數(shù)字病理與人工智能的基礎與應用

定　價：￥148.00

作　者：	包驥,鄭眾喜
出版社：	人民衛(wèi)生出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787117337953	出版時間：	2024-12-01	包裝：	精裝
開本：	16開	頁數(shù)：		字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書將是國內(nèi)第一部數(shù)字病理與病理人工智能的學術(shù)專著，是病理學在邁入數(shù)字化和智能化時代進程中國內(nèi)從基礎理論到應用實踐全面反映國際國內(nèi)病理數(shù)字化發(fā)展歷史，現(xiàn)狀及未來趨勢的一本學術(shù)專著。病理科主要任務是為臨床提供明確的疾病診斷和精準的疾病分類以指導治療。病理診斷是疾病診斷“金標準”，尤其在腫瘤確診中，病理診斷極其重要。本書分為七章，其中第一章是數(shù)字病理學和人工智能概述；第二章介紹數(shù)字病理的工程學基礎，包括病理數(shù)字成像的原理，質(zhì)控等技術(shù)基礎；第三章介紹數(shù)字病理在醫(yī)學教育、臨床診斷、病理質(zhì)控和醫(yī)學研究中的應用；第四章詳細介紹了數(shù)字病理在遠程病理中的應用；第五章詳細介紹了數(shù)字化病理科的建設；第六章介紹了人工智能與數(shù)字病理結(jié)合的計算機原理及計算病理學；第七章以案例方式介紹了病理人工智能診斷系統(tǒng)輔助臨床診斷。本書作者均來自國內(nèi)外數(shù)字病理研究和實踐一線，將國內(nèi)作者與國外作者相結(jié)合，學界與產(chǎn)業(yè)界結(jié)合，數(shù)字病理與人工智能的理論和實踐相結(jié)合，共同完成本書。因此，本書特別適合大專院校醫(yī)學專業(yè)學生，病理從業(yè)人員、醫(yī)療機構(gòu)管理者和IT工程人員以及行業(yè)管理和監(jiān)管部門人員學習和使用。這將是國內(nèi)第一部數(shù)字病理與病理人工智能的學術(shù)專著。

作者簡介

　　四川大學華西醫(yī)院病理研究室副研究員，碩士研究生導師，四川省學術(shù)技術(shù)帶頭人后備人選。美國Mayo Clinic生物醫(yī)學工程專業(yè)聯(lián)合培養(yǎng)博士與訪問科學家，華西醫(yī)院病理科博士后出站。主要研究方向數(shù)字病理、人工智能和生物醫(yī)學工程。

圖書目錄

第一章數(shù)字病理學和人工智能概述/1
第二章數(shù)字病理的工程學基礎/9
第一節(jié)數(shù)字圖像基礎/9
第二節(jié)病理數(shù)字成像/23
第三節(jié)數(shù)字病理質(zhì)控/32
第四節(jié)遠程病理技術(shù)/37
第五節(jié)遠程病理應用/43
第三章數(shù)字病理的應用/57
第一節(jié)數(shù)字病理在教育中的應用/57
第二節(jié)數(shù)字病理在臨床診斷中的應用/61
第三節(jié)數(shù)字病理在醫(yī)學研究中的應用/67
第四節(jié)數(shù)字病理在病理質(zhì)量控制中的應用/69
第四章遠程病理學的應用/77
第一節(jié)遠程病理學的興起與發(fā)展/77
第二節(jié)遠程病理圖像模式與系統(tǒng)分類/79
第三節(jié)遠程病理系統(tǒng)規(guī)范化驗證/83
第四節(jié)遠程病理診斷/85
第五節(jié)遠程病理質(zhì)量管理/93
第六節(jié)遠程病理教學與培訓/96
第七節(jié)遠程病理的發(fā)展?jié)摿εc挑戰(zhàn)/98
第五章數(shù)字化病理科/105
第一節(jié)數(shù)字化病理科的發(fā)展/105
第二節(jié)數(shù)字化病理科建設模塊與工作流程/110
第三節(jié)數(shù)字化病理科信息化模塊/111
第四節(jié)數(shù)字化病理科數(shù)字化模塊/112
第五節(jié)數(shù)字化病理科智能化模塊/115
第六節(jié)“數(shù)字化病理科”建設初步經(jīng)驗/117
第七節(jié)數(shù)字化病理科未來方向與挑戰(zhàn)/121
第八節(jié)總結(jié)/127
第六章人工智能與數(shù)字病理/130
第一節(jié)組織病理圖像的數(shù)字化及其意義/130
第二節(jié)人工智能輔助病理診斷/133
第三節(jié)基于圖像計算的人工智能輔助病理診斷/135
第七章病理人工智能診斷系統(tǒng)輔助臨床診斷/155
第一節(jié)病理影像的人工智能/156
第二節(jié)基于小數(shù)據(jù)的腸腺瘤診斷模型/158
第三節(jié)基于大數(shù)據(jù)的胃癌診斷模型/165
第四節(jié)遷移學習與應用拓展/168
第五節(jié)病理弱監(jiān)督學習系統(tǒng)/171
第六節(jié)分布式醫(yī)學影像分析系統(tǒng)/178
第七節(jié)病理人工智能的現(xiàn)在和未來/180