數位與醫學的人工智慧影像處理技術：Python 實務
黃正達、蔡旻嶧、王旭正 著
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商品描述
- 【專業推薦】
「智慧醫療」為全球醫療發展趨勢，政府相關部會近年來高度重視並積極推動。本書正是學習醫學影像的大數據分析與人工智慧技術的基礎工具書。值得一提的是，最後以Python這套程式語言搭配OpenCV套件來進行影像處理的實作，更是手把手學習數位影像處理技術的捷徑。透過這本書，讀者可以迅速掌握數位醫學影像的關鍵技術。
詹前隆
元智大學資訊學院特聘教授兼院長、臻鼎科技集團-
元智大學大數據聯合研發中心主任
重點大綱：
基礎醫學影像系統：認識醫學影像系統中，會使用到影像處理的醫學影像技術，其中包括了電腦斷層掃描、核磁共振成像、正電子掃描、超音波等等，並了解其原理與應用．另外也介紹 DICOM和PACS，可以瞭解在醫學系統中，如何透過統一的標準進行影像傳遞與應用。
數位影像處理：運用大量的Python語言以及OpenCV，可以快速了解數位影像的處理技術，如影像的存取、呈現、剪裁縮放與旋轉、對比亮度的調整。影像註冊與分割技術也是醫學影像中的重點，透過註冊、對位的方式，可以觀察手術前後的變化，並介紹機器學習與深度學習應具備的基本知識，以利第三部分的應用。
醫學影像處理技術與應用：專注於醫學影像處理的技術與應用，從醫學影像分割開始讓讀者一步步進入該領域，透過邊緣檢測或以區域為主影像分割技術開始介紹，並介紹其實際應用方法。
作者簡介
- 黃正達 Cheng-Ta Huang
國立中央大學資訊工程博士。現任元智大學資訊學院英語學士班/資訊管理系助理教授。研究興趣為影像處理、醫學影像、資訊安全、數位浮水印技術、多媒體應用。作者已發表多篇資安與影像處理相關國際期刊論文。
蔡旻嶧 Min-Yi Tsai
現任國立中央大學資訊工程博士候選人。國立中央大學資訊工程學系五年雙學位碩士，曾在中華電信研究院雲端所擔任研究員。研究領域為雲端軟體設計與開發、系統分析、影像處理與資訊安全並有相關著作已及專利發表。
王旭正 Shiuh Jeng WANG
國立台灣大學電機工程學博士。現任中央警察大學資訊系教授。研究領域為資安分析、資訊鑑識與數位證據、資訊安全與管理、密碼學。曾任中華民國資訊安全學會副理事長。目前是情資安全與鑑識科學實驗室（Intelligence and SECurity FORENSICS Lab.，簡稱SECFORENSICS，https://www.secforensics.org/ ）、資訊密碼與建構實驗室（Information Cryptology and Construction Lab.，簡稱ICCL）主持教授，帶領研究團隊，自2007開始至今定期為資訊科技類雜誌，如《網管人》雜誌撰寫技術專欄，2021開始為法務部調查局撰寫資安生活科技專欄 https://www.mjib.gov.tw/eBooks 。
作者多次以國際訪問學者身分至美國各大學進行學術研究工作。著有十餘本數位資訊著作，包含《數位鑑識與證據》、《資訊與網路行動安全》、《多媒體安全與影像處理應用》等相關專書。並審校《巨量資料安全技術與應用》、《雲端運算安全技術與應用》等資安新趨勢與應用書籍。此外並撰寫/著述科普讀物《認識密碼學的第一本書》（中國大陸簡體版《給祕密加把鎖》，西苑出版社）。
作者目前亦為社團法人台灣E化資安分析管理協會（ESAM，https://www.esam.io/ ）理事長（ESAM，https://www.esam.io/wang/ ）與中華民國資訊安全學會常務理事。
目錄大綱
- CHAPTER 01 介紹醫學影像系統（CT, MRI, PET, and Ultrasound）
1.1 介紹醫學影像系統
1.2 電腦斷層掃描（Computed Tomography Scan, CT Scan）
1.3 磁力共振成像（Magnetic Resonance Imaging, MRI）
1.4 正子斷層照影（Positron Emission Tomography, PET）
1.5 Medical Ultrasound醫學超音波檢查
CHAPTER 02 DICOM影像檔案與PACS介紹
2.1 DICOM（Digital Imaging Communication in Medicine）
2.2 PACS 醫學影像存檔與通信系統
CHAPTER 03 基礎數位影像處理Ⅰ
3.1 數位影像處理簡介
3.2 Python & OpenCV
3.3 影像的讀取、顯示、存檔
3.4 影像的剪裁、縮放與旋轉
3.5 影像對比與亮度調整
CHAPTER 04 基礎數位影像處理Ⅱ
4.1 影像分析工具
4.2 直方圖影像操作
4.3 影像形態學
CHAPTER 05 影像雜訊與濾波
5.1 影像雜訊介紹
5.2 影像濾波
CHAPTER 06 影像註冊與影像分割
6.1 影像註冊介紹
6.2 影像分割介紹
CHAPTER 07 機器學習與深度學習
7.1 機器學習介紹
7.2 深度學習介紹
7.3 數位影像處理在深度學習中的應用
CHAPTER 08 醫學影像分割
8.1 基於邊緣檢測的分割方式
8.2 基於區域的影像分割法
8.3 醫學影像分割應用–基於雙向區域生長的醫學圖像分割算法
8.4 醫學影像分割進階應用–皮層下腦影像分割
CHAPTER 09 醫學影像註冊
9.1 基於互相關的醫學影像註冊
9.2 基於特徵的醫學影像註冊
9.3 醫學影像註冊的應用–基於互相關與Radon 變換
9.4 醫學影像註冊的應用–多模態醫學影像註冊
CHAPTER 10 人工智慧應用於醫學影像處理Ⅰ
10.1 人工智慧應用於醫學影像處理
10.2 架構與演算法
10.3 基於LASSO 以及EL–SVM 的子宮頸組織影像分類
CHAPTER 11 人工智慧應用於醫學影像處理Ⅱ
11.1 基於特徵的卷積神經網路影像註冊（Convolution Neural Network
Feature-based Registration, CNNFR）
11.2 基於DRINet 的影像分割方法
CHAPTER A Python 基礎語法與工具介紹
A.1 Python 開發環境的建立
A.2 Python 基礎語法–資料型態與變數
A.3 If-elif-else 條件判斷式
A.4 for-loop 迴圈
A.5函式Function
