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數位與醫學的人工智慧影像處理技術：Python 實務

為了解決mri scan的問題，作者黃正達,蔡旻嶧,王旭正 這樣論述：

　　【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。   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。——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　詹前隆

mri scan進入發燒排行的影片

基於影像前處理的卷積神經網路偵測ST段上升型心肌梗塞疾病

為了解決mri scan的問題，作者林怡均 這樣論述：

心血管疾病一直都是國人十大死因的前幾名，其中急性冠心症(Acute Coronary Syndrome, ACS)最為致命。急性冠心症的臨床機轉為供應心臟的冠狀動脈血管產生狹窄、阻塞，使心肌無法獲得氧氣、營養，進而引起心臟壞死，其中又以ST段上升心肌梗塞(STEMI)疾病的心肌受損程度會隨著時間的增加而迅速擴大最為危急。在診斷方面，急性冠心症的主要診斷工具為心電圖，心電圖以非侵入式的方式監測、紀錄下心臟的生理活動並產生心電圖，醫生可根據心電圖去區分急性冠心症的類型，進而決定進行何種治療。現今台灣的救護車多配置生理監視器，在出勤時能針對疑似心臟疾病患者做初步的判斷，在救護途中將量測的心電圖回傳

遠端醫院的醫師進行判斷，這樣的作業模式須依賴心臟專科醫師隨時待命來完成，效率較為低落，若使用科技輔助，將能大幅減少時間成本，達到迅速判讀、準確救護的目的。近年來，由於深度學習方法迅速進展，特別是關於影像分類的CNN模型能夠出色的解決複雜的影像問題，因此被廣泛運用於醫學影像分類。然而一般訓練CNN模型需要大量的影像資料才能獲得準確的分類結果，然而一般醫院的STEMI患者的數量並不算多。本研究的目的在探討心電圖資料相對較少的前提下，分析不同的影像前處理方法對CNN為基礎的深度學習模型的表現，包含影像去背、形態學處理、影像增強等影像前處理技術優化心電圖影像，最後再透過不同的CNN模型，判斷ST段上升

型心肌梗塞患者。本研究中，我們僅使用602張圖片，分別在多個CNN模型中進行訓練、測試，包含EfficientNet、ResNet、DenseNet皆得到87%以上的準確率，證實影像前處理之重要性。

讀腦術

為了解決mri scan的問題，作者拉塞爾·A.波德拉克 這樣論述：

長期以來，讀心術一直是科幻小說的魅力所在，但是新的革命性的腦成像方法使它更接近科學現實。《讀腦術》一書通過展示這些非凡工具（尤其是功能磁共振成像，或稱fMRI）的起源、發展和未來，揭示了它們如何被越來越多地用於解碼我們的思想和閱歷，以及思想的解碼被運用在諸如市場行銷、政治和法律領域所引發的問題。 作者帶領我們踏上了科學發現之旅，講述了這些突破背後的遠見者的故事。在此過程中，他通過一些生動的案例，向讀者展示了當今認知神經科學中最重要的技術——fMRI——在解讀心理內容和大腦工作機制方面的驚人新發現。他突出了這一技術的驚人力量和主要局限性，並描述了其在實驗室以外的應用往往超出了科學的責任範圍之外

。波德拉克還詳細介紹了他自己的大腦掃描超過一百次的獨特和有時令人迷惑的經歷，作為人類大腦功能隨時間變化的里程碑式研究的一部分。 羅素·波德拉克 出生於1967年，美國心理學家和神經科學家。斯坦福大學心理學教授，斯坦福神經科學研究所成員，斯坦福可再生神經科學中心主任。 1989年在貝勒大學獲得心理學學士學位，1995年在伊利諾伊大學香檳分校獲得實驗心理學博士學位。在2014年被任命為斯坦福大學教授之前，他在加州大學洛杉磯分校的哈佛醫學院和德克薩斯大學奧斯丁分校任教職。 2009年當選為人腦圖譜組織主席。他是前沿雜誌《腦成像方法》的創始人、聯合主編，曾擔任《心理學公報》、《自

然科學資料》、《認知科學趨勢》、《大腦皮層》、《人腦繪圖》、GigaScience、SCAN (社會、認知和情感神經)、《認知科學》、《人類神經科學前沿》《神經成像》等編委會成員。他是人類連接體項目外部諮詢小組主席，青少年大腦認知發展(ABCD)研究和卡夫利人類研究諮詢小組成員。 2005年獲美國心理學協會“傑出心理學獎”，2005年獲人腦圖譜組織“威利青年研究者獎”，2009年當選新科學協會研究員。 第一章 20 瓦特的思想——科學的極限挑戰 / 001 什麼是神經成像 / 004 大腦好比電腦 / 005 大腦運算什麼 / 012 從大腦到思想 / 014 研究思想 /

017 神經成像誕生之前的認知神經科學 / 018 幸運的fMRI / 020 神經成像無能為力的事 / 023 全書閱讀指南 / 026 第二章 看得見的思想 / 029 認知神經成像的誕生 / 034 磁力相機 / 044 “我將‘點亮’視覺皮質” / 047 通往fMRI 的“血氧水準依賴”之路 / 049 第三章 fMRI 的發展歷程 / 055 將fMRI 和神經元聯繫起來 / 058 發現大腦模組 / 061 解碼大腦的初步探索 / 064 從分子到網路 / 069 “成長的煩惱” / 073 fMRI是巫術嗎 / 076 第四章 fMRI 能“讀心”嗎 / 083 破譯思

想語言 / 086 告訴我你在想什麼 / 087 解碼“心靈之眼” / 091 解碼腦損傷患者的意識 / 094 你真的痛嗎 / 097 第五章 大腦如何隨時間而改變 / 101 終其一生的大腦發育 / 104 經驗如何改變大腦 / 106 大腦的波動 / 109 一項瘋狂的研究 / 111 一個人的大腦如何隨時間而改變 / 115 走向個性化神經科學？ / 121 第六章 犯罪和謊言——當神經成像遇見法律 / 125 大腦發育和刑事責任 / 128 法庭測謊 / 132 fMRI能測謊嗎 / 134 預測未來犯罪 / 140 對現實世界中的決策來說，fMRI 可靠嗎 / 143 第七章

決策神經科學——大腦的“購買按鈕”成像 / 151 我們為什麼這樣選擇 / 154 選擇神經科學 / 156 學習好的東西 / 161 我們真的心有靈犀嗎？ / 164 現在和以後 / 169 “消費神經科學”的出現 / 173 “閱讀”集體心智 / 178 第八章 精神疾病只是一種大腦疾病題嗎 / 183 關於精神疾病，遺傳學怎麼解釋 / 187 精神疾病成像 / 190 精神疾病成像的挑戰 / 193 反思精神障礙 / 195 大腦中的恐懼 / 198 計算精神病學 / 201 成癮是大腦疾病嗎？ / 203 關於精神疾病的偏見 / 207 第九章 神經成像的未來 / 211 磁感應

強度11——高磁場下的MRI / 215 超越血氧水準依賴 / 218 資訊透明提升科學水準 / 221 結 論 / 226 注 釋 / 229 致 謝 / 231

使用焦點損失函數與判別器訓練之增強型U-Net於斷層掃描影像之肝臟與肝腫瘤分割

為了解決mri scan的問題，作者方啓瑞 這樣論述：

肝癌一直以來都是臺灣十大癌症死因中的前兩名，每年都有數千人因罹患肝癌過世。肝癌早期通常沒有明顯症狀，需要透過有效的篩檢工具來輔助診斷，例如電腦斷層掃描。然而一位病患的電腦斷層掃描可以產生數百張切片影像，使用人工篩檢是非常耗費精力的。本論文使用卷積神經網路應用在肝臟與肝腫瘤電腦斷層掃描的語義分割，以機器來輔助醫師診斷。研究方法是以U-Net為基礎架構，並同時加入了Squeeze-and-Excitation blocks以及attention gates這兩種模塊。另外在模型的訓練階段額外加入一個判別器，將語義分割模型與判別器視為生成對抗網路的框架來訓練，藉此提升語義分割模型的分割能力。透過實

驗比較，在測試資料的dice score中，同時加入Squeeze-and-Excitation blocks與attention gates並且在訓練時加入判別器機制，能讓肝臟的dice per case從0.9180上升到0.9385，肝腫瘤的dice per case從0.6020上升到0.6391。