组织的微小病变。超声图像在显示活体组织时不用染色处理，可直接获得所需图像。图1-1-4所示为超声成像的示例。 图1-1-4 超声检测图像 超声成像的主要临床应用包括形态学诊断、功能性检测和介入性超声等三个方面。其中，超声形态学诊断可得到各脏器的断层图像，以形态学表现为依据，根据病变产生的组织声学变化和病理解剖学的形态改变及其与图像上的联系，做出病变的定位和定性诊断。超声功能检测用于某些脏器、组织的生理特点所产生的声像图或超声频谱多普勒的变化，如超声心动图以及双功多普勒超声仪对心脏收缩与舒张功能的检测、血流速度及血流量测定、胆囊收缩和胃排空功能、呼吸时膈肌活动等。介入性超声不仅使超声诊断与临床及病理细胞学、组织学密切结合，提高了超声诊断水平，它还可以通过超声导向针刺抽出积液、积血、积脓，注入治疗药物或用激光、微波等进行治疗，从而扩展了临床应用范围。 5．光学成像技术 光学成像是指利用光学探测手段结合光学探测分子，对细胞或者组织甚至生物体进行成像，从而获得其中的生物学信息的成像方法。如果把生物光学成像限定在可见光和近红外光范围内，可依据探测方式的不同，将生物光学成像进一步细分为荧光成像、生物发光成像、光声成像、光学断层层析成像等。 荧光成像技术采用荧光报告基团，利用激发光使得报告基团达到较高的分子能级水平，然后发射出波长更长的可见光，形成体内生物光源进行检测。发光成像是由生物体所产生的发光现象，所需的激发能量来自生物体内的酶促反应，是动物体内的自发荧光，不需要激发光源。光声成像主要利用了组织光学吸收的差异和光声的能量转化，是近年来发展起来的一种无损医学成像方法，它结合了纯光学成像的高对比度特性和由光能转化成的超声的高穿透深度特性，提供高分辨率和高对比度的组织成像。图1-1-5是光声成像的示例。光学相干层析成像(optical coherence tomography，OCT)技术是一种利用光的穿透性，以非侵入、非接触的方式提供微米级分辨率的成像技术，它利用光学相干门来获得组织内部的层析结构。在600～1300 nm之间的近红外“光学窗”范围内，生物组织的透光性能好，对光的吸收小，且近红外技术能够实现真正意义上的无损检测，所以近红外技术成为目前生物无损检测技术的研究重点。 图1-1-5 光声成像图像 1.1.2 功能医学影像 与仅反映人体生理解剖结构信息的结构成像不同，功能成像可揭示机体内生理、生化等功能代谢信息。本节简要介绍核医学功能成像和功能性磁共振成像。 1．核医学成像 核医学(nuclear medicine)是研究核技术在医学中应用的医学分支，临床核医学是利用放射性核素诊断和治疗疾病的学科，核医学影像利用该技术进行医学成像，诊断疾病并探索其机理，即用放射性核素来诊治疾病和进行生物医学研究。 放射性核素标记的化合物是核医学诊断、治疗和研究的重要组成部分，核医学中95%的放射性药物用于临床诊断和治疗。由于放射性核素在衰变过程中能发射出射线，因此利用显像仪器能获得核素及其核素标记物在脏器、组织的分布和量变规律。放射性核素显像将放射性药物引入人体，以脏器内外或者正常组织与病变之间的放射性药物摄取差异为基础，用放射性探测仪器在体表测得放射性物质在脏器中的变化，利用显像仪器获得脏器或者病变的影像进行分析，对脏器功能做出评价和诊断。 放射性核素主要用于心血管系统、神经系统、肿瘤、消化系统、呼吸系统以及泌尿系统等疾病的检查。核医学显像仪器是核医学成像的重要构成部件，通常
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