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| 編輯推薦： |
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本书从医学信息学的发展及现状引入，重点集中于医学影像信息学相关问题。包括信息学基础理论、数理基础、医学成像基础、医学影像显示与人眼视觉生理、医学图像处理基础、医学影像信息学相关标准、医学影像信息网络基础、电子病历、人工智能基础（包括神经网络、机器学习、深度学习）、医学影像大数据与数据挖掘和可视化、综合应用与实践等部分。可用于从事医学影像相关临床和科研工作的医生和技师平时查阅的参考书、工具书。
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| 內容簡介： |
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本书拟从医学信息学的发展及现状引入，重点集中于医学影像信息学相关问题。教材内容包括信息学基础理论、数理基础、医学成像基础、医学影像显示与人眼视觉生理、医学图像处理基础、医学影像信息学相关标准、医学影像信息网络基础、电子病历、人工智能基础（包括神经网络、机器学习、深度学习）、医学影像大数据与数据挖掘和可视化、综合应用与实践等部分。读者对象主要是医学影像及相关专业的本专科学生，也可用于从事医学影像相关临床和科研工作的医生和技师平时查阅的参考书、工具书。
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| 關於作者： |
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侯庆锋，医学硕士、工学博士、副教授。山东省医师学会临床影像技术分会委员。中国体视学会智能成像分会会员。主要从事医学影像技术教学科研。任《全国卫生专业技术资格考试精选习题集-放射医学技术》副主编，十二五规划教材《医学影像检查技术》编委，十三五规划教材《医学影像信息学》编委（数字教材副主编），十三五规划教材《医学影像技术学》编委。发表SCI论文2篇，中文核心论文8篇。获得实用新型专利2项，软件著作权4项。
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| 目錄：
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第1章 绪 论 1
1.1 基本概念 3
1.2 医学信息学 14
1.3 医学影像信息学 20
1.4 认知科学与医学影像信息学 24
1.5 信息安全 25
1.6 医学影像信息学的数学、物理基础 28
第2章 数学、物理与医学成像基础 29
2.1 数学、物理基础 30
2.2 常用数学工具概述 63
2.3 医学成像基础 77
2.4 医学影像数据分析 87
第3章 信息论基础 89
3.1 系统与编码 90
3.2 信息熵 94
3.3 互信息 99
3.4 信息损失 101
3.5 信息论的应用 101
第4章 医学影像数据科学概论 104
4.1 数据科学 105
4.2 医学影像数据科学 110
第5章 医学影像信息学相关标准 129
5.1 HL7 130
5.2 DICOM 137
5.3 IHE 155
5.4 其他标准 159
第6章 医学影像网络信息系统 162
6.1 计算机网络基础 163
6.2 医学网络信息系统 174
6.3 分布式信息系统 194
6.4 医学影像云 195
6.5 计算技术与智慧医疗 199
第7章 医学影像人工智能概论 202
7.1 人脑解剖与生理 203
7.2 人脑研究 208
7.3 心智 213
7.4 认知科学 214
7.5 人工智能 217
7.6 人工智能在医学中的应用 258
第8章 计算机辅助检测和诊断 260
8.1 计算机辅助检测和诊断 261
8.2 CAD的关键技术 263
8.3 肺疾病的CAD 265
8.4 乳腺疾病的CAD 267
8.5 其他系统的CAD 268
8.6 人工智能与CAD进展 269
第9章 医学影像信息学实践 270
9.1 常用开源软件的编译与应用 271
9.2 Python编程环境 290
9.3 GNU Octave 293
9.4 基于DCMTK的DICOM处理 294
9.5 信息理论的编程实践 301
9.6 人工智能相关编程实践 305
附 录 306
附录A 部分人名对照表 306
附录B 部分中英文名词对照 311
附录C 部分参考文献 316
后 记 391
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| 內容試閱：
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计算机的出现及大规模应用，彻底改变了人类社会。如今，基于计算机技术的各类应用已深深融入我们生活的方方面面。借助于计算机强大的大规模数据存储、处理、计算分析能力，许多以往无法实现的事情都一一实现了，我们的生活进入了信息时代。
影像是重要的信息载体。正如有学者所说“一图抵千言”，形象地说明了图像在信息分享方面的独特价值。电子技术的进步使各种照相、录像装置进入普通人的生活，尤其是智能手机和互联网的普及使人们可以方便地通过图像、视频分享信息，极大地推动了信息的记录与传播。
在医学领域，计算机技术、信息技术的应用尤其发挥了重要作用。20世纪60年代，人们开始利用计算机处理病案数据、进行医学检查、分析检查结果、提供决策支持，不仅提高了诊疗的效率，而且使医疗数据信息的保存与分享变得更加容易，由此促使了医学信息学学科的形成与发展。
在各种医学数据中，医学影像是极为重要的医疗数据。
医学影像是与计算机、信息技术等关系最为密切的学科。从医学图像的生成、处理、存储、分发、显示，到更高层次和维度的影像分析，计算机和信息技术无处不在。作为医学信息学的一个重要分支，医学影像信息学专注于医学影像相关理论与实践的应用研究。
20世纪70年代，数字成像技术进入临床应用，尤其是近年来人工智能技术在医学影像领域普遍应用，对医学影像相关从业人员提出了更高的要求，也带来了巨大的挑战。甚至有学者认为未来人工智能将取代影像科医生，也有学者认为未来应当是掌握人工智能等信息技术的影像医生取代不会相关技术的医生等。
因此，学习医学信息学相关理论并将之应用于医学影像领域，指导日常工作和科学研究，对于提高工作效率、影像质量，进而提高影像诊断的准确度，更好地为患者服务具有重要意义。
多年来，国内外出版了大量的信息学相关研究文献和学术著作。这些著作有的专注于理论分析，有的偏重科普介绍，有的则聚焦于某一个研究点。这些文献和著作写作风格迥异、难易程度悬殊，不便于在校学生学习使用。因此，需要一本覆盖面广、难度适中，既有理论又有具体实践应用的适合大学生学习的读物作为教材。这就是编写这本书的初衷。
由于医学影像信息学是医学信息学的一个分支，因此本书先介绍医学信息学相关知识，再过渡到医学影像信息学，重点介绍医学影像信息学相关基础知识，在此基础上介绍信息技术在医学影像领域的应用，涉及内容包括相关的数理理论基础和实践应用等。
在具体内容的选择上，编者查阅了大量国内外出版的著作和文献，按照理论的重要性和应用频率进行了合理的筛选和编排，确保实际应用中需要的知识在书中都可找到；顺序编排上则考虑各知识点的先后和支撑关系，从底层基础到高层综合，注重知识体系的完备性，突出实践能力的训练这一核心。
全书共分为9章，各章内容既相互呼应又相对独立。为让读者比较全面地了解国内外相关研究，各章大量引用了相关文献和著作中的成果，时间跨度大、内容丰富，对不同学者的观点均有所介绍，有利于读者形成比较全面、客观的认识。
第1章简要介绍医学信息学和医学影像信息学的发展历程、主要研究内容和未来发展方向，参照主流的著作和文献资料对一些重要概念给出普遍接受的定义，对学习方法、进一步的阅读材料等给出建议。
第2章介绍与信息有关的数学、物理基础知识，并简要介绍主要的医学成像基础。
第3章为信息论概述，主要介绍信息论涉及的一些基础问题，包括香农信息论的重要概念及其应用等。
第4章介绍数据、数据科学基础理论，涉及大数据、数据挖掘等，重点介绍医学影像大数据及其临床应用。
第5章介绍与医学信息学相关的国际标准，重点是医学成像相关标准，如HL7、DICOM、IHE等，为从事医学影像网络传输、存储等相关工作提供必要的基础知识。
第6章介绍医学影像网络信息系统，重点是医学图像存档与传输系统（PACS）的相关知识。
第7章介绍医学影像中的人工智能技术，包括人工神经网络、机器学习、深度学习等基础知识和临床应用情况。使读者对人工智能在医学影像中的应用有较全面的
认识。
第8章聚焦于计算机辅助诊断、计算机辅助检测技术的理论与应用，重点综述上述技术在乳腺疾病和肺部疾病中的应用情况。
第9章为实践部分，利用一些成熟的案例介绍信息技术的应用，提供一些基础性工具的介绍及应用，重点介绍当前流行的开源项目，为大学本科生或研究生开展相关知识的实训提供很好的参照，也可为从事相关研究的人员提供某种参考。
虽然从事医学影像信息学教学多年，也参阅了大量的文献资料，但由于笔者水平有限，编写时间也比较仓促，未能查找阅读更多的文献资料，书中也难免有不足之处，恳切希望读者批评指正，以便再版时修正。
本书参考了大量国内外出版的专业著作和研究文献，同时也参考了许多开源项目的代码和应用实例，由于教材体例的原因，文中并未标注引用，但是相关成果的知识产权仍为原著者所有，在此向这些资源的著者表示深深的谢意！
侯庆锋
2023年9月
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