眼科智能影像技术
作 译 者：（新加坡）刘江
出 版 日 期：2025-10-01
书 代 号：R0513370
Ｉ Ｓ Ｂ Ｎ：9787121513374
图书简介：
本《眼科智能影像技术》专著主要介绍了人工智能算法在眼科领域的革新应用。专著从眼科学、眼科前后节影像技术和人工智能技术的基本概念出发，详细阐述了计算机视觉、大数据分析、深度学习等前沿技术在眼科影像预处理、结构分割、眼科疾病诊断等领域的创新应用，并探讨了人工智能与眼科学相互促进发展的未来趋势。本专著不仅是医学图像处理技术人员及眼科相关工作人员的专业指南，也是智能医疗领域研究者和计算机人工智能领域相关人员的参考书。
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图 书 内 容
内容简介
本《眼科智能影像技术》专著主要介绍了人工智能算法在眼科领域的革新应用。专著从眼科学、眼科前后节影像技术和人工智能技术的基本概念出发，详细阐述了计算机视觉、大数据分析、深度学习等前沿技术在眼科影像预处理、结构分割、眼科疾病诊断等领域的创新应用，并探讨了人工智能与眼科学相互促进发展的未来趋势。本专著不仅是医学图像处理技术人员及眼科相关工作人员的专业指南，也是智能医疗领域研究者和计算机人工智能领域相关人员的参考书。图书详情
ISBN：9787121513374开 本：16(170*240)页 数：300字 数：450本书目录
第 1 章 眼科学发展背景 1.1 眼科学基础 1.1.1 眼前节结构 1.1.2 眼后节结构 1.2 常见眼科疾病与诊疗 1.2.1 常见眼表疾病 1.2.2 白内障 1.2.3 青光眼 1.2.4 常见视网膜疾病 1.2.5 屈光不正 1.3 眼科学的过去、现在与未来 1.3.1 眼科学历史 1.3.2 眼科学现状 1.3.3 眼科学未来 参考文献 第 2 章 眼科影像概述 2.1 眼前节影像 2.1.1 裂隙灯显微镜 2.1.2 角膜地形图 2.1.3 角膜共聚焦显微镜 2.1.4 角膜内皮显微镜 2.1.5 超声生物显微镜 2.1.6 前节光学相干断层扫描 2.1.7 Scheimpflug 眼前节分析仪 2.2 眼后节影像 2.2.1 眼底彩照 2.2.2 荧光素眼底血管造影 2.2.3 吲哚菁绿血管造影 2.2.4 共焦扫描激光检眼镜 2.2.5 眼底光学相干断层扫描 2.2.6 光学相干断层血管成像 2.3 其他眼科检查设备 2.3.1 视野计 2.3.2 计算机体层成像 2.3.3 磁共振成像 2.4 眼科检查的未来 参考文献 第 3 章 眼科人工智能背景 3.1 人工智能及其在眼科领域的发展历程 3.2 人工智能框架简介 3.2.1 经典机器学习算法 3.2.2 经典深度神经网络 3.3 人工智能在眼科影像分析中的部署方式 3.3.1 各类监督学习方法 3.3.2 人工智能前沿方法 3.4 本章小结 参考文献 第 4 章 眼科影像预处理 4.1 影像质量评估 4.1.1 全参考影像质量评估 4.1.2 无参考影像质量评估 4.2 眼科影像增强 4.2.1 基于影像处理的眼科影像增强 4.2.2 基于学习模型的眼科影像增强 4.3 结合预处理的眼科影像分析 4.3.1 辅助影像采集促进诊疗决策 4.3.2 融合质量感知的影像智能分析 4.4 总结 参考文献 第 5 章 眼科影像结构分割 5.1 眼前节解剖结构分割 5.1.1 角膜结构分割 5.1.2 虹膜与房角分割 5.1.3 其他眼表结构分割 5.2 眼后节结解剖结构分割 5.2.1 眼底层结构分割 5.2.2 眼底血管分割 5.2.3 视杯视盘分割 5.2.4 眼底病灶分割 5.3 基于手术视频的结构分割 参考文献 第 6 章 眼科影像疾病诊断 6.1 青光眼 6.1.1 概述 6.1.2 基于机器学习的青光眼诊断 6.1.3 基于多模态信息融合的深度学习诊断方法与 可解释性提升 6.2 白内障 6.2.1 概述 6.2.3 基于机器学习的白内障诊断 6.2.4 结合临床先验知识的深度学习诊断方法 6.3 年龄相关性黄斑病变 6.3.1 概述 6.3.2 基于机器学习的 AMD 预测与诊断 6.3.3 基于深度学习的 AMD 预测与诊断 6.4 糖尿病视网膜病变 6.4.1 概述 6.4.2 基于机器学习的糖尿病视网膜病变诊断 6.4.3 基于深度学习的糖尿病视网膜病变诊断 6.5 其他 6.6 AI 诊断评价 6.6.1 概述 6.6.2 诊断评价的意义 6.6.3 诊断评价方法 参考文献 第 7 章 人工智能的眼科应用场景 7.1 AI+眼科成像升级 7.1.1 概述 7.1.2 AI 赋能眼科成像 7.2 AI+筛查与诊断 7.2.1 概述 7.2.2 早期筛查与诊断应用 7.3 AI+辅助量化分析 7.3.1 概述 7.3.2 眼前节应用 7.3.3 眼后节应用 7.4 AI+手术规划与导航 7.4.1 概述 7.4.2 AI 与眼科手术 7.4.3 机器人与眼科手术 参考文献 第 8 章 智能眼科影像技术的未来 8.1 智能眼科影像技术自身发展 8.1.1 智能眼科成像技术的未来发展 8.1.2 智能眼科分析技术的未来发展 8.2 眼科学的再认识与再发展 8.3 反哺人工智能算法发展展开前 言
近年来，随着人工智能技术的发展，特别是深度学习和大模型算法的理论突破成功落地于众多实际应用中，人工智能已经深刻地推动了医疗影像技术的发展。眼科智能影像技术是当前眼科医学领域的一项重要技术，它通过开发和利用计算机视觉、大数据分析、深度学习等前沿技术，在眼科影像预处理、结构分割、眼科疾病诊断等方面为眼科疾病的治疗和预防提供了强有力的支持。行业迫切需要一本系统论述眼科智能影像技 术的专著。 笔者所在的智能医疗影像（Intelligent Medical Imaging，iMED）处理团 队长期在新加坡、宁波和深圳等地从事人工智能、精准医疗、眼脑联动、手术机器人等领域的研究，积累了丰富的理论与实践经验。这促使笔者在本专著中通过结合理论与实践的方式，借助眼科智能影像理论和具体生动的算法及实际应用实例，介绍眼科智能影像技术。本书主要面向眼科医学图像处理技术人员、眼科相关专业人员、智能医疗领域研究者以及计算机 人工智能领域的专业人士。 本专著共分为 8 章，分别为：第 1 章眼科学发展背景，第 2 章眼科影 像概述，第 3 章眼科人工智能背景，第 4 章眼科影像预处理，第 5 章眼科 IV 眼科智能影像技术 影像结构分割，第 6 章眼科影像疾病诊断，第 7 章人工智能的眼科应用场 景以及第 8 章智能眼科影像技术的未来。 本书的编写凝聚了 iMED 团队的集体智慧，除本书的 5 位作者外，参 与编写的 iMED 团队成员还有姚成林、李晓玲、胡凌溪、肖尊杰、郝晋奎、李昊锦、区明阳、俞向阳、顾愿愿、牟磊、郝华颖、王煜然、席睿翎、曾令玺、刘天航，在此表示衷心感谢。同时感谢为本书编写提供建议和支持 的其他 iMED 团队成员。 南方科技大学斯发基斯可信自主系统研究院和南方科技大学计算机科学与工程系为本书的出版提供了支持与赞助，特此致谢。 特别感谢电子工业出版社的滕亚帆编辑邀请编写本书，并在整个编写与出版过程中提供了大力支持与具体指导。 由于笔者水平有限，且人工智能与眼科智能影像技术发展迅速，书中内容难免存在不足，恳请同行和读者提出宝贵建议。展开作者简介
刘江，国家特聘专家，南方科技大学讲席教授及人工智能专业负责人。曾任IEEE生物医学工程协会新加坡主席，中国科学院慈溪生物医学工程研究所所长。研究领域涵盖眼科智能和教育智能，出版教材《人工智能导论》和《人工智能多媒体计算》，在联合国教科文组织平台发布AI+Medicine和AI+Education双语课程。 -
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