当今,我们正身处一个由数据驱动的变革时代。在医学领域,伴随着影像技术的飞速进步,CT、MRI、超声、数字病理等各类医学图像数据以前所未有的速度持续增长。如何从这些海量图像中精准、高效地提取有价值的信息,辅助医生进行疾病诊断、治疗规划与预后评估,已成为现代医学发展的重要课题。深度学习技术,尤其是其在计算机视觉领域的突破性进展,为医学图像处理注入了新的动力。从卷积神经网络到生成对抗网络,再到近年来兴起的Transformer架构,一系列强大的模型为我们应对复杂的医学图像分析问题提供了全新的路径。然而我们也观察到,尽管相关技术迭代迅速且在多领域广泛应用,但系统阐述其医学图像处理理论与工程实践的著作仍显不足。为此,我们撰写了本书,旨在为有志于进入这一交叉领域的师生、研究人员及工程师搭建一座连接理论与实践的桥梁。

本书遵循由浅入深、知行合一的原则组织内容,主要体现在以下三个方面:

bull; 基础与前沿并重:系统讲解医学图像格式、预处理方法及深度学习经典模型,同时涵盖 Transformer、生成对抗网络、扩散模型等前沿技术及其在医学影像中的具体应用。

bull; 任务与模型对应:围绕医学图像处理中的分类、检测、分割与生成等核心任务,深入剖析相关经典模型与新兴方法,阐释其解决实际医学问题的思路与优势。

bull; 案例与代码结合:书中提供多个完整实战案例,例如基于 X 射线的骨龄评估、肝脏 CT图像分割等,并配套可运行的代码与详细数据处理流程,助力读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。

希望读者通过本书,不仅能掌握深度学习在医学图像处理中的关键技术,更能激发在智慧医疗、辅助诊断等交叉领域的创新思维。

本书在撰写过程中参考了国内外大量优秀著作、研究论文与开源项目,并承蒙多位领域专家悉心指教,在此谨致诚挚谢意。

深度学习与医学图像的结合是一门迅速发展的交叉学科,限于编者水平,书中疏漏与不妥之处在所难免,恳请广大读者批评指正。

编 者

对接国家战略需求，对标国家顶层设计，服务国家战略目标，站位国家战略前沿，构筑技术融合生态

让深度学习不仅读懂图像，更理解生命的信号

覆盖医学图像四大核心任务：分类检测分割生成

无缝衔接临床需求与技术实现，详解前沿研究转化路径

融合最新学术成果，构建完整技术框架，提供可复现的评估方案

搭建AI与临床的桥梁

让深度学习真正服务于生命健康

本书系统介绍了深度学习在医学图像领域的核心理论与应用实践。内容从医学图像基础与深度学习原理入手,逐步深入解析分类、检测、分割与生成等关键技术,并构建完整的技术应用框架。书中融合前沿研究成果与典型实践案例,清晰展现如何利用深度学习技术解决医学图像处理中的实际问题,并探讨其在临床实践中的转化路径。全书注重前沿性、系统性、实用性和专业性,兼顾学术深度与实践指导,通过详细的算法解读、实现步骤与评估方法,帮助读者扎实掌握核心技术与应用能力。本书适合生物医学工程、计算机科学等相关专业的师生、研究人员,以及医疗行业的技术人员阅读参考。