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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(xué)術(shù)專著，是病理學(xué)在邁入數(shù)字化和智能化時代進程中國內(nèi)從基礎(chǔ)理論到應(yīng)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(xué)術(shù)專著。病理科主要任務(wù)是為臨床提供明確的疾病診斷和精準(zhǔn)的疾病分類以指導(dǎo)治療。病理診斷是疾病診斷“金標(biāo)準(zhǔn)”，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(xué)和人工智能概述；第二章介紹數(shù)字病理的工程學(xué)基礎(chǔ)，包括病理數(shù)字成像的原理，質(zhì)控等技術(shù)基礎(chǔ)；第三章介紹數(shù)字病理在醫(yī)學(xué)教育、臨床診斷、病理質(zhì)控和醫(yī)學(xué)研究中的應(yīng)用；第四章詳細(xì)介紹了數(shù)字病理在遠(yuǎn)程病理中的應(yīng)用；第五章詳細(xì)介紹了數(shù)字化病理科的建設(shè)；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(xué)；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(xué)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(xué)專業(yè)學(xué)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(xué)習(xí)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(xué)術(shù)專著。

作者簡介

　　四川大學(xué)華西醫(yī)院病理研究室副研究員，碩士研究生導(dǎo)師，四川省學(xué)術(shù)技術(shù)帶頭人后備人選。美國Mayo Clinic生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)聯(lián)合培養(yǎng)博士與訪問科學(xué)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(xué)工程。

圖書目錄

第一章數(shù)字病理學(xué)和人工智能概述/1
第二章數(shù)字病理的工程學(xué)基礎(chǔ)/9
第一節(jié)數(shù)字圖像基礎(chǔ)/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(yuǎn)程病理技術(shù)/37
第五節(jié)遠(yuǎn)程病理應(yīng)用/43
第三章數(shù)字病理的應(yīng)用/57
第一節(jié)數(shù)字病理在教育中的應(yīng)用/57
第二節(jié)數(shù)字病理在臨床診斷中的應(yīng)用/61
第三節(jié)數(shù)字病理在醫(yī)學(xué)研究中的應(yīng)用/67
第四節(jié)數(shù)字病理在病理質(zhì)量控制中的應(yīng)用/69
第四章遠(yuǎn)程病理學(xué)的應(yīng)用/77
第一節(jié)遠(yuǎn)程病理學(xué)的興起與發(fā)展/77
第二節(jié)遠(yuǎn)程病理圖像模式與系統(tǒng)分類/79
第三節(jié)遠(yuǎn)程病理系統(tǒng)規(guī)范化驗證/83
第四節(jié)遠(yuǎn)程病理診斷/85
第五節(jié)遠(yuǎn)程病理質(zhì)量管理/93
第六節(jié)遠(yuǎn)程病理教學(xué)與培訓(xùn)/96
第七節(jié)遠(yuǎn)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(shè)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(shè)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(xué)習(xí)與應(yīng)用拓展/168
第五節(jié)病理弱監(jiān)督學(xué)習(xí)系統(tǒng)/171
第六節(jié)分布式醫(yī)學(xué)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