具体描述
内容简介
《医学图像处理》全面介绍了医学图像处理的基本概念、典型方法和实用技术，并对医学图像的计算机辅助检测／诊断技术以及功能磁共振成像及其处理与分析技术进行了系统介绍。全书共分11章,内容包括医学图像处理概论、数字图像处理基础、医学图像的运算、医学图像变换、医学图像分割、医学图像配准与融合、计算机辅助检测与诊断技术、fMRI及SWI图像处理分析技术、医学图像存储与传输系统。教材覆盖了医学图像处理技术的所有内容及最新发展动态。《医学图像处理》可作为医学影像工程、医学影像技术、生物医学工程、模式识别、信息和信号处理等学科大学专科、本科和研究生的专业基础课教材,也可供上述学科相关领域的高等院校师生和科技人员参考。
内页插图
目录
第一章 医学图像处理概论第一节 医学影像技术的发展
第二节 医学图像处理技术及其应用
第三节 本教材的主要内容
第四节 小结
第二章 医学图像处理基础
第一节 图像的数字化
第二节 数字图像的数值描述
第三节 数字图像的类型
第四节 图像文件格式
第五节 数字图像的灰度直方图
第六节 图像像素间的基本关系
第七节 小结
第三章 医学图像的运算
第一节 概述
第二节 医学图像的灰度变换
第三节 医学图像的几何运算
第四节 其他医学图像运算
第五节 小结
第四章 医学图像变换
第一节 傅立叶变换
第二节 离散余弦变换
第三节 小波变换
第五章 医学图像增强
第一节 概述
第二节 直方图增强
第三节 图像的空间滤波增强
第四节 图像的频域滤波增强
第五节 小结
第六章 医学图像分割
第一节 医学图像分割的意义、概念、分类和研究现状
第二节 基于阈值的图像分割方法
第三节 基于边缘检测的图像分割方法
第四节 基于区域的图像分割方法
第五节 基于模式识别原理的图像分割方法
第六节 二值图像的数学形态学运算
第七节 医学图像分割效果的评价
第七章 医学图像重建与可视化
第一节 概述
第二节 医学图像重建算法
第三节 图像三维可视化
第八章 医学图像的配准与融合
第一节 概述
第二节 医学图像配准技术
第三节 医学图像配准的理论基础
第四节 医学图像配准的主要方法
第五节 医学图像配准的评估
第六节 医学图像融合技术
第七节 常用的医学图像融合方法
第八节 医学图像融合效果的评价
第九章 医学图像计算机辅助检测/诊断技术
第一节 CAD技术的发展
第二节 CAD计算程序的基本步骤
第三节 CAD计算程序的评估方法
第四节 交互式的CAD计算程序
第五节 CAD在医学图像处理中的应用
第六节 小结
第十章 fMRI与SWI及其处理与分析技术
第一节 fMRI与SWI的原理及特点
第二节 fMRI与SWI在医学中的应用
第三节 脑功能磁共振图像与SWI图像处理
第四节 小结
第十一章 医学图像存储与传输系统
第一节 概述
第二节 DICOM标准
第三节 PACS的基本构成
参考文献
精彩书摘
医学图像处理在临床应用中一般有两种情况：直接处理与脱机应用工作站处理。直接处理是应用影像设备的随机软件对获取的医学图像直接进行处理。医学影像设备随机软件的功能一般比较齐全，基本上可以满足对医学图像处理的一般性要求，例如对CT或MRI图像进行增强处理、滤波处理、血管成像、三维重建和一些定量测量等。脱机应用工作站处理是一种比直接处理更专业的医学图像处理方式，是基于临床对医学图像处理的更高要求，如多模医学图像的配准/融合，虚拟内镜，外科手术的术前计划及放射治疗计划等，一般都是通过专用图像处理工作站进行的。图像处理工作站上的软件功能要比医学影像设备的随机软件功能强大得多。目前有很多专用的医学图像处理工作站投入市场。医学图像处理除了上述两种临床应用情况外，还有第3种应用情况，就是专门用于医学科学研究，这种应用比前述两种应用情况处在更高的科学层面上。前两种应用主要是利用现有的医学图像处理技术对医学图像的处理，而第3种应用是以临床应用为背景，研究新的医学图像处理方法与理论，通过对新的医学图像处理方法与理论的研究，推动医学图像处理技术与医学影像学的发展。
医学图像处理是一门综合了数学、计算机科学和医学影像学等学科的交叉科学。近年来，由于借鉴了人工智能、模式识别和数据挖掘等领域的理论和方法，医学图像处理技术得到快速的发展，很多新的处理方法不断涌现，为进一步应用医学图像处理技术深入开展医学科学研究及临床应用研究奠定了基础。如基于医学图像的手术导航技术的研究，基于MRI和超声成像的射频消融技术的研究，通过脑功能磁共振成像的处理与分析对大脑的工作机制的研究，基于医学图像的计算机辅助检测／诊断技术的研究等。对上述这些技术开展科学研究是医学图像处理及医学影像学发展的必然要求。
前言/序言
近年来医学影像设备和技术的发展相当迅速，包括CT、MRI、超声、PET－CT、数字化X线摄影等，如多排探测器CT在短短的10年中已从当初4排探测器发展至目前的320排、512排和双源CT及能谱CT等。医学影像学在疾病的诊断和治疗，特别是疾病筛查中的应用日趋增多，与临床各学科的结合也更加密切，已成为重要的公共学科平台，在医疗保障和疾病防治中发挥越来越多的作用。医学影像学是一门基于图像进行诊断的学科，随着技术的发展，目前其检测的速度已相当快，产生的图像数据不断增多，一次影像学检查的图像多的时候可达几千幅，如何处理和利用好这些呈几何级数增长的图像已成为摆在我们面前的重要问题，图像的存储、传输和处理已成为医学影像学发展和应用中的重要组成部分，如PA（2S（图像存储和传输系统）和CAD（计算机辅助检测/诊断）在临床上的应用，已成为社会医疗保障和信息网络中不可缺少的组成部分。如何更好地利用医学图像的信息资源，使其在社会医疗保障和疾病防治中发挥更大的作用，已成为大家关注的热点。医学图像处理是医学影像学技术发展和应用中相当重要的组成部分，不论是在科学研究和教学，还是在临床诊断和治疗中均有重要作用，它可使医学图像的显示更精准、客观地反映人体内的生理、病理和功能变化，其在疾病和综合诊治中的重要性是不言而喻的。
用户评价
我是一名刚刚步入医学影像分析研究领域的博士生，急切地需要一本能够帮助我快速掌握核心技术、并了解行业发展趋势的参考书。《医学图像处理/面向21世纪课程教材》这本书，在我的研究生涯中扮演了至关重要的角色。我最看重的是它在讲解算法时，不仅仅是给出公式和代码，而是深入剖析了算法背后的数学原理和逻辑，以及它们是如何与医学影像的特性相结合的。例如，在介绍图像配准的章节，书中详细阐述了刚性配准、仿射配准和非刚性配准的原理，以及它们在不同医学影像模态（如CT到MRI的配准）中的应用，并对各种优化算法进行了深入的分析。这让我能够理解为什么某些配准方法在特定场景下表现更好，而不是仅仅停留在“使用”层面。更让我欣喜的是，书中对医学图像的三维重建技术也进行了详尽的介绍，从表面渲染到体绘制，再到基于深度学习的重建方法，都进行了系统的梳理。这对于我目前正在进行的一个三维可视化研究项目，提供了宝贵的理论指导和技术参考。我尤其欣赏书中在介绍各种算法时，总是会引用大量的经典文献和最新的研究成果，这不仅体现了作者的学术功底，也为我进一步深入研究提供了丰富的线索。此外，书中还涉及了医学图像的量化分析和特征提取，比如如何从图像中提取出描述病灶形状、纹理、强度的特征，并将其应用于疾病诊断和预后预测。这对于我正在构建的机器学习模型，非常有价值。这本书的语言风格严谨而又不失流畅，即使是复杂的数学概念，也能被清晰地阐释清楚，让我能够充分理解其背后的数学逻辑。
评分我是一名对医学图像处理充满好奇的爱好者，虽然我的专业并非直接相关，但我一直被这项技术在医疗领域的巨大潜力所吸引。《医学图像处理/面向21世纪课程教材》这本书，是我深入了解这个领域的“敲门砖”。我特别喜欢书中对基础知识的耐心讲解。即使是一些看似复杂的概念，书中也用清晰易懂的语言和图示进行解释，让我能够逐步建立起对医学图像处理的理解。例如，书中对数字图像的基本概念，如像素、分辨率、灰度值等的介绍，都非常到位。我印象深刻的是书中对图像增强技术的讲解，它让我明白了为什么对图像进行调整能够让病灶更明显，从而帮助医生做出更准确的判断。书中还介绍了一些常见的医学影像类型，如X射线、CT、MRI等，并解释了它们的成像原理和特点，这让我能够更好地理解不同类型图像的特性。更让我感到惊喜的是，书中对一些人工智能在医学影像中的应用也进行了初步的介绍，例如图像识别和分类，这让我看到了这项技术在未来医疗中的广阔前景。尽管我可能无法完全理解其中的所有技术细节，但这本书为我打开了一扇了解医学图像处理的神奇世界的大门，让我对这项技术在改善人类健康方面所发挥的作用有了更深刻的认识。我非常感激有这样一本既有深度又有温度的书籍，能够帮助我这样一个非专业人士也能领略到医学图像处理的魅力。
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评分我是一名刚刚毕业，进入人工智能公司从事医学影像分析相关工作的应届生。对于这个全新的领域，我感到既兴奋又有些无所适从。《医学图像处理/面向21世纪课程教材》这本书，成为了我职业生涯的“定海神针”。我特别喜欢书中对图像特征提取和描述的讲解。在很多实际应用中，如何有效地从医学图像中提取出与疾病相关的特征，是算法成功的关键。书中详细介绍了各种传统的图像特征提取方法，例如SIFT, SURF等，以及它们在医学图像中的应用。更重要的是，它还介绍了如何结合深度学习自动学习特征，这让我能够理解端到端的模型是如何工作的。我印象最深刻的是书中关于医学图像分割的章节。从二值分割到多类别分割，从2D分割到3D分割，书中都进行了详尽的介绍。特别是在介绍各种深度学习分割模型时，例如FCN, SegNet, DeepLab等，书中不仅给出了模型的架构，还深入分析了它们的设计理念和优缺点。这让我能够快速掌握这些主流的分割模型，并能够根据实际需求进行选择和改进。这本书的价值在于，它提供了一个完整的知识体系，让我能够快速地从一个“小白”成长为一个能够独立解决医学图像处理问题的工程师。而且，书中还包含了大量的案例分析，这让我能够将理论知识与实际应用联系起来，更快地适应工作环境。
评分这本书我早就想入手了，因为我从事的是医学影像分析领域的工作，深知这一行的技术更新换代速度之快，尤其是随着人工智能的飞速发展，医学图像处理更是面临着前所未有的机遇和挑战。我一直希望能找到一本能够系统性地梳理现有技术、同时又能展望未来发展方向的教材。在朋友的推荐下，我翻阅了这本《医学图像处理/面向21世纪课程教材》，初看之下，就被其严谨的结构和深入浅出的讲解所吸引。尽管我自认为在这个领域已经有一定的基础，但依然能在其中找到许多启发。比如，书中对传统滤波算法的讲解，不仅回顾了高斯滤波、中值滤波等经典方法，还详细分析了它们在不同噪声场景下的优劣，这对于我优化现有的图像去噪模块非常有帮助。更让我惊喜的是，书中并未止步于此，而是将目光投向了深度学习在医学图像处理中的应用，从卷积神经网络（CNN）在分割和分类任务中的表现，到生成对抗网络（GAN）在图像合成和增强方面的潜力，都进行了详尽的阐述。特别是对于一些前沿的图神经网络（GNN）和Transformer在医学图像分析中的探索，更是让我看到了未来的研究方向。这本书的优点在于，它并非仅仅罗列技术，而是将这些技术置于一个宏观的医学影像处理框架之下，从图像采集、预处理、特征提取、分割、配准到最终的分析和可视化，层层递进，逻辑清晰。而且，书中还穿插了大量的实际案例，这对于我们这些在实际工作中需要解决具体问题的技术人员来说，无疑是雪中送炭。通过这些案例，我能够更直观地理解理论知识的应用，并从中学习到解决实际问题的思路和方法。总而言之，这本书为我打开了一个新的视角，让我对医学图像处理领域有了更全面、更深刻的认识。
评分作为一名对计算机视觉领域怀有浓厚兴趣的学生，我一直都在积极寻找能够系统性地引导我进入医学图像处理这一细分领域的优质教材。在众多选择中，《医学图像处理/面向21世纪课程教材》无疑是一颗璀璨的明珠。当我拿到这本书时，就被其厚重和权威感所震撼。我尤其欣赏书中对于基础理论知识的扎实铺垫，它并没有急于介绍复杂的算法，而是从医学影像的基本原理讲起，例如X射线、CT、MRI等成像方式的物理基础，以及它们产生的图像在数字表示上的特点。这种循序渐进的方式，极大地降低了初学者的入门门槛，让我能够建立起坚实的理论基础，为后续的学习打下坚实的地基。书中对图像增强技术的部分，也给我留下了深刻的印象。它不仅介绍了对比度拉伸、直方图均衡化等传统方法，更深入地探讨了它们在改善图像视觉质量、突出病灶区域等方面的作用。更重要的是，书中还结合了具体的医学影像场景，分析了不同增强算法的适用性和局限性，这使得理论知识的学习不再是枯燥的公式推导，而是充满了实际的应用价值。我特别喜欢书中对医学图像分割的详细讲解，从传统的阈值分割、区域生长法，到更为先进的基于深度学习的分割模型，都进行了详细的介绍和比较。这让我能够清晰地了解到不同分割方法的原理、优缺点以及在不同医学影像类型中的应用。比如，在处理CT肺部分割时，我能够理解不同算法在肺实质、气道等结构上的表现差异，并能够根据实际需求选择最适合的算法。这本书的内容编排非常合理，每一章都围绕一个核心主题展开，并且有清晰的章节划分和知识点梳理，这使得我在阅读过程中不会感到迷失，而是能够沿着作者的思路，一步一步地深入理解医学图像处理的各个环节。
评分我是一名在医疗器械公司从事图像算法开发的工程师，日常工作中需要接触到各种复杂的医学图像处理任务。在我看来，《医学图像处理/面向21世纪课程教材》这本书，绝对是我的案头必备。我一直觉得，理解算法的“为什么”比“怎么用”更重要，而这本书恰恰在这方面做得非常出色。它没有简单地堆砌算法，而是从医学影像的形成机理出发，解释了为什么会出现特定的图像伪影，为什么需要进行特定的预处理步骤，以及为什么某种算法能够有效地解决某个问题。例如，书中在讲解CT图像的重建算法时，详细介绍了 Radon变换及其逆变换，并分析了滤波反投影法（FBP）和迭代重建法的优缺点，以及它们在降低辐射剂量和提高图像质量方面的作用。这让我能够从根本上理解CT成像的原理，并能够更好地设计和优化图像重建算法。我特别赞赏书中对深度学习在医学图像分析中应用的介绍，它并没有止步于介绍一些现成的模型，而是深入探讨了这些模型的设计思想、损失函数以及训练策略。例如，在讲解U-Net在医学图像分割中的应用时，书中详细分析了其跳跃连接（skip connection）的设计如何有效地融合多尺度的特征，从而提高分割精度。这让我能够更好地理解和改进现有的深度学习模型，甚至设计出更适合特定任务的模型。书中还对医学图像的质量评价方法进行了详细的介绍，包括客观评价指标（如PSNR, SSIM）和主观评价方法，这对于我进行算法性能评估和优化非常有帮助。总的来说，这本书的深度和广度都非常令人满意，它不仅能让我解决当前的实际问题，更能为我未来的职业发展提供长远的指导。
评分我是一名在医疗器械公司负责产品研发的经理，我需要对医学图像处理的最新技术和发展趋势有深入的了解，以便指导团队开发出更具竞争力的产品。《医学图像处理/面向21世纪课程教材》这本书，为我提供了宝贵的战略性指导。我最看重的是书中对医学影像处理在临床应用中的价值分析。它不仅仅是介绍技术本身，而是深入探讨了这些技术如何能够解决临床上的实际问题，如何能够提高诊断的准确性、效率，以及如何改善患者的治疗效果。例如，书中对自动病灶检测和量化技术在癌症筛查和随访中的应用进行了详细的介绍，这对于我们开发相关的医疗器械产品非常有参考价值。我特别欣赏书中对未来医学影像技术发展趋势的预测。它不仅关注当前的热点技术，如深度学习，还对一些新兴的技术，如多模态影像融合、医学影像的知识图谱构建等进行了展望。这让我能够提前布局，为公司的产品研发方向提供更具前瞻性的建议。书中还对医学影像的标准化和数据共享问题进行了讨论，这对于提升整个医疗行业的效率和协同创新具有重要的意义。总而言之，这本书为我提供了一个宏观的视角，让我能够更好地理解医学图像处理技术在医疗健康领域的应用前景和发展方向，为公司的产品战略决策提供了坚实的支持。
评分我是一名对医学图像分析充满热情的研究生，在导师的推荐下，我开始研读《医学图像处理/面向21世纪课程教材》。这本书给我最深刻的感受是其内容的系统性和前瞻性。它并非仅仅是技术手册，而是一本能够引领你深入理解医学图像处理领域脉络的著作。我特别欣赏书中对图像配准技术深入浅出的讲解。在理解图像对齐和坐标系转换方面，我曾经遇到过不少困惑，而这本书通过详细的数学推导和直观的图示，让我彻底明白了不同配准方法（如基于特征的配准、基于优化的配准）的原理和适用场景。例如，书中对多模态医学图像配准的讨论，让我了解了如何解决CT和MRI等不同成像方式之间存在的模态差异问题。更令我兴奋的是，书中对3D医学图像处理的深入探讨。从体积分割到三维重建，再到基于3D数据的深度学习模型，都进行了详尽的阐述。这对我目前正在进行的三维医学图像分割项目，提供了极其宝贵的指导。我能够清晰地了解到不同3D卷积结构的设计思路，以及它们在处理体数据时的优势。书中还对一些前沿的研究方向，如医学图像的生成和合成、个性化医疗中的影像分析等，进行了初步的介绍，让我对未来的研究趋势有了更清晰的认识。这本书的优点在于，它能够循序渐进地引导读者理解复杂的概念，并且在每个部分都提供了丰富的参考文献，方便读者进行更深入的学习。
评分作为一名在临床放射科工作的医生，我对医学图像处理的兴趣源于临床实践中的痛点。我常常需要面对海量的医学影像数据，如何从中快速、准确地提取出有价值的信息，一直是我关注的焦点。当我接触到《医学图像处理/面向21世纪课程教材》这本书时，我被其“面向21世纪”的定位深深吸引。它不仅涵盖了经典的图像处理技术，更紧密地结合了当前人工智能等前沿技术的发展。书中对医学图像的分类和诊断部分的讲解，让我受益匪浅。它详细介绍了如何利用机器学习和深度学习技术，从医学影像中提取出与疾病相关的特征，并将其应用于疾病的早期筛查、诊断和预后评估。比如，在讲解肺结节检测时，书中不仅介绍了传统的图像特征提取方法，还详细阐述了如何利用卷积神经网络来自动学习和识别肺结节的特征，从而提高检测的准确性和效率。我尤其欣赏书中对一些具有挑战性的医学影像任务的讨论，例如脑肿瘤的自动分割和量化，以及心血管疾病的影像分析。这些内容直接触及到了临床工作中需要解决的关键问题，并提供了一些具有前瞻性的解决方案。书中还提及了医学影像的标准化和互操作性问题，这对于提升医疗数据的共享和利用效率具有重要的意义。尽管我并非计算机专业的背景，但书中清晰的语言和丰富的图示，使得我能够理解其中的核心概念。这本书让我看到了技术赋能医学的巨大潜力，也为我提供了与工程师和研究人员沟通的共同语言，这对于促进跨学科合作非常有价值。
评分正版
评分公司要外派做演讲，这本书知识给了我一些指导
评分公司要外派做演讲，这本书知识给了我一些指导
评分公司要外派做演讲，这本书知识给了我一些指导
评分大概翻了一下，只有理论，没有程序。
评分很好~~~~~~非常实惠~~~~~~~~
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