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医学图像处理 版权信息
- ISBN：9787030641519
- 条形码：9787030641519 ; 978-7-03-064151-9
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
医学图像处理 内容简介
引进国外优选教学模式，将真实、典型案例与理论教学相结合，引领医学教育教材发展趋势。体现当代教育、教学和课程改革的精神和研究成果，强调学科间的联系，强化理论与实践的结合。符合教育部专业类教学质量国家标准、专业认证的需要，满足教学和上岗需求。重视实践，贴近岗位，紧跟研究生入学考试、执业资格考试和职称考试案例分析的命题方向。
医学图像处理 目录
目录
**章 医学图像处理概论 1
**节 概述 1
第二节 医学影像技术发展 3
第三节 医学图像处理技术的发展及应用 7
第二章 医学图像处理基础 12
**节 概述 12
第二节 医学图像数字化 20
第三节 图像像素间的关系 26
第四节 医学图像运算 29
第五节 医学图像的灰度直方图 32
第六节 医学图像的文件类型与格式 35
第三章 医学图像变换 40
**节 概述 40
第二节 傅里叶变换 41
第三节 离散余弦变换 49
第四节 小波变换 52
第四章 医学图像增强 62
**节 概述 62
第二节 灰度变换增强 62
第三节 直方图增强 68
第四节 图像平滑 75
第五节 图像锐化 80
第五章 医学图像分割 91
**节 概述 91
第二节 医学图像分割基础 92
第三节 基于边缘检测的医学图像分割 93
第四节 基于阈值处理的医学图像分割 102
第五节 基于区域的医学图像分割 111
第六节 基于形态学的医学图像分割 115
第七节 基于模式识别的医学图像分割算法 128
第八节 医学图像分割效果评价 133
第六章 医学图像配准与融合 137
**节 概述 138
第二节 医学图像配准技术 139
第三节 常用的医学图像配准方法 147
第四节 医学图像配准的评估 152
第五节 医学图像融合技术 153
第六节 常用的医学图像融合方法 153
第七节 医学图像融合效果的评价 158
第七章 医学图像重建与可视化 162
**节 医学断层图像重建 162
第二节 医学图像重建算法 165
第三节 医学图像的三维可视化 171
第四节 磁共振图像的重建 178
第五节 磁共振Mapping图像 184
第八章 功能磁共振成像及其图像处理技术 186
**节 概述 186
第二节 血氧水平依赖功能磁共振成像 187
第三节 磁共振弥散加权与弥散张量成像 194
第九章 人工智能技术在医学图像处理中的应用 207
**节 概述 207
第二节 医学图像处理中的人工智能技术 207
第三节 人工智能技术在医学图像处理中的典型应用 221
**章 医学图像处理概论 1
**节 概述 1
第二节 医学影像技术发展 3
第三节 医学图像处理技术的发展及应用 7
第二章 医学图像处理基础 12
**节 概述 12
第二节 医学图像数字化 20
第三节 图像像素间的关系 26
第四节 医学图像运算 29
第五节 医学图像的灰度直方图 32
第六节 医学图像的文件类型与格式 35
第三章 医学图像变换 40
**节 概述 40
第二节 傅里叶变换 41
第三节 离散余弦变换 49
第四节 小波变换 52
第四章 医学图像增强 62
**节 概述 62
第二节 灰度变换增强 62
第三节 直方图增强 68
第四节 图像平滑 75
第五节 图像锐化 80
第五章 医学图像分割 91
**节 概述 91
第二节 医学图像分割基础 92
第三节 基于边缘检测的医学图像分割 93
第四节 基于阈值处理的医学图像分割 102
第五节 基于区域的医学图像分割 111
第六节 基于形态学的医学图像分割 115
第七节 基于模式识别的医学图像分割算法 128
第八节 医学图像分割效果评价 133
第六章 医学图像配准与融合 137
**节 概述 138
第二节 医学图像配准技术 139
第三节 常用的医学图像配准方法 147
第四节 医学图像配准的评估 152
第五节 医学图像融合技术 153
第六节 常用的医学图像融合方法 153
第七节 医学图像融合效果的评价 158
第七章 医学图像重建与可视化 162
**节 医学断层图像重建 162
第二节 医学图像重建算法 165
第三节 医学图像的三维可视化 171
第四节 磁共振图像的重建 178
第五节 磁共振Mapping图像 184
第八章 功能磁共振成像及其图像处理技术 186
**节 概述 186
第二节 血氧水平依赖功能磁共振成像 187
第三节 磁共振弥散加权与弥散张量成像 194
第九章 人工智能技术在医学图像处理中的应用 207
**节 概述 207
第二节 医学图像处理中的人工智能技术 207
第三节 人工智能技术在医学图像处理中的典型应用 221
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医学图像处理 节选
**章 医学图像处理概论 学习要求 记忆：医学图像处理的概念、对象及基本过程。 理解：各种医学影像技术的图像特点、不同层次的医学图像处理。 运用：医学图像处理在医学中的发展与应用。 **节 概 述 21世纪以来，医学成像技术发展迅速，它将人体蕴含的形态、功能等信息不断地以图像的形式呈现出来。医学图像在临床决策过程中的重要性不断提高，尤其随着计算机及网络技术发展，信息学不断融入医学成像技术，现代医学信息呈膨胀式增长。而医院的大型成像设备均配有图像处理和功能分析工作站及图像存储与传输系统，医学图像处理在医学影像、医学工程、科学研究中占有重要地位。 案例1-1 X射线成像利用人体组织器官对X射线的吸收衰减不同来进行投影成像。不恰当的曝光条件会导致图像质量的下降。通过一定的医学图像处理手段，可以改善图像视觉效果。图1-1为处理前和处理后的胸部X射线片对比。 问题： 1. 何谓医学图像处理？ 2. 这个案例中，图像处理前后，图像有什么样的变化？ 3. 医学图像处理的主要对象有哪些？ 图1-1 处理前（a）和处理后（b）的胸部X射线片对比 一、医学图像处理概念 医学图像处理是数字图像处理的一个重要分支，数字图像处理起源于20世纪20年代，是将图像信号转换为数字信号并使用计算机进行处理的技术，主要应用于生物医学工程、科学研究、工农业生产、军事、文化艺术等领域。20世纪60年代初，美国喷气推进实验室对航天探测器发回的月球照片进行处理，获得月球地形图、彩色图及全景镶嵌图，由此，数字图像处理逐渐成为一门系统的学科。随着放射学的建立、X射线计算机断层成像（computed tomography，CT）的发明、计算机科学的发展，数字图像处理在医学中的应用也愈加广泛，在生命科学研究和疾病的发展与治疗中体现了重要的应用价值，医学图像处理应运而生。医学图像处理是一门综合了数学、计算机科学、医学影像学、医学信息学等多个学科的交叉学科，是利用数学方法和计算机技术对不同医学图像进行具有临床目的与意义的处理技术。通过对获得的医学影像进行增强、分析、识别、分类、压缩等处理，对感兴趣部分进行增强或特征提取、重建，使得医学图像可以更好地应用于临床。 二、医学图像处理过程及主要对象 广义上讲，医学图像处理是对医学图像进行一系列的操作以达到临床预期目的的过程。医学图像处理的基本过程可以概括为三个部分：医学图像的采集、医学图像的处理、医学图像的显示与存储。 （一）医学图像的采集 医学图像来源于各种医学成像系统，借助各种影像接收器收集人体信息，利用模数转换器（analog-to-digital converter，ADC）转换为数字信号，以便于计算机处理与显示。医学成像系统由于成像原理和设备不同，成像方式也有所差别，随着技术的进步，医学成像逐渐由解剖形态成像向功能分子成像发展。例如，以解剖形态成像为主的X射线成像系统，包括计算机X射线摄影（computed radiography，CR）、数字X射线摄影（digital radiography，DR）、X-CT、数字减影血管造影成像（digital subtraction angiography，DSA）、超声成像（ultrasonography，US）；常见的功能成像系统有磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）的功能成像、脑电图、脑磁图、单光子发射型计算机断层成像（single-photon emission computerized tomography，SPECT）、正电子发射型计算机断层成像（positron emission computed tomography，PET）等核医学成像系统。除此之外还有可见光、红外线、激光、微波成像，如光纤内镜成像、显微镜成像等。 （二）医学图像的处理 根据临床需求及图像处理的对象和目的不同，医学图像处理可以分为三个层次——图像预处理、图像分析、图像理解，三者是相互关联的，图像预处理是更高层次处理的基础，图像分析及理解又对预处理起到指导作用。 图像预处理（image preprocessing）是对输入图像进行某种映射变换后输出图像的处理，主要以图像像素为处理对象，是图像到图像的变换过程，目的是对输入图像进行处理以改善视觉效果、提高信噪比，为更高一级的图像处理奠定基础，或者对图像进行压缩以减少存储空间和缩短传输时间。例如，医学图像在形成过程中会受到各种干扰而产生噪声，对图像进行平滑处理，降低噪声，提高图像的信噪比，可以改善视觉效果；在X射线摄影中，摄影条件不足或过高会引起图像亮度偏暗或偏亮，通过对比度拉伸或直方图均衡化等处理，以改善图像的对比度及亮度，丰富图像层次。图像预处理属于低层次的图像处理技术，操作技术具体，抽象程度低，一般只涉及图像像素及空间位置等性质的处理，运算数据量大。 图像分析（image analysis）是对输入图像中感兴趣的区域，即某一特定目标的像素子集进行处理，以获得描述该目标特征的数据，目的是提取感兴趣区域的特征数据，建立对图像的描述。经过图像分割处理，得到具有不同特征的子图像，提取出反映目标的特征参数或指标，例如，用灰度直方图作为特征描述图像的灰度分布的统计特性；在肺部结节的计算机辅助诊断中，在图像预处理后，进行图像分割将目标从背景中分割出来，根据需求可以提取目标的形态特征或灰度统计特性，以鉴别结节的良恶性。图像分析属于中间层次的图像处理技术，通过对输入图像的分割、特征提取等处理，将图像转变为特征描述，可有效减少运算数据量。 图像理解（image understanding）是研究用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界的过程，在图像分析的基础上，对提取出来的特征数据进行运算处理，研究各目标的性质和它们之间的关联。目的是利用计算机视觉、人工智能、人工神经网络等类似人视觉系统和神经网络、机器学习等高级认知理论和三维可视化等技术，对图像内容的含义进行理解，以得到更直观、更有用的信息，便于辅助检测和临床诊断。图像理解的数据运算量虽小，但是涉及类似于人类思维推理的高级认知理论，操作的抽象度高，属于高层次的图像处理技术。 （三）医学图像的显示与存储 随着医学影像的数字化及计算机技术、网络技术的发展，医学影像存储与传输系统（picture archiving and communication system，PACS）实现了医学影像的数字化存储、检索、传输、显示、处理和打印。医学图像的显示以医用专业显示器为主，医学专用显示器多为液晶灰度显示器，性能要求较高。空间分辨率是反映显示图像细节能力的参数，以显示像素的总数量或能区分两点间的*小距离来衡量，像素总数用百万像素（mega pixel，MP）表述，例如，乳腺图像要求5MP（2048×2056）显示器，普通X射线图像要求3MP（2048×1536）显示器。诊断工作站通常配备10～12bit的专业高分辨率显示器，并配置相应专用显卡，以提供更高的密度分辨率，显示工作站除用于显示浏览图像外，也可进行窗口技术分段显示医学图像。长久保存医学图像，可采用光盘与光盘库、磁带与磁带库、硬盘或磁盘阵列。专用相纸、胶片在医学图像存储、传递中也占有一定比重，如医院打印的供病人携带或保存的DR/CT/MRI等影像胶片。 医学图像处理的对象来源于各种医学成像系统生成的图像，本书的阐述主要以医学影像为主，处理的主要对象为X射线图像、CT图像、MRI图像、超声图像以及PET图像和SPECT图像等。要正确掌握医学图像处理技术，除了具备算法设计和计算机程序设计能力外，对所要处理的对象及其特点的了解也是非常必要的。 案例1-1 分析讨论 医学图像处理是利用计算机和一定的数学算法，对生物医学图像进行的具有临床目的与意义的处理和操作。这个案例是X射线成像形成的一张胸部X射线片，处理前图像肺野亮度偏暗，图像层次不够丰富，部分肺纹理显示不清；通过对图像进行处理，改善了图像的视觉效果，肺纹理清楚，心影后肺组织可见，为医生展示更多的信息。医学图像处理的对象为生物医学图像，这里主要指医学影像，如X射线图像、CT图像、MRI图像、超声图像、核医学图像等。 第二节 医学影像技术发展 1895年德国物理学家伦琴发现了X射线，使人类首次无须手术就能观察到人体内部的结构，并很快被用于人体的临床检查，X射线图像为疾病诊断提供了重要依据。发现X射线以前，医生基本是依靠“望、闻、问、切”等传统手段对患者进行诊断，主要凭借医生的经验和主观判断来确定诊断结果，诊断结果的准确率与临床医生的经验相关度大。X射线的发现为现代医学影像技术发展奠定了基础，这是医学影像技术发展史上的里程碑。 1972年，X-CT问世，是医学影像技术发展史的一次重大变革，把医学影像技术推向多样化、数字化，随之MRI、超声、核医学设备以及放射科的数字化（CR、DR）发展迅速，医学影像技术逐渐成为医疗工作中的重要手段；介入治疗学（含超声、核素治疗）的兴起与发展、放射治疗学的发展，扩大医学影像技术临床应用范围的同时，也可以对某些疾病进行治疗，这共同促成诊治兼备的现代医学影像学，形成了较完整的学科体系。 近30年来，现代计算机技术、医学影像技术迅速发展，医学影像技术进入全面数字化时代，成像板（IP）、平板探测器（FPD）等X射线探测器的发展和应用，使X射线成像由传统的胶片转向无胶片数字化，DR的双能量减影、组织均衡、体层融合等图像处理技术不断应用于临床；CT由早期单纯的头颅CT发展为多层螺旋CT，实现容积数据的采集，扫描速度和图像质量已经不可同日而语，除了常规的断层扫描外，现代CT可以进行图像三维重建、仿真内镜、计算机断层血管成像（computed tomography angiography，CTA）、能谱成像、灌注成像，在一定程度上可反映组织的功能代谢；MRI梯度磁场线圈的改进大大提高了其检查速度，从早期的永磁体、低场强逐渐发展为超导、超高场强，磁共振血管成像、水成像、弥散成像等在临床中应用愈加广泛，同时功能磁共振成像、磁共振波谱成像发展迅速。PET-CT、PET-MRI等多成像技术的融合、分子探针技术的发展，将医学影像推向细胞分子水平的分子影像发展。 一、X射线成像技术 作为一种传统的医学影像技术，X射线成像*早应用于临床，其主要内容包括普通X射线成像（透视、摄影）和造影检查技术。 X射线成像技术经历一百多年的发展，由*初单一的模拟X射线摄影发展到X射线透视、数字X射线摄影、全数字化乳腺X射线摄影、DSA等多种诊断和治疗模式，由模拟成像进入数字化成像，临床应用范围逐渐扩大，工作效率、图像质量不断提升。 X射线成像是利用X射线的特性，根据临床要求，对患者实施操作，以显示人体内的结构和病变的技术。其成像方式是投影，X射线束穿过人体，会被人体不同密度和厚度的组织吸收衰减，形成具有一定对比度的图像。X射线图像空间分辨率高，能够显示人体组织和疾病的解剖形态，但它的成像是将三维空间的物体投影到一个二维平面，造成了厚度方向上组织信息的重叠，某些细节会因此丢失。X射线图像是被检部位所有组织的重叠影像，这也是X射线成像技术发展的一个限度瓶颈。但X射线成像是一种简便、易行的常用检查方法，在临床中仍有大量应用，占据了医学影像科中近50%的工作任务。 二、CT成像技术 20世纪70年代英国工程师Hounsfield成功研制**台CT机，于1979年与创立CT重建理论的美国科学家Cormack共同获得了诺贝尔生理学或医学奖，这是历史上**次诺贝尔奖由工程技术人员获得，CT对整个世界的影响可见一
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