人工智能医疗影像识别技术应用手册.docVIP

人工智能医疗影像识别技术应用手册

TOC\o1-2\h\u19321第1章人工智能与医疗影像识别概述 3

19491.1医疗影像识别技术的发展背景 3

217061.2人工智能在医疗影像识别中的应用价值 3

26599第2章医疗影像识别技术基础 3

822.1医疗影像类型与特点 3

155482.2影像识别算法概述 4

178382.3医疗影像数据预处理 4

17076第3章深度学习技术在医疗影像识别中的应用 5

196513.1深度学习技术简介 5

43883.2卷积神经网络（CNN） 5

108873.3递归神经网络（RNN） 6

164433.4对抗网络（GAN） 6

22841第4章医疗影像分割技术 6

166044.1影像分割方法概述 6

284904.2基于深度学习的影像分割方法 7

318524.2.1卷积神经网络（CNN） 7

293044.2.2全卷积网络（FCN） 7

173884.2.3编码器解码器网络 7

207264.2.4对抗网络（GAN） 7

43804.3医疗影像分割应用案例 7

62864.3.1脑肿瘤分割 7

290494.3.2心脏分割 7

10604.3.3肺结节分割 7

292614.3.4骨折检测 7

31237第5章医疗影像分类与检测技术 8

241135.1影像分类方法概述 8

107195.1.1基于特征提取的分类方法 8

244965.1.2基于模型学习的分类方法 8

121255.2基于深度学习的影像分类方法 8

312105.2.1卷积神经网络（CNN） 8

17195.2.2迁移学习 9

39445.2.3集成学习 9

191305.3影像检测方法与应用 9

124215.3.1目标检测方法 9

123055.3.2应用实例 9

30225第6章医疗影像识别中的数据增强与优化 9

40576.1数据增强技术 9

46336.1.1常规数据增强方法 9

91536.1.2高级数据增强技术 10

204816.1.3数据增强策略在医疗影像识别中的应用案例 10

266966.2模型优化方法 10

179986.2.1网络结构优化 10

322196.2.2损失函数与优化器选择 10

204296.2.3超参数调优策略 10

265836.3跨模态学习与迁移学习 10

202306.3.1跨模态学习概述 10

165816.3.2迁移学习技术在医疗影像识别中的应用 10

56476.3.3多任务学习与共享表示 11

30026第7章医疗影像识别技术在临床应用中的挑战与解决方案 11

241317.1数据不足与样本不均衡问题 11

254897.1.1数据增强 11

221197.1.2集成学习与迁移学习 11

274727.1.3样本不均衡问题处理 11

172217.2医学影像的多样性 11

67947.2.1多模态融合 11

199047.2.2特征工程 12

178497.2.3领域自适应 12

130427.3医疗影像识别结果的解释性与可靠性 12

35977.3.1可解释性模型 12

281177.3.2模型验证与评估 12

120037.3.3临床验证 12

28539第8章医疗影像识别技术在疾病诊断中的应用 12

295958.1肿瘤影像识别 12

250758.1.1肺癌影像识别 12

3738.1.2乳腺癌影像识别 12

49258.1.3肝癌影像识别 13

156598.2心血管疾病影像识别 13

207368.2.1冠状动脉疾病影像识别 13

46888.2.2心脏瓣膜病影像识别 13

7418.2.3心肌梗死影像识别 13

211898.3神经性疾病影像识别 13

1888.3.1脑梗死影像识别 13

222118.3.2脑出血影像识别 13

191608.3.3阿尔茨海默病影像识别 13

2636第9章医疗影像识别技术在疾病预测与辅助治疗中的应用 14

159439.1疾病预测方法概述 14

151029.2基于影像的疾病风险评估 14