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核醫(yī)學(xué)圖像分析 版權(quán)信息
- ISBN：9787030729316
- 條形碼：9787030729316 ; 978-7-03-072931-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
核醫(yī)學(xué)圖像分析 本書特色
本書內(nèi)容是核醫(yī)學(xué)影像、機器學(xué)習(xí)、圖像分析等研究主題的綜合體現(xiàn)，適合高年級本科生、研究生和相關(guān)科研工作者了解技術(shù)前沿及獲取研究主題之用。
核醫(yī)學(xué)圖像分析 內(nèi)容簡介
本書聚焦核醫(yī)學(xué)骨顯像臨床應(yīng)用，聚力基于深度學(xué)習(xí)的骨顯像圖像智能分析，從輔助臨床決策的視角出發(fā)，呈現(xiàn)面向疾病自動檢測和診斷應(yīng)用的SPECT骨顯像圖像智能分析創(chuàng)新研究，涉及圖像分類、目標檢測、病灶分割等醫(yī)學(xué)圖像分析領(lǐng)域的熱點研究主題。全書共6章，第1章概述核醫(yī)學(xué)影像，第2章介紹數(shù)據(jù)分析技術(shù)，第3章介紹核醫(yī)學(xué)圖像的分類技術(shù)，第4章介紹核醫(yī)學(xué)圖像的目標檢測技術(shù)，第5章介紹核醫(yī)學(xué)圖像的病灶分割技術(shù)，第6章介紹核醫(yī)學(xué)診斷文本的分析技術(shù)。
核醫(yī)學(xué)圖像分析 目錄
目錄
前言
第1章 核醫(yī)學(xué)影像 1
1.1 醫(yī)學(xué)影像概述 1
1.1.1 結(jié)構(gòu)醫(yī)學(xué)影像 1
1.1.2 功能醫(yī)學(xué)影像 6
1.2 核醫(yī)學(xué)功能成像 10
1.2.1 SPECT 成像 10
1.2.2 PET 成像 15
1.3 公共數(shù)據(jù)集 17
1.3.1 數(shù)據(jù)通信標準 18
1.3.2 數(shù)據(jù)集描述 20
參考文獻 21
第2章 數(shù)據(jù)分析技術(shù) 24
2.1 數(shù)據(jù)擴展技術(shù) 24
2.1.1 基于幾何變換的擴展 24
2.1.2 基于對抗技術(shù)的擴展 25
2.2 圖像區(qū)域切分技術(shù) 26
2.2.1 骨骼區(qū)域切分 26
2.2.2 非病變區(qū)域切分 31
2.3 畸變骨骼矯正技術(shù) 34
2.3.1 圖像中肩頸的矯正 34
2.3.2 圖像中脊柱的矯正 36
2.4 模型構(gòu)建技術(shù) 37
2.4.1 深度學(xué)習(xí)方法 37
2.4.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 39
2.4.3 激活函數(shù)和損失函數(shù) 42
2.4.4 優(yōu)化算法 46
2.4.5 評價指標 47
2.4.6 圖像數(shù)據(jù)的標注 50
參考文獻 50
第3章 核醫(yī)學(xué)圖像分類 52
3.1 經(jīng)典分類網(wǎng)絡(luò) 52
3.2 圖像的二類分類 53
3.2.1 骨轉(zhuǎn)移的自動檢測 53
3.2.2 關(guān)節(jié)炎的自動檢測 62
3.2.3 肺阻塞的自動檢測 68
3.3 圖像的多類分類 73
3.3.1 單疾病多病灶圖像分類 73
3.3.2 多疾病多病灶圖像分類 79
3.4 疾病的亞類分類 83
3.4.1 非融合圖像的分類 83
3.4.2 殘差與注意力結(jié)合的圖像分類 90
參考文獻 94
第4章 核醫(yī)學(xué)圖像目標檢測 96
4.1 經(jīng)典目標檢測網(wǎng)絡(luò) 96
4.1.1 一階段目標檢測模型 97
4.1.2 二階段目標檢測模型 99
4.2 單疾病病灶檢測 102
4.2.1 數(shù)據(jù)集構(gòu)建 102
4.2.2 檢測模型構(gòu)建 103
4.2.3 實驗驗證及評價 108
4.3 多疾病病灶檢測 112
4.3.1 數(shù)據(jù)集構(gòu)建 112
4.3.2 檢測模型構(gòu)建 113
4.3.3 實驗驗證及評價 114
參考文獻 116
第5章 核醫(yī)學(xué)圖像分割 118
5.1 經(jīng)典分割網(wǎng)絡(luò) 118
5.1.1 圖像語義分割 118
5.1.2 圖像實例分割 121
5.2 病灶監(jiān)督分割 123
5.2.1 骨轉(zhuǎn)移病灶分割 123
5.2.2 甲狀腺病灶分割 130
5.3 病灶半監(jiān)督分割 136
5.3.1 分割方法概況 136
5.3.2 半監(jiān)督分割模型 136
5.3.3 實驗驗證及評價 140
參考文獻 144
第6章 核醫(yī)學(xué)診斷文本分析 146
6.1 病灶及其表征關(guān)聯(lián)分析 146
6.1.1 核醫(yī)學(xué)診斷文本 146
6.1.2 診斷文本預(yù)處理 146
6.1.3 病灶表征的形式編碼 147
6.1.4 病灶-表征關(guān)聯(lián)挖掘 149
6.1.5 實驗驗證與結(jié)果分析 150
6.2 基于文本的診斷模型 154
6.2.1 基于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法的診斷模型 154
6.2.2 基于深度學(xué)習(xí)方法的診斷模型 162
參考文獻 169
彩圖
前言
第1章 核醫(yī)學(xué)影像 1
1.1 醫(yī)學(xué)影像概述 1
1.1.1 結(jié)構(gòu)醫(yī)學(xué)影像 1
1.1.2 功能醫(yī)學(xué)影像 6
1.2 核醫(yī)學(xué)功能成像 10
1.2.1 SPECT 成像 10
1.2.2 PET 成像 15
1.3 公共數(shù)據(jù)集 17
1.3.1 數(shù)據(jù)通信標準 18
1.3.2 數(shù)據(jù)集描述 20
參考文獻 21
第2章 數(shù)據(jù)分析技術(shù) 24
2.1 數(shù)據(jù)擴展技術(shù) 24
2.1.1 基于幾何變換的擴展 24
2.1.2 基于對抗技術(shù)的擴展 25
2.2 圖像區(qū)域切分技術(shù) 26
2.2.1 骨骼區(qū)域切分 26
2.2.2 非病變區(qū)域切分 31
2.3 畸變骨骼矯正技術(shù) 34
2.3.1 圖像中肩頸的矯正 34
2.3.2 圖像中脊柱的矯正 36
2.4 模型構(gòu)建技術(shù) 37
2.4.1 深度學(xué)習(xí)方法 37
2.4.2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 39
2.4.3 激活函數(shù)和損失函數(shù) 42
2.4.4 優(yōu)化算法 46
2.4.5 評價指標 47
2.4.6 圖像數(shù)據(jù)的標注 50
參考文獻 50
第3章 核醫(yī)學(xué)圖像分類 52
3.1 經(jīng)典分類網(wǎng)絡(luò) 52
3.2 圖像的二類分類 53
3.2.1 骨轉(zhuǎn)移的自動檢測 53
3.2.2 關(guān)節(jié)炎的自動檢測 62
3.2.3 肺阻塞的自動檢測 68
3.3 圖像的多類分類 73
3.3.1 單疾病多病灶圖像分類 73
3.3.2 多疾病多病灶圖像分類 79
3.4 疾病的亞類分類 83
3.4.1 非融合圖像的分類 83
3.4.2 殘差與注意力結(jié)合的圖像分類 90
參考文獻 94
第4章 核醫(yī)學(xué)圖像目標檢測 96
4.1 經(jīng)典目標檢測網(wǎng)絡(luò) 96
4.1.1 一階段目標檢測模型 97
4.1.2 二階段目標檢測模型 99
4.2 單疾病病灶檢測 102
4.2.1 數(shù)據(jù)集構(gòu)建 102
4.2.2 檢測模型構(gòu)建 103
4.2.3 實驗驗證及評價 108
4.3 多疾病病灶檢測 112
4.3.1 數(shù)據(jù)集構(gòu)建 112
4.3.2 檢測模型構(gòu)建 113
4.3.3 實驗驗證及評價 114
參考文獻 116
第5章 核醫(yī)學(xué)圖像分割 118
5.1 經(jīng)典分割網(wǎng)絡(luò) 118
5.1.1 圖像語義分割 118
5.1.2 圖像實例分割 121
5.2 病灶監(jiān)督分割 123
5.2.1 骨轉(zhuǎn)移病灶分割 123
5.2.2 甲狀腺病灶分割 130
5.3 病灶半監(jiān)督分割 136
5.3.1 分割方法概況 136
5.3.2 半監(jiān)督分割模型 136
5.3.3 實驗驗證及評價 140
參考文獻 144
第6章 核醫(yī)學(xué)診斷文本分析 146
6.1 病灶及其表征關(guān)聯(lián)分析 146
6.1.1 核醫(yī)學(xué)診斷文本 146
6.1.2 診斷文本預(yù)處理 146
6.1.3 病灶表征的形式編碼 147
6.1.4 病灶-表征關(guān)聯(lián)挖掘 149
6.1.5 實驗驗證與結(jié)果分析 150
6.2 基于文本的診斷模型 154
6.2.1 基于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法的診斷模型 154
6.2.2 基于深度學(xué)習(xí)方法的診斷模型 162
參考文獻 169
彩圖
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核醫(yī)學(xué)圖像分析 節(jié)選
第1章 核醫(yī)學(xué)影像 在新一代信息技術(shù)的引領(lǐng)下，數(shù)據(jù)快速積累，計算能力大幅提升，算法模型持續(xù)演進，行業(yè)應(yīng)用快速興起，人工智能的發(fā)展環(huán)境發(fā)生了深刻變化，迎來了第三次高速發(fā)展浪潮。影像醫(yī)學(xué)是醫(yī)療領(lǐng)域新技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用昀前沿的學(xué)科分支，也是人工智能研發(fā)和落地的主要應(yīng)用領(lǐng)域之一。運用人工智能技術(shù)對影像醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進行深度學(xué)習(xí)和決策判斷，不僅可以顯著提高醫(yī)療從業(yè)人員的工作效率，還可以大幅降低醫(yī)療成本。融合人工智能的影像醫(yī)學(xué)已經(jīng)成為智能醫(yī)療發(fā)展的核心。 醫(yī)學(xué)影像是針對人體特定部位甚至全身，以非侵入方式呈現(xiàn)機體內(nèi)部結(jié)構(gòu)與功能狀態(tài)的影像學(xué)診斷技術(shù)，目的在于以影像方式呈現(xiàn)人體的組織器官結(jié)構(gòu)、密度甚至功能狀態(tài)，供臨床醫(yī)師根據(jù)影像提供的信息對疾病存在與否給出判斷，從而對人體健康狀況做出評估。作為疾病診斷和治療的技術(shù)輔助手段，醫(yī)學(xué)影像是現(xiàn)代臨床醫(yī)學(xué)不可或缺的組成部分。醫(yī)學(xué)影像有著不同的類別劃分標準，按其作用的不同，可分為結(jié)構(gòu)醫(yī)學(xué)影像和功能醫(yī)學(xué)影像兩大類。 本章在對醫(yī)學(xué)影像做簡介概述的基礎(chǔ)上，重點介紹核醫(yī)學(xué)影像技術(shù)，包括成像設(shè)備、放射性藥物及主要臨床應(yīng)用等，幫助讀者建立核醫(yī)學(xué)影像的全貌。 1.1 醫(yī)學(xué)影像概述 現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像已從僅顯示宏觀結(jié)構(gòu)發(fā)展到反映分子、生化水平變化，從顯示形態(tài)改變到反映功能變化，從單純診斷向診斷治療兼具方向發(fā)展。本節(jié)從結(jié)構(gòu)醫(yī)學(xué)影像和功能醫(yī)學(xué)影像兩個方面介紹醫(yī)學(xué)影像。 1.1.1 結(jié)構(gòu)醫(yī)學(xué)影像 結(jié)構(gòu)醫(yī)學(xué)影像(structural medical imaging)為疾病臨床診斷和醫(yī)學(xué)研究提供了豐富的人體結(jié)構(gòu)或形態(tài)學(xué)信息，自醫(yī)學(xué)影像技術(shù)誕生以來，結(jié)構(gòu)醫(yī)學(xué)成像主要經(jīng)歷了傳統(tǒng)X光成像(X-ray)、計算機斷層掃描(computed tomography，CT)、磁共振成像(magnetic resonance imaging，MRI)、超聲成像(ultrasound imaging)和光學(xué)成像(optical imaging)等幾個發(fā)展階段，目前呈現(xiàn)出各類成像技術(shù)在臨床上共存并融合成像的局面。 1．X光成像技術(shù) X光成像應(yīng)用于臨床疾病診斷已有百余年歷史，至今依然是醫(yī)學(xué)影像檢查的主要手段之一，其臨床應(yīng)用價值尚未完全被現(xiàn)代醫(yī)學(xué)成像技術(shù)所取代。 X光固有的穿透性、熒光效應(yīng)和感光效應(yīng)，使得X射線穿過具有不同密度和厚度的人體組織時，不同區(qū)域吸收的光的強度有所不同，在熒光效應(yīng)和感光效應(yīng)的作用下，這種差異在熒屏或膠片上形成不同亮度或灰度的對比性影像。如圖1-1-1所示的X光胸片，骨骼等高密度組織對X光的吸收能力強，穿透的X光相對較少，故在X光片上呈現(xiàn)白影；含氣的肺等低密度組織對X光的吸收能力弱，穿透的X光相對較多，故在X光片上呈現(xiàn)黑影；其他實質(zhì)性器官的密度介于上述兩類之間，因此在X光片上通常呈現(xiàn)灰影。 圖1-1-1 胸部X光片 X光成像使用膠片對透過人體的X射線信息進行采集、顯示和存儲，具有圖像空間分辨率高、顯示組織結(jié)構(gòu)范圍較大、X射線輻射劑量低且檢查費用低廉等優(yōu)點。若組織因病變而發(fā)生結(jié)構(gòu)改變時，其固有的密度和厚度也隨之改變，當這種改變達到一定程度時，X光圖像上的正常黑白灰度對比值將發(fā)生變化，由此可判斷是否發(fā)生疾病。然而，X光成像通常對拍攝條件要求嚴格，而且密度差別小的兩種組織間的灰度對比較弱，因而難以同時清晰顯示密度不同的多個組織。一般而言，X光適用于成像那些與周圍結(jié)構(gòu)具有明顯密度對比差的組織所發(fā)生的病變，如消化道、泌尿系統(tǒng)和心血管系統(tǒng)疾病的成像檢測。 根據(jù)用途的不同，傳統(tǒng)X光設(shè)備分為通用型X光機、胃腸X光機、心血管造影X光機、乳腺X光機和牙科X光機等。 2．CT成像技術(shù) CT成像是由英國工程師 Hounsfield設(shè)計并于1971年應(yīng)用于臨床的現(xiàn)代醫(yī)學(xué)成像技術(shù)。與傳統(tǒng)X光成像類似，CT成像也依賴于X光穿透人體不同密度和厚度組織結(jié)構(gòu)后，產(chǎn)生的不同強度X射線吸收量而形成的影像對比，如圖1-1-2所示。傳統(tǒng)X光圖像上的黑白灰度即密度概念，同樣適用于CT影像，當病變導(dǎo)致CT圖像上組織結(jié)構(gòu)密度發(fā)生改變時，稱之為密度增高或密度減低，還可描述為高密度、低密度或混雜密度病灶。但與傳統(tǒng)X光成像不同的是，CT以數(shù)字化方式對具有一定厚度的人體橫斷面進行成像，即所謂的斷層成像。 圖1-1-2 胸部CT圖 CT設(shè)備的發(fā)展和更新速度很快，目前多層螺旋CT已成為臨床應(yīng)用的主流機型，有2層、4層、8層、16層和64層之分。CT成像密度分辨率高，能夠清晰顯示密度差別較小的軟組織結(jié)構(gòu)和器官，可較敏感地發(fā)現(xiàn)病灶并顯示其特征，還具有密度量化分析、組織結(jié)構(gòu)影像無重疊等優(yōu)點。但是，CT成像通常不能整體顯示器官的結(jié)構(gòu)和病變，且一次CT檢查會產(chǎn)生一系列橫斷層圖像，不利于醫(yī)生快速觀察，而且CT檢查的X射線輻射劑量較高，應(yīng)在檢查中特別加以防護。 CT成像有著廣泛的臨床應(yīng)用，幾乎涵蓋了人體各個系統(tǒng)和解剖部位，包括中樞神經(jīng)系統(tǒng)、頭頸部、胸部、心血管系統(tǒng)、腹盆部以及骨骼肌肉系統(tǒng)等疾病的成像檢查。 3．磁共振成像技術(shù) 美國科學(xué)家 Paul Lauterbur于1973年應(yīng)用原子核磁共振物理現(xiàn)象成功捕獲了人體的磁共振成像 MRI圖像，與CT一樣，MRI的臨床應(yīng)用極大促進了醫(yī)學(xué)影像診斷學(xué)的發(fā)展。 MRI利用強外磁場內(nèi)人體中氫原子核，即氫質(zhì)子在特定射頻脈沖作用下產(chǎn)生的磁共振現(xiàn)象實現(xiàn)成像，是一種相對較新的醫(yī)學(xué)成像模態(tài)。圖1-1-3是脈沖 MRI成像大腦的示例。 圖1-1-3 腦部 MRI成像 MRI成像的組織分辨力較高，能夠檢測活體組織和病變組織內(nèi)代謝物的生化成分及其含量，但 MRI成像仍然不能整體顯示器官結(jié)構(gòu)和病變，檢查產(chǎn)生的多幅圖像不利于快速觀察，檢查過程耗時，不適用于急癥患者或難以制動的患者。 臨床 MRI設(shè)備有高場強1.5T、3.0T超導(dǎo)型 MRI機和低場強0.2～0.35T永磁型 MRI機，前者圖像信噪比高、圖像質(zhì)量好、功能齊全，但設(shè)備價格和運行成本較高，可用于臨床疾病診斷和科學(xué)研究；后者的成像質(zhì)量較差，但設(shè)備和運行成本較低，主要用于疾病臨床診斷。 MRI臨床上主要用于中樞神經(jīng)系統(tǒng)、頭頸部、乳腺、心臟大血管、腹盆部、肌肉軟組織及骨髓等疾病的檢查，也常用于X射線、CT等檢查未發(fā)現(xiàn)病變的進一步檢查，如乳腺腫塊、肝臟腫塊和腎上腺病變等。 4．超聲成像技術(shù) 超聲醫(yī)學(xué)影像是利用超聲診斷儀發(fā)射出的超聲波，通過計算機處理超聲波回聲，實現(xiàn)疾病診斷的影像學(xué)手段。不同于輻射所發(fā)射的電磁波，超聲波是一種機械波，機械波對人體沒有輻射傷害。 超聲圖像反映介質(zhì)中聲學(xué)參數(shù)的差異，可得到不同于光學(xué)、X射線、γ射線等的信息。超聲對人體軟組織有良好的分辨能力，可得到120dB以上動態(tài)范圍內(nèi)的有用信號，有利于識別生物組織的微小病變。超聲圖像在顯示活體組織時不用染色處理，可直接獲得所需圖像。圖1-1-4所示為超聲成像的示例。 圖1-1-4 超聲檢測圖像 超聲成像的主要臨床應(yīng)用包括形態(tài)學(xué)診斷、功能性檢測和介入性超聲等三個方面。其中，超聲形態(tài)學(xué)診斷可得到各臟器的斷層圖像，以形態(tài)學(xué)表現(xiàn)為依據(jù)，根據(jù)病變產(chǎn)生的組織聲學(xué)變化和病理解剖學(xué)的形態(tài)改變及其與圖像上的聯(lián)系，做出病變的定位和定性診斷。超聲功能檢測用于某些臟器、組織的生理特點所產(chǎn)生的聲像圖或超聲頻譜多普勒的變化，如超聲心動圖以及雙功多普勒超聲儀對心臟收縮與舒張功能的檢測、血流速度及血流量測定、膽囊收縮和胃排空功能、呼吸時膈肌活動等。介入性超聲不僅使超聲診斷與臨床及病理細胞學(xué)、組織學(xué)密切結(jié)合，提高了超聲診斷水平，它還可以通過超聲導(dǎo)向針刺抽出積液、積血、積膿，注入治療藥物或用激光、微波等進行治療，從而擴展了臨床應(yīng)用范圍。 5．光學(xué)成像技術(shù) 光學(xué)成像是指利用光學(xué)探測手段結(jié)合光學(xué)探測分子，對細胞或者組織甚至生物體進行成像，從而獲得其中的生物學(xué)信息的成像方法。如果把生物光學(xué)成像限定在可見光和近紅外光范圍內(nèi)，可依據(jù)探測方式的不同，將生物光學(xué)成像進一步細分為熒光成像、生物發(fā)光成像、光聲成像、光學(xué)斷層層析成像等。 熒光成像技術(shù)采用熒光報告基團，利用激發(fā)光使得報告基團達到較高的分子能級水平，然后發(fā)射出波長更長的可見光，形成體內(nèi)生物光源進行檢測。發(fā)光成像是由生物體所產(chǎn)生的發(fā)光現(xiàn)象，所需的激發(fā)能量來自生物體內(nèi)的酶促反應(yīng)，是動物體內(nèi)的自發(fā)熒光，不需要激發(fā)光源。光聲成像主要利用了組織光學(xué)吸收的差異和光聲的能量轉(zhuǎn)化，是近年來發(fā)展起來的一種無損醫(yī)學(xué)成像方法，它結(jié)合了純光學(xué)成像的高對比度特性和由光能轉(zhuǎn)化成的超聲的高穿透深度特性，提供高分辨率和高對比度的組織成像。圖1-1-5是光聲成像的示例。光學(xué)相干層析成像(optical coherence tomography，OCT)技術(shù)是一種利用光的穿透性，以非侵入、非接觸的方式提供微米級分辨率的成像技術(shù)，它利用光學(xué)相干門來獲得組織內(nèi)部的層析結(jié)構(gòu)。在600～1300 nm之間的近紅外“光學(xué)窗”范圍內(nèi)，生物組織的透光性能好，對光的吸收小，且近紅外技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)真正意義上的無損檢測，所以近紅外技術(shù)成為目前生物無損檢測技術(shù)的研究重點。 圖1-1-5 光聲成像圖像 1.1.2 功能醫(yī)學(xué)影像 與僅反映人體生理解剖結(jié)構(gòu)信息的結(jié)構(gòu)成像不同，功能成像可揭示機體內(nèi)生理、生化等功能代謝信息。本節(jié)簡要介紹核醫(yī)學(xué)功能成像和功能性磁共振成像。 1．核醫(yī)學(xué)成像 核醫(yī)學(xué)(nuclear medicine)是研究核技術(shù)在醫(yī)學(xué)中應(yīng)用的醫(yī)學(xué)分支，臨床核醫(yī)學(xué)是利用放射性核素診斷和治療疾病的學(xué)科，核醫(yī)學(xué)影像利用該技術(shù)進行醫(yī)學(xué)成像，診斷疾病并探索其機理，即用放射性核素來診治疾病和進行生物醫(yī)學(xué)研究。 放射性核素標記的化合物是核醫(yī)學(xué)診斷、治療和研究的重要組成部分，核醫(yī)學(xué)中95%的放射性藥物用于臨床診斷和治療。由于放射性核素在衰變過程中能發(fā)射出射線，因此利用顯像儀器能獲得核素及其核素標記物在臟器、組織的分布和量變規(guī)律。放射性核素顯像將放射性藥物引入人體，以臟器內(nèi)外或者正常組織與病變之間的放射性藥物攝取差異為基礎(chǔ)，用放射性探測儀器在體表測得放射性物質(zhì)在臟器中的變化，利用顯像儀器獲得臟器或者病變的影像進行分析，對臟器功能做出評價和診斷。 放射性核素主要用于心血管系統(tǒng)、神經(jīng)系統(tǒng)、腫瘤、消化系統(tǒng)、呼吸系統(tǒng)以及泌尿系統(tǒng)等疾病的檢查。核醫(yī)學(xué)顯像儀器是核醫(yī)學(xué)成像的重要構(gòu)成部件，通常
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