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心脑血管疾病智能诊断研究新进展

心脑血管疾病智能诊断研究新进展
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作者:
出版社: 科学出版社
2022-03
版次: 1
ISBN: 9787030715036
定价: 98.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 纯质纸
页数: 157页
字数: 230.000千字
分类: 医药卫生
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  • 《心脑血管疾病智能诊断研究新进展》以心脑血管系统疾病为研究出发点，介绍人工智能技术在心脑血管疾病诊断方向的应用，选择其中若干重要问题进行阐述。《心脑血管疾病智能诊断研究新进展》主要内容包括：心脑血管疾病智能诊断技术简介、心脑血管医学影像的预处理、深度学习方法与网络、基于深度学习的冠状动脉自动分割及钙化检测、基于深度学习与多模态影像融合的心脏分割方法、桡动脉脉搏波分析及其临床应用、基于单导联心电图的房颤自动检测、动脉僵硬度的无创检测方法、基于血流动力学模型的血管狭窄的模拟和检测、基于心电信号的心肌梗死诊断与定位、深度学习在心血管超声影像中的应用、深度学习在脑血管自动检测与分割中的应用、心脑血管疾病智能诊断的挑战与展望。 目录

    章 心脑血管疾病智能诊断技术简介 1

    节 心脑血管疾病现状 1

    第二节 心脑血管疾病的诊断 3

    第三节 人工智能技术在心脑血管疾病诊断方面的应用 4

    第二章 心脑血管医学影像的预处理 6

    节 图像去噪 6

    第二节 图像增强 10

    第三节 感兴趣区域提取 14

    第四节 数据扩充 15

    第五节 讨论与总结 16

    第三章 深度学习方法与网络 18

    节 深度学习方法 18

    第二节 深度学习网络 20

    第三节 医学影像数据分析中常用的深度学习网络 26

    第四节 讨论与总结 29

    第四章 基于深度学习的冠状动脉自动分割及钙化检测 32

    节 数据集及数据预处理 33

    第二节 深度学习模型 36

    第三节 冠状动脉解剖结构及自动分割 37

    第四节 冠状动脉钙化检测 42

    第五节 讨论与总结 43

    第五章 基于深度学习与多模态影像融合的心脏分割方法 48

    节 多模态心脏图像 49

    第二节 心脏图像的传统分割方法 50

    第三节 基于深度学习的多模态心脏分割方法 54

    第四节 讨论与总结 63

    第六章 桡动脉脉搏波分析及其临床应用 68

    节 测量方法 69

    第二节 波形分析 70

    第三节 波形分类与参数估计 74

    第四节 临床应用 75

    第五节 讨论与总结 78

    第七章 基于单导联心电图的房颤自动检测 82

    节 数据来源和评估指标 82

    第二节 数据预处理和特征提取 85

    第三节 机器学习在房颤检测中的应用 87

    第四节 深度学习在房颤检测中的应用 90

    第五节 讨论与总结 92

    第八章 动脉僵硬度的无创检测方法 96

    节 局部动脉僵硬度 96

    第二节 区域动脉僵硬度 100

    第三节 全身动脉僵硬度 103

    第四节 动脉僵硬度的估测 104

    第五节 讨论与总结 106

    第九章 基于血流动力学模型的血管狭窄的模拟和检测 110

    节 基于医学影像的血管狭窄检测方法 110

    第二节 基于血流动力学模型的血管狭窄仿真 112

    第三节 基于低维血流动力学模型的动脉血管狭窄检测 116

    第四节 讨论与总结 118

    第十章 基于心电信号的心肌梗死诊断与定位 123

    节 数据集及预处理 123

    第二节 心肌梗死类型 125

    第三节 机器学习在心肌梗死诊断中的应用 125

    第四节 深度学习在心肌梗死诊断中的应用 127

    第五节 实验结果对比 128

    第六节 讨论与总结 130

    第十一章 深度学习在心血管超声影像中的应用 133

    节 深度学习方法 134

    第二节 心血管超声影像预处理方法 134

    第三节 分类 136

    第四节 检测 137

    第五节 分割 138

    第六节 其他任务 139

    第七节 讨论与总结 140

    第十二章 深度学习在脑血管自动检测与分割中的应用 143

    节 数据预处理和深度学习模型 144

    第二节 二维脑血管应用 145

    第三节 三维脑血管应用 148

    第四节 讨论与总结 151

    第十三章 心脑血管疾病智能诊断的挑战与展望 155
  • 内容简介:
    《心脑血管疾病智能诊断研究新进展》以心脑血管系统疾病为研究出发点，介绍人工智能技术在心脑血管疾病诊断方向的应用，选择其中若干重要问题进行阐述。《心脑血管疾病智能诊断研究新进展》主要内容包括：心脑血管疾病智能诊断技术简介、心脑血管医学影像的预处理、深度学习方法与网络、基于深度学习的冠状动脉自动分割及钙化检测、基于深度学习与多模态影像融合的心脏分割方法、桡动脉脉搏波分析及其临床应用、基于单导联心电图的房颤自动检测、动脉僵硬度的无创检测方法、基于血流动力学模型的血管狭窄的模拟和检测、基于心电信号的心肌梗死诊断与定位、深度学习在心血管超声影像中的应用、深度学习在脑血管自动检测与分割中的应用、心脑血管疾病智能诊断的挑战与展望。
  • 目录:
    目录

    章 心脑血管疾病智能诊断技术简介 1

    节 心脑血管疾病现状 1

    第二节 心脑血管疾病的诊断 3

    第三节 人工智能技术在心脑血管疾病诊断方面的应用 4

    第二章 心脑血管医学影像的预处理 6

    节 图像去噪 6

    第二节 图像增强 10

    第三节 感兴趣区域提取 14

    第四节 数据扩充 15

    第五节 讨论与总结 16

    第三章 深度学习方法与网络 18

    节 深度学习方法 18

    第二节 深度学习网络 20

    第三节 医学影像数据分析中常用的深度学习网络 26

    第四节 讨论与总结 29

    第四章 基于深度学习的冠状动脉自动分割及钙化检测 32

    节 数据集及数据预处理 33

    第二节 深度学习模型 36

    第三节 冠状动脉解剖结构及自动分割 37

    第四节 冠状动脉钙化检测 42

    第五节 讨论与总结 43

    第五章 基于深度学习与多模态影像融合的心脏分割方法 48

    节 多模态心脏图像 49

    第二节 心脏图像的传统分割方法 50

    第三节 基于深度学习的多模态心脏分割方法 54

    第四节 讨论与总结 63

    第六章 桡动脉脉搏波分析及其临床应用 68

    节 测量方法 69

    第二节 波形分析 70

    第三节 波形分类与参数估计 74

    第四节 临床应用 75

    第五节 讨论与总结 78

    第七章 基于单导联心电图的房颤自动检测 82

    节 数据来源和评估指标 82

    第二节 数据预处理和特征提取 85

    第三节 机器学习在房颤检测中的应用 87

    第四节 深度学习在房颤检测中的应用 90

    第五节 讨论与总结 92

    第八章 动脉僵硬度的无创检测方法 96

    节 局部动脉僵硬度 96

    第二节 区域动脉僵硬度 100

    第三节 全身动脉僵硬度 103

    第四节 动脉僵硬度的估测 104

    第五节 讨论与总结 106

    第九章 基于血流动力学模型的血管狭窄的模拟和检测 110

    节 基于医学影像的血管狭窄检测方法 110

    第二节 基于血流动力学模型的血管狭窄仿真 112

    第三节 基于低维血流动力学模型的动脉血管狭窄检测 116

    第四节 讨论与总结 118

    第十章 基于心电信号的心肌梗死诊断与定位 123

    节 数据集及预处理 123

    第二节 心肌梗死类型 125

    第三节 机器学习在心肌梗死诊断中的应用 125

    第四节 深度学习在心肌梗死诊断中的应用 127

    第五节 实验结果对比 128

    第六节 讨论与总结 130

    第十一章 深度学习在心血管超声影像中的应用 133

    节 深度学习方法 134

    第二节 心血管超声影像预处理方法 134

    第三节 分类 136

    第四节 检测 137

    第五节 分割 138

    第六节 其他任务 139

    第七节 讨论与总结 140

    第十二章 深度学习在脑血管自动检测与分割中的应用 143

    节 数据预处理和深度学习模型 144

    第二节 二维脑血管应用 145

    第三节 三维脑血管应用 148

    第四节 讨论与总结 151

    第十三章 心脑血管疾病智能诊断的挑战与展望 155
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