血管与血管内成像：趋势、分析及挑战（第二卷）—— 斑块表征

(英文版电子书） 电子书格式: pdf 《血管与血管内成像：趋势、分析及挑战（第二卷）—— 斑块表征》是由 Petia Radeva 与 Jasjit S Suri 联合主编的医学成像领域专业著作，聚焦动脉粥样硬化相关的血管成像技术、斑块表征方法及临床应用，为心血管疾病诊断与风险评估提供了系统的学术参考。本书于 2019 年由 IOP Publishing 出版，汇集了全球多领域研究者的最新成果，涵盖影像技术原理、智能分析算法、临床验证等多个维度，是血管成像与心血管疾病研究领域的重要参考书籍。 动脉粥样硬化是心血管疾病和中风的首要诱因，其核心病理特征是血管斑块的形成与发展，而斑块的精准检测、量化及风险分层是临床干预的关键。本书围绕这一核心问题，分为五个核心部分展开论述： 第一部分为综述章节，系统梳理了血管壁量化、组织表征及冠状动脉与颈动脉风险分层的研究现状。内容包括冠状动脉和颈动脉钙检测与量化技术、基于灰度形态学的风险分层方法，深入分析了冠心病的遗传因素（如动脉粥样硬化、糖尿病、类风湿关节炎相关基因）与外部影响因素（种族、环境、空气污染、营养、家族史等），并对比了 CT、超声、磁共振血管造影、光学相干断层扫描（OCT）、血管内超声（IVUS）等多模态成像技术的优劣及应用场景，为后续研究奠定理论基础。 第二部分聚焦深度学习在管腔和颈动脉内中膜厚度（cIMT）测量中的应用。传统手动测量方法繁琐且易出错，本部分提出的深度学习策略通过编码器 - 解码器结构、多分辨率分析与边界提取相结合的范式，显著提升了测量的准确性和效率。研究基于日本糖尿病队列的超声数据验证，证实深度学习系统在管腔表征和 cIMT 测量中表现优于专家手动追踪和超声医师读数，为临床自动化测量提供了新方案。 第三部分探讨了基于回声透声性和形态学的表型与糖化血红蛋白（HbA1c）的关联。针对糖尿病患者的风险 stratification，研究发现年龄调整灰度中位数（AAGSM）比传统灰度中位数（GSMconv）能更精准地表征回声透声性斑块，而形态学总斑块面积（mTPA）和复合风险评分（CRS）与 HbA1c 的关联性最强，为糖尿病患者心血管风险评估提供了新的生物标志物和量化指标。 第四部分旨在优化风险分层的准确性与计算速度，提出了多项创新技术。包括基于投票主成分分析（PCA）的机器学习范式，有效筛选斑块形态学特征以提升中风风险分层精度；将多分辨率技术与分割方法结合，大幅提升冠状动脉钙体积测量的计算效率；以及基于云平台的智能管腔直径测量工具，为多中心临床试验和常规血管筛查提供了便捷、高效的解决方案。 第五部分聚焦微机电系统（MEMS）在血管领域的应用，建立了 MEMS 合成路线与多层血管床微尺度精细化构建的关联。书中详细介绍了血管微观解剖结构建模、微制造技术（软光刻、自组装、溅射等）及微血管设计方法，为血管组织工程及多器官多层组织构建提供了新的技术思路。 本书的核心价值在于整合了医学成像、机器学习、生物医学工程等多学科技术，针对动脉粥样硬化斑块表征的关键科学问题和临床需求，提供了全面的研究视角和实用解决方案。其内容既涵盖基础理论与技术综述，又包含大量临床数据验证和算法优化案例，对心血管领域的研究人员、临床医师、影像技术研发人员及相关专业学生具有重要的参考价值，也为推动血管成像技术的临床转化和心血管疾病的精准防治提供了有力支撑。