具體描述
內容簡介
《醫學圖像處理》全麵介紹瞭醫學圖像處理的基本概念、典型方法和實用技術，並對醫學圖像的計算機輔助檢測／診斷技術以及功能磁共振成像及其處理與分析技術進行瞭係統介紹。全書共分11章,內容包括醫學圖像處理概論、數字圖像處理基礎、醫學圖像的運算、醫學圖像變換、醫學圖像分割、醫學圖像配準與融閤、計算機輔助檢測與診斷技術、fMRI及SWI圖像處理分析技術、醫學圖像存儲與傳輸係統。教材覆蓋瞭醫學圖像處理技術的所有內容及最新發展動態。《醫學圖像處理》可作為醫學影像工程、醫學影像技術、生物醫學工程、模式識彆、信息和信號處理等學科大學專科、本科和研究生的專業基礎課教材,也可供上述學科相關領域的高等院校師生和科技人員參考。
內頁插圖
目錄
第一章 醫學圖像處理概論第一節 醫學影像技術的發展
第二節 醫學圖像處理技術及其應用
第三節 本教材的主要內容
第四節 小結
第二章 醫學圖像處理基礎
第一節 圖像的數字化
第二節 數字圖像的數值描述
第三節 數字圖像的類型
第四節 圖像文件格式
第五節 數字圖像的灰度直方圖
第六節 圖像像素間的基本關係
第七節 小結
第三章 醫學圖像的運算
第一節 概述
第二節 醫學圖像的灰度變換
第三節 醫學圖像的幾何運算
第四節 其他醫學圖像運算
第五節 小結
第四章 醫學圖像變換
第一節 傅立葉變換
第二節 離散餘弦變換
第三節 小波變換
第五章 醫學圖像增強
第一節 概述
第二節 直方圖增強
第三節 圖像的空間濾波增強
第四節 圖像的頻域濾波增強
第五節 小結
第六章 醫學圖像分割
第一節 醫學圖像分割的意義、概念、分類和研究現狀
第二節 基於閾值的圖像分割方法
第三節 基於邊緣檢測的圖像分割方法
第四節 基於區域的圖像分割方法
第五節 基於模式識彆原理的圖像分割方法
第六節 二值圖像的數學形態學運算
第七節 醫學圖像分割效果的評價
第七章 醫學圖像重建與可視化
第一節 概述
第二節 醫學圖像重建算法
第三節 圖像三維可視化
第八章 醫學圖像的配準與融閤
第一節 概述
第二節 醫學圖像配準技術
第三節 醫學圖像配準的理論基礎
第四節 醫學圖像配準的主要方法
第五節 醫學圖像配準的評估
第六節 醫學圖像融閤技術
第七節 常用的醫學圖像融閤方法
第八節 醫學圖像融閤效果的評價
第九章 醫學圖像計算機輔助檢測/診斷技術
第一節 CAD技術的發展
第二節 CAD計算程序的基本步驟
第三節 CAD計算程序的評估方法
第四節 交互式的CAD計算程序
第五節 CAD在醫學圖像處理中的應用
第六節 小結
第十章 fMRI與SWI及其處理與分析技術
第一節 fMRI與SWI的原理及特點
第二節 fMRI與SWI在醫學中的應用
第三節 腦功能磁共振圖像與SWI圖像處理
第四節 小結
第十一章 醫學圖像存儲與傳輸係統
第一節 概述
第二節 DICOM標準
第三節 PACS的基本構成
參考文獻
精彩書摘
醫學圖像處理在臨床應用中一般有兩種情況：直接處理與脫機應用工作站處理。直接處理是應用影像設備的隨機軟件對獲取的醫學圖像直接進行處理。醫學影像設備隨機軟件的功能一般比較齊全，基本上可以滿足對醫學圖像處理的一般性要求，例如對CT或MRI圖像進行增強處理、濾波處理、血管成像、三維重建和一些定量測量等。脫機應用工作站處理是一種比直接處理更專業的醫學圖像處理方式，是基於臨床對醫學圖像處理的更高要求，如多模醫學圖像的配準/融閤，虛擬內鏡，外科手術的術前計劃及放射治療計劃等，一般都是通過專用圖像處理工作站進行的。圖像處理工作站上的軟件功能要比醫學影像設備的隨機軟件功能強大得多。目前有很多專用的醫學圖像處理工作站投入市場。醫學圖像處理除瞭上述兩種臨床應用情況外，還有第3種應用情況，就是專門用於醫學科學研究，這種應用比前述兩種應用情況處在更高的科學層麵上。前兩種應用主要是利用現有的醫學圖像處理技術對醫學圖像的處理，而第3種應用是以臨床應用為背景，研究新的醫學圖像處理方法與理論，通過對新的醫學圖像處理方法與理論的研究，推動醫學圖像處理技術與醫學影像學的發展。
醫學圖像處理是一門綜閤瞭數學、計算機科學和醫學影像學等學科的交叉科學。近年來，由於藉鑒瞭人工智能、模式識彆和數據挖掘等領域的理論和方法，醫學圖像處理技術得到快速的發展，很多新的處理方法不斷湧現，為進一步應用醫學圖像處理技術深入開展醫學科學研究及臨床應用研究奠定瞭基礎。如基於醫學圖像的手術導航技術的研究，基於MRI和超聲成像的射頻消融技術的研究，通過腦功能磁共振成像的處理與分析對大腦的工作機製的研究，基於醫學圖像的計算機輔助檢測／診斷技術的研究等。對上述這些技術開展科學研究是醫學圖像處理及醫學影像學發展的必然要求。
前言/序言
近年來醫學影像設備和技術的發展相當迅速，包括CT、MRI、超聲、PET－CT、數字化X綫攝影等，如多排探測器CT在短短的10年中已從當初4排探測器發展至目前的320排、512排和雙源CT及能譜CT等。醫學影像學在疾病的診斷和治療，特彆是疾病篩查中的應用日趨增多，與臨床各學科的結閤也更加密切，已成為重要的公共學科平颱，在醫療保障和疾病防治中發揮越來越多的作用。醫學影像學是一門基於圖像進行診斷的學科，隨著技術的發展，目前其檢測的速度已相當快，産生的圖像數據不斷增多，一次影像學檢查的圖像多的時候可達幾韆幅，如何處理和利用好這些呈幾何級數增長的圖像已成為擺在我們麵前的重要問題，圖像的存儲、傳輸和處理已成為醫學影像學發展和應用中的重要組成部分，如PA（2S（圖像存儲和傳輸係統）和CAD（計算機輔助檢測/診斷）在臨床上的應用，已成為社會醫療保障和信息網絡中不可缺少的組成部分。如何更好地利用醫學圖像的信息資源，使其在社會醫療保障和疾病防治中發揮更大的作用，已成為大傢關注的熱點。醫學圖像處理是醫學影像學技術發展和應用中相當重要的組成部分，不論是在科學研究和教學，還是在臨床診斷和治療中均有重要作用，它可使醫學圖像的顯示更精準、客觀地反映人體內的生理、病理和功能變化，其在疾病和綜閤診治中的重要性是不言而喻的。
用戶評價
作為一名在臨床放射科工作的醫生，我對醫學圖像處理的興趣源於臨床實踐中的痛點。我常常需要麵對海量的醫學影像數據，如何從中快速、準確地提取齣有價值的信息，一直是我關注的焦點。當我接觸到《醫學圖像處理/麵嚮21世紀課程教材》這本書時，我被其“麵嚮21世紀”的定位深深吸引。它不僅涵蓋瞭經典的圖像處理技術，更緊密地結閤瞭當前人工智能等前沿技術的發展。書中對醫學圖像的分類和診斷部分的講解，讓我受益匪淺。它詳細介紹瞭如何利用機器學習和深度學習技術，從醫學影像中提取齣與疾病相關的特徵，並將其應用於疾病的早期篩查、診斷和預後評估。比如，在講解肺結節檢測時，書中不僅介紹瞭傳統的圖像特徵提取方法，還詳細闡述瞭如何利用捲積神經網絡來自動學習和識彆肺結節的特徵，從而提高檢測的準確性和效率。我尤其欣賞書中對一些具有挑戰性的醫學影像任務的討論，例如腦腫瘤的自動分割和量化，以及心血管疾病的影像分析。這些內容直接觸及到瞭臨床工作中需要解決的關鍵問題，並提供瞭一些具有前瞻性的解決方案。書中還提及瞭醫學影像的標準化和互操作性問題，這對於提升醫療數據的共享和利用效率具有重要的意義。盡管我並非計算機專業的背景，但書中清晰的語言和豐富的圖示，使得我能夠理解其中的核心概念。這本書讓我看到瞭技術賦能醫學的巨大潛力，也為我提供瞭與工程師和研究人員溝通的共同語言，這對於促進跨學科閤作非常有價值。
評分我是一名對醫學圖像處理充滿好奇的愛好者，雖然我的專業並非直接相關，但我一直被這項技術在醫療領域的巨大潛力所吸引。《醫學圖像處理/麵嚮21世紀課程教材》這本書，是我深入瞭解這個領域的“敲門磚”。我特彆喜歡書中對基礎知識的耐心講解。即使是一些看似復雜的概念，書中也用清晰易懂的語言和圖示進行解釋，讓我能夠逐步建立起對醫學圖像處理的理解。例如，書中對數字圖像的基本概念，如像素、分辨率、灰度值等的介紹，都非常到位。我印象深刻的是書中對圖像增強技術的講解，它讓我明白瞭為什麼對圖像進行調整能夠讓病竈更明顯，從而幫助醫生做齣更準確的判斷。書中還介紹瞭一些常見的醫學影像類型，如X射綫、CT、MRI等，並解釋瞭它們的成像原理和特點，這讓我能夠更好地理解不同類型圖像的特性。更讓我感到驚喜的是，書中對一些人工智能在醫學影像中的應用也進行瞭初步的介紹，例如圖像識彆和分類，這讓我看到瞭這項技術在未來醫療中的廣闊前景。盡管我可能無法完全理解其中的所有技術細節，但這本書為我打開瞭一扇瞭解醫學圖像處理的神奇世界的大門，讓我對這項技術在改善人類健康方麵所發揮的作用有瞭更深刻的認識。我非常感激有這樣一本既有深度又有溫度的書籍，能夠幫助我這樣一個非專業人士也能領略到醫學圖像處理的魅力。
評分我是一名剛剛步入醫學影像分析研究領域的博士生，急切地需要一本能夠幫助我快速掌握核心技術、並瞭解行業發展趨勢的參考書。《醫學圖像處理/麵嚮21世紀課程教材》這本書，在我的研究生涯中扮演瞭至關重要的角色。我最看重的是它在講解算法時，不僅僅是給齣公式和代碼，而是深入剖析瞭算法背後的數學原理和邏輯，以及它們是如何與醫學影像的特性相結閤的。例如，在介紹圖像配準的章節，書中詳細闡述瞭剛性配準、仿射配準和非剛性配準的原理，以及它們在不同醫學影像模態（如CT到MRI的配準）中的應用，並對各種優化算法進行瞭深入的分析。這讓我能夠理解為什麼某些配準方法在特定場景下錶現更好，而不是僅僅停留在“使用”層麵。更讓我欣喜的是，書中對醫學圖像的三維重建技術也進行瞭詳盡的介紹，從錶麵渲染到體繪製，再到基於深度學習的重建方法，都進行瞭係統的梳理。這對於我目前正在進行的一個三維可視化研究項目，提供瞭寶貴的理論指導和技術參考。我尤其欣賞書中在介紹各種算法時，總是會引用大量的經典文獻和最新的研究成果，這不僅體現瞭作者的學術功底，也為我進一步深入研究提供瞭豐富的綫索。此外，書中還涉及瞭醫學圖像的量化分析和特徵提取，比如如何從圖像中提取齣描述病竈形狀、紋理、強度的特徵，並將其應用於疾病診斷和預後預測。這對於我正在構建的機器學習模型，非常有價值。這本書的語言風格嚴謹而又不失流暢，即使是復雜的數學概念，也能被清晰地闡釋清楚，讓我能夠充分理解其背後的數學邏輯。
評分我是一名在高校從事醫學影像研究的副教授，一直以來，我都希望能夠找到一本能夠係統性地介紹醫學圖像處理最新進展，並能夠作為教學參考的教材。《醫學圖像處理/麵嚮21世紀課程教材》這本書，完全符閤我的期望。我尤其贊賞書中對人工智能在醫學影像分析中應用的深度闡述。它不僅僅是簡單地介紹一些算法，而是深入分析瞭人工智能技術如何改變瞭醫學影像的診斷、治療和研究方式。例如，書中對深度學習在醫學圖像分割、分類、配準和重建等方麵的最新進展進行瞭詳細的梳理，並結閤瞭大量的研究案例，讓我能夠清晰地瞭解到當前的研究熱點和發展趨勢。我特彆喜歡書中對醫學影像大數據分析和挖掘的討論。隨著醫學影像數據的不斷積纍，如何有效地利用這些數據來發現新的醫學知識，成為瞭一個重要的研究方嚮。書中介紹瞭各種大數據分析技術，如機器學習、深度學習、圖計算等，以及它們在醫學影像分析中的應用。這對於我指導研究生開展相關研究非常有啓發。此外，書中還對醫學影像的倫理和安全問題進行瞭討論，這對於我們在進行相關研究時，具有重要的警示意義。這本書的另一個優點是其內容的權威性和前沿性，它匯集瞭該領域眾多專傢的智慧，能夠為讀者提供最前沿的知識和見解。
評分作為一名對計算機視覺領域懷有濃厚興趣的學生，我一直都在積極尋找能夠係統性地引導我進入醫學圖像處理這一細分領域的優質教材。在眾多選擇中，《醫學圖像處理/麵嚮21世紀課程教材》無疑是一顆璀璨的明珠。當我拿到這本書時，就被其厚重和權威感所震撼。我尤其欣賞書中對於基礎理論知識的紮實鋪墊，它並沒有急於介紹復雜的算法，而是從醫學影像的基本原理講起，例如X射綫、CT、MRI等成像方式的物理基礎，以及它們産生的圖像在數字錶示上的特點。這種循序漸進的方式，極大地降低瞭初學者的入門門檻，讓我能夠建立起堅實的理論基礎，為後續的學習打下堅實的地基。書中對圖像增強技術的部分，也給我留下瞭深刻的印象。它不僅介紹瞭對比度拉伸、直方圖均衡化等傳統方法，更深入地探討瞭它們在改善圖像視覺質量、突齣病竈區域等方麵的作用。更重要的是，書中還結閤瞭具體的醫學影像場景，分析瞭不同增強算法的適用性和局限性，這使得理論知識的學習不再是枯燥的公式推導，而是充滿瞭實際的應用價值。我特彆喜歡書中對醫學圖像分割的詳細講解，從傳統的閾值分割、區域生長法，到更為先進的基於深度學習的分割模型，都進行瞭詳細的介紹和比較。這讓我能夠清晰地瞭解到不同分割方法的原理、優缺點以及在不同醫學影像類型中的應用。比如，在處理CT肺部分割時，我能夠理解不同算法在肺實質、氣道等結構上的錶現差異，並能夠根據實際需求選擇最適閤的算法。這本書的內容編排非常閤理，每一章都圍繞一個核心主題展開，並且有清晰的章節劃分和知識點梳理，這使得我在閱讀過程中不會感到迷失，而是能夠沿著作者的思路，一步一步地深入理解醫學圖像處理的各個環節。
評分這本書我早就想入手瞭，因為我從事的是醫學影像分析領域的工作，深知這一行的技術更新換代速度之快，尤其是隨著人工智能的飛速發展，醫學圖像處理更是麵臨著前所未有的機遇和挑戰。我一直希望能找到一本能夠係統性地梳理現有技術、同時又能展望未來發展方嚮的教材。在朋友的推薦下，我翻閱瞭這本《醫學圖像處理/麵嚮21世紀課程教材》，初看之下，就被其嚴謹的結構和深入淺齣的講解所吸引。盡管我自認為在這個領域已經有一定的基礎，但依然能在其中找到許多啓發。比如，書中對傳統濾波算法的講解，不僅迴顧瞭高斯濾波、中值濾波等經典方法，還詳細分析瞭它們在不同噪聲場景下的優劣，這對於我優化現有的圖像去噪模塊非常有幫助。更讓我驚喜的是，書中並未止步於此，而是將目光投嚮瞭深度學習在醫學圖像處理中的應用，從捲積神經網絡（CNN）在分割和分類任務中的錶現，到生成對抗網絡（GAN）在圖像閤成和增強方麵的潛力，都進行瞭詳盡的闡述。特彆是對於一些前沿的圖神經網絡（GNN）和Transformer在醫學圖像分析中的探索，更是讓我看到瞭未來的研究方嚮。這本書的優點在於，它並非僅僅羅列技術，而是將這些技術置於一個宏觀的醫學影像處理框架之下，從圖像采集、預處理、特徵提取、分割、配準到最終的分析和可視化，層層遞進，邏輯清晰。而且，書中還穿插瞭大量的實際案例，這對於我們這些在實際工作中需要解決具體問題的技術人員來說，無疑是雪中送炭。通過這些案例，我能夠更直觀地理解理論知識的應用，並從中學習到解決實際問題的思路和方法。總而言之，這本書為我打開瞭一個新的視角，讓我對醫學圖像處理領域有瞭更全麵、更深刻的認識。
評分我是一名對醫學圖像分析充滿熱情的研究生，在導師的推薦下，我開始研讀《醫學圖像處理/麵嚮21世紀課程教材》。這本書給我最深刻的感受是其內容的係統性和前瞻性。它並非僅僅是技術手冊，而是一本能夠引領你深入理解醫學圖像處理領域脈絡的著作。我特彆欣賞書中對圖像配準技術深入淺齣的講解。在理解圖像對齊和坐標係轉換方麵，我曾經遇到過不少睏惑，而這本書通過詳細的數學推導和直觀的圖示，讓我徹底明白瞭不同配準方法（如基於特徵的配準、基於優化的配準）的原理和適用場景。例如，書中對多模態醫學圖像配準的討論，讓我瞭解瞭如何解決CT和MRI等不同成像方式之間存在的模態差異問題。更令我興奮的是，書中對3D醫學圖像處理的深入探討。從體積分割到三維重建，再到基於3D數據的深度學習模型，都進行瞭詳盡的闡述。這對我目前正在進行的三維醫學圖像分割項目，提供瞭極其寶貴的指導。我能夠清晰地瞭解到不同3D捲積結構的設計思路，以及它們在處理體數據時的優勢。書中還對一些前沿的研究方嚮，如醫學圖像的生成和閤成、個性化醫療中的影像分析等，進行瞭初步的介紹，讓我對未來的研究趨勢有瞭更清晰的認識。這本書的優點在於，它能夠循序漸進地引導讀者理解復雜的概念，並且在每個部分都提供瞭豐富的參考文獻，方便讀者進行更深入的學習。
評分我是一名在醫療器械公司負責産品研發的經理，我需要對醫學圖像處理的最新技術和發展趨勢有深入的瞭解，以便指導團隊開發齣更具競爭力的産品。《醫學圖像處理/麵嚮21世紀課程教材》這本書，為我提供瞭寶貴的戰略性指導。我最看重的是書中對醫學影像處理在臨床應用中的價值分析。它不僅僅是介紹技術本身，而是深入探討瞭這些技術如何能夠解決臨床上的實際問題，如何能夠提高診斷的準確性、效率，以及如何改善患者的治療效果。例如，書中對自動病竈檢測和量化技術在癌癥篩查和隨訪中的應用進行瞭詳細的介紹，這對於我們開發相關的醫療器械産品非常有參考價值。我特彆欣賞書中對未來醫學影像技術發展趨勢的預測。它不僅關注當前的熱點技術，如深度學習，還對一些新興的技術，如多模態影像融閤、醫學影像的知識圖譜構建等進行瞭展望。這讓我能夠提前布局，為公司的産品研發方嚮提供更具前瞻性的建議。書中還對醫學影像的標準化和數據共享問題進行瞭討論，這對於提升整個醫療行業的效率和協同創新具有重要的意義。總而言之，這本書為我提供瞭一個宏觀的視角，讓我能夠更好地理解醫學圖像處理技術在醫療健康領域的應用前景和發展方嚮，為公司的産品戰略決策提供瞭堅實的支持。
評分我是一名在醫療器械公司從事圖像算法開發的工程師，日常工作中需要接觸到各種復雜的醫學圖像處理任務。在我看來，《醫學圖像處理/麵嚮21世紀課程教材》這本書，絕對是我的案頭必備。我一直覺得，理解算法的“為什麼”比“怎麼用”更重要，而這本書恰恰在這方麵做得非常齣色。它沒有簡單地堆砌算法，而是從醫學影像的形成機理齣發，解釋瞭為什麼會齣現特定的圖像僞影，為什麼需要進行特定的預處理步驟，以及為什麼某種算法能夠有效地解決某個問題。例如，書中在講解CT圖像的重建算法時，詳細介紹瞭 Radon變換及其逆變換，並分析瞭濾波反投影法（FBP）和迭代重建法的優缺點，以及它們在降低輻射劑量和提高圖像質量方麵的作用。這讓我能夠從根本上理解CT成像的原理，並能夠更好地設計和優化圖像重建算法。我特彆贊賞書中對深度學習在醫學圖像分析中應用的介紹，它並沒有止步於介紹一些現成的模型，而是深入探討瞭這些模型的設計思想、損失函數以及訓練策略。例如，在講解U-Net在醫學圖像分割中的應用時，書中詳細分析瞭其跳躍連接（skip connection）的設計如何有效地融閤多尺度的特徵，從而提高分割精度。這讓我能夠更好地理解和改進現有的深度學習模型，甚至設計齣更適閤特定任務的模型。書中還對醫學圖像的質量評價方法進行瞭詳細的介紹，包括客觀評價指標（如PSNR, SSIM）和主觀評價方法，這對於我進行算法性能評估和優化非常有幫助。總的來說，這本書的深度和廣度都非常令人滿意，它不僅能讓我解決當前的實際問題，更能為我未來的職業發展提供長遠的指導。
評分我是一名剛剛畢業，進入人工智能公司從事醫學影像分析相關工作的應屆生。對於這個全新的領域，我感到既興奮又有些無所適從。《醫學圖像處理/麵嚮21世紀課程教材》這本書，成為瞭我職業生涯的“定海神針”。我特彆喜歡書中對圖像特徵提取和描述的講解。在很多實際應用中，如何有效地從醫學圖像中提取齣與疾病相關的特徵，是算法成功的關鍵。書中詳細介紹瞭各種傳統的圖像特徵提取方法，例如SIFT, SURF等，以及它們在醫學圖像中的應用。更重要的是，它還介紹瞭如何結閤深度學習自動學習特徵，這讓我能夠理解端到端的模型是如何工作的。我印象最深刻的是書中關於醫學圖像分割的章節。從二值分割到多類彆分割，從2D分割到3D分割，書中都進行瞭詳盡的介紹。特彆是在介紹各種深度學習分割模型時，例如FCN, SegNet, DeepLab等，書中不僅給齣瞭模型的架構，還深入分析瞭它們的設計理念和優缺點。這讓我能夠快速掌握這些主流的分割模型，並能夠根據實際需求進行選擇和改進。這本書的價值在於，它提供瞭一個完整的知識體係，讓我能夠快速地從一個“小白”成長為一個能夠獨立解決醫學圖像處理問題的工程師。而且，書中還包含瞭大量的案例分析，這讓我能夠將理論知識與實際應用聯係起來，更快地適應工作環境。
評分很好~~~~~~非常實惠~~~~~~~~
評分大概翻瞭一下，隻有理論，沒有程序。
評分書編寫的不錯，通俗易懂
評分圖像處理基本知識多一點
評分大概翻瞭一下，隻有理論，沒有程序。
評分值得購買的醫學圖像處理的好書
評分正版
評分大概翻瞭一下，隻有理論，沒有程序。
評分很好~~~~~~非常實惠~~~~~~~~
相關圖書
本站所有內容均為互聯網搜尋引擎提供的公開搜索信息，本站不存儲任何數據與內容，任何內容與數據均與本站無關，如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.cndgn.com All Rights Reserved. 新城书站 版權所有