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基础篇3

第1章 医学图像的发展3

1.1 伦琴开创了人体图像的先河3

1.2 CT技术与三维医学图像4

1.3 PET技术与功能医学图像5

1.4 分子成像技术5

1.5 多种成像模式6

1.6 医学图像后处理概念7

参考文献8

第2章 医学图像基础9

2.1 像素、空间分辨和强度分辨9

2.2 图像数据格式10

2.3 灰度直方图16

2.3.1 灰度直方图概念16

2.3.2 灰度直方图的性质16

2.3.3 归一化直方图17

2.3.4 直方图的线性拉伸与压缩18

2.4 彩色编码方法23

2.4.1 RGB模型24

2.4.2 CMY模型25

2.4.3 HSV模型25

2.4.4 YUV模型26

2.4.5 YCrCb模型26

2.4.6 彩色图像到灰度图像的转换26

2.5 伪彩色与假彩色27

2.5.1 伪彩色27

2.5.2 假彩色28

2.6 图像体数据集30

2.6.1 体数据集30

2.6.2 体数据文件格式30

2.7 图像插值技术31

2.7.1 插值的概念31

2.7.2 图像灰度插值31

2.7.3 二维图像灰度插值方法32

2.7.4 三维图像灰度插值方法37

2.8 图像形状和纹理量化39

2.8.1 形状量化40

2.8.2 纹理量化50

参考文献56

第3章 医学图像增强58

3.1 设备的非线性特性校正58

3.2 像素灰度变换60

3.3 直方图均衡62

3.4 局部区域直方图均衡63

3.5 空间滤波器63

3.6 卷积算子66

3.7 频域增强技术67

3.8 多幅图像运算68

参考文献69

第4章 医学图像分割70

4.1 医学图像分割概念70

4.2 阈值分割技术71

4.2.1 全局阈值法71

4.2.2 大津阈值分割72

4.3 微分算子边缘检测72

4.3.1 灰度梯度及Prewitt模板73

4.3.2 Roberts交叉算子74

4.3.3 Sobel模板74

4.3.4 Kirsch算子75

4.3.5 Laplace算子76

4.3.6 Marr-Hidreth算子76

4.3.7 Canny算子78

4.3.8 Hough变换85

4.4 区域增长技术88

4.4.1 基于局部区域性质一致性的区域增长89

4.4.2 登山算法90

4.4.3 分水岭算法91

4.4.4 区域的拆分与合并94

4.5 聚类分割技术95

4.5.1 c均值聚类96

4.5.2 ISODATA算法97

4.6 形态运算100

4.6.1 膨胀与腐蚀100

4.6.2 开运算与闭运算104

4.6.3 形态运算举例104

4.6.4 灰度形态运算105

4.7 边界跟踪108

4.8 边界分段拟合109

参考文献110

第5章 医学图像分类111

5.1 单谱MR图像分割112

5.2 多谱图像分析113

5.3 神经网络分类116

5.3.1 Kohonen模型116

5.3.2 带有侧反馈的Kohonen网络117

5.3.3 Kohonen自组织特征图118

5.3.4 BP神经网络119

5.4 马尔可夫随机场与期望值最大化方法123

5.4.1 有限混合模型124

5.4.2 马尔可夫随机场124

5.4.3 Gibbs分布与MRF125

5.4.4 MRF-MAP分类126

5.4.5 用期望值最大化方法拟合模型127

5.5 医学图像分割技术的评估128

5.5.1 专家目测129

5.5.2 Jaccard系数与Dice系数129

5.5.3 体模验证130

5.5.4 图像分割验证数据集130

参考文献132

第6章 医学图像配准133

6.1 图像配准的概述133

6.1.1 图像配准的概念133

6.1.2 医学图像基本变换134

6.1.3 配准的类型135

6.1.4 主要配准方法137

6.2 基本空间变换模型140

6.2.1 刚体变换141

6.2.2 全局尺度变换148

6.2.3 九参数仿射变换149

6.2.4 一般仿射变换151

6.2.5 透视变换153

6.2.6 非线性空间变换154

6.3 基于基准点的配准方法155

6.3.1 极值线与极值点156

6.3.2 极值点的自动提取方法157

6.3.3 基于极值点的刚体配准157

6.3.4 仅依赖基准点位置的刚体配准158

6.4 倒角匹配图像配准法159

6.4.1 代价函数与距离变换160

6.4.2 图像分割与代价函数的优化162

6.5 基于最大互信息的多模医学图像配准163

6.5.1 配准原理164

6.5.2 以互信息为相似性测度164

6.5.3 多参数最优化算法167

6.5.4 配准结果的评估168

6.5.5 实验结果169

6.6 医学图像配准的评估172

6.6.1 准标配准误差173

6.6.2 目标配准误差173

6.6.3 配准评估数据集173

6.6.4 专家目测检验177

参考文献177

第7章 医学图像可视化179

7.1 生物医学三维可视化179

7.2 表面绘制技术179

7.2.1 移动立方体法180

7.2.2 划分立方体法184

7.2.3 基于切片的表面重建185

7.3 体绘制技术186

7.3.1 透明度与α值186

7.3.2 纹理映射187

7.3.3 体绘制188

7.3.4 按图像顺序体绘制190

7.3.5 按对象顺序体绘制194

7.3.6 其他体绘制方法196

参考文献197

第8章 医学图像标准数据库198

8.1 数字化人脑图谱技术198

8.1.1 数字化脑图谱的概念与特点198

8.1.2 数字化脑图谱的构建方法198

8.1.3 数字化人脑图谱的应用201

8.2 数字化虚拟人体202

8.2.1 美国可视人计划202

8.2.2 VHP数据集的处理203

8.2.3 数字化虚拟人设想204

8.2.4 中国虚拟人的有关医学图像方法学考虑205

8.3 Talairach图谱208

8.3.1 Talairach坐标系统209

8.3.2 转换数据集到Talairach-Tournoux（TT）坐标210

8.3.3 交互式Talairach图谱212

8.4 Ono脑沟回图谱213

8.5 MNI-BIC的BrainWeb214

8.6 哈佛全脑数据库216

参考文献218

提高篇221

第9章 图像增强技术应用221

9.1 适配图像滤波221

9.1.1 空间频率滤波221

9.1.2 钝化蒙片法222

9.1.3 适配维纳滤波222

9.1.4 各向异性适配滤波224

9.2 适配模板滤波225

9.2.1 适配模板滤波算法225

9.2.2 仿真图像滤波实验227

9.2.3 MRI图像适配模板滤波228

9.2.4 三维体数据适配模板滤波230

9.3 小波图像增强技术231

9.3.1 一维离散小波变换231

9.3.2 多维离散小波变换234

9.3.3 数字乳腺图像的对比增强237

参考文献238

第10章 图像分割方法应用239

10.1 基于有偏场校正的图像分割方法239

10.1.1 算法介绍239

10.1.2 适配分割算法的实现240

10.1.3 实验结果241

10.2 基于信息最小化的MR强度不均匀性回顾修正243

10.2.1 线性校正模型244

10.2.2 实验方法及结果245

10.3 模糊聚类分割249

10.3.1 模糊集合与隶属度249

10.3.2 模糊c均值算法249

10.3.3 方向敏感的模糊c均值算法250

10.3.4 适配模糊c均值算法251

10.3.5 基于有偏场校正的适配模糊聚类分割算法252

10.4 梯度向量流变形模型253

10.4.1 二维参数式变形模型253

10.4.2 梯度向量流变形模型254

10.5 水平集与快速步进分割方法256

10.5.1 边界驱动蛇线法257

10.5.2 区域竞争蛇线法258

10.5.3 图像的预处理259

10.5.4 快速步进法261

10.6 用体素直方图的部分体积分割262

10.6.1 归一化直方图263

10.6.2 单纯材料与混合材料区的直方图基函数263

10.6.3 直方图基函数的参数估算264

10.6.4 分类方法264

10.6.5 分类实验结果265

10.7 基于人工蚁群的医学图像分割266

10.7.1 蚁群寻找食物机理266

10.7.2 蚂蚁算法模型267

10.7.3 蚁群模型在图像中的应用268

10.7.4 改进的蚁群分割模型269

10.7.5 实验结果270

参考文献274

第11章 图像配准方法应用275

11.1 结合互信息与图像梯度的配准技术275

11.1.1 互信息与图像梯度的配准测度275

11.1.2 配准实例275

11.2 基于形状特征点最大互信息的医学图像配准277

11.2.1 配准原理278

11.2.2 实验结果280

11.3 基于薄板样条的MRI图像与脑图谱的配准方法282

11.3.1 非线性形变方法282

11.3.2 薄板样条方法283

11.3.3 实验结果284

11.4 图像信息融合技术288

参考文献289

第12章 图像可视化方法应用291

12.1 形态插值技术291

12.1.1 基于形状的形态插值291

12.1.2 基于形态骨架的二值图像插值296

12.2 血管图像可视化方法301

12.2.1 用于血管图像分割的简化模糊连接算法301

12.2.2 基于水平集曲线演化的血管分割307

12.3 虚拟内窥镜311

12.3.1 图像处理和分割311

12.3.2 用于虚拟内窥镜的管状器官的圆柱状近似312

12.3.3 圆柱状近似算法313

12.3.4 用圆柱状结构加速体绘制316

12.3.5 交互式虚拟内窥镜工具316

参考文献320

第13章 计算机辅助检测与计算机辅助诊断（CAD）322

13.1 CAD概念和研究概况322

13.1.1 CAD简介322

13.1.2 计算机辅助检测（CADe）323

13.1.3 计算机辅助诊断（CADx）323

13.1.4 CAD系统的一般结构324

13.2 CAD常用技术325

13.2.1 图像预处理325

13.2.2 图像分割326

13.2.3 初始候选损伤的检测327

13.2.4 图像特征提取327

13.2.5 ROI评估与分类328

13.3 CAD的主要应用328

13.3.1 CAD的一些主要应用329

13.3.2 计算机化的癌症风险评估329

13.3.3 CAD用于超声图像的研究330

13.3.4 CAD对于脑疾病的应用研究331

13.3.5 CAD对于胸部疾病的应用研究332

13.4 CAD系统性能评估&..333

13.4.1 诊断的准确性和ROC方法学333

13.4.2 金标准的决定338

13.4.3 CAD系统性能评估的常用方法339

13.4.4 灵敏度和特异性339

13.4.5 重叠度和相似性指数340

13.4.6 CAD系统性能评估方面的问题及今后建议340

参考文献341

第14章 医学图像压缩、存储与通信343

14.1 图像压缩的基本概念和标准343

14.1.1 数字图像343

14.1.2 图像数据压缩方案344

14.1.3 无损图像压缩344

14.1.4 有损图像压缩345

14.1.5 JPEG有损压缩方法的几个阶段347

14.1.6 霍夫曼（Huffman）编码350

14.1.7 JPEG图像压缩标准351

14.1.8 MPEG运动图像压缩标准352

14.1.9 JPEG2000标准353

14.2 医学图像存档、读取和通信354

14.2.1 医学图像信息模型354

14.2.2 医学图像存档系统355

14.2.3 DICOM图像通信标准356

14.2.4 档案软件组成部件359

14.2.5 HIS/RIS接口和图像预取360

14.2.6 DICOM图像档案标准361

14.2.7 PACS研究应用366

14.3 临床PACS中的图像标准化366

14.3.1 背景消除367

14.3.2 视觉感知性能的改进371

14.3.3 图像方位调整372

14.3.4 图像标准化函数在HI-PACS中的实现376

14.4 压缩医学图像的质量评估377

14.4.1 平均畸变和PSNR378

14.4.2 主观质量分级381

14.5 分形图像压缩简介381

14.5.1 分形图像压缩概念381

14.5.2 迭代函数系统382

14.5.3 图像自相似性383

14.5.4 分割式迭代函数系统384

14.5.5 图像编码385

14.5.6 分形压缩示例385

14.5.7 分形压缩特点与应用前景386

14.6 用小波变换进行三维图像压缩388

14.6.1 小波理论388

14.6.2 用小波变换进行三维图像压缩391

14.6.3 用于三维图像数据集的小波滤波器选择393

参考文献398

第15章 图像引导手术与医学虚拟现实399

15.1 图像指导治疗技术399

15.1.1 成像技术399

15.1.2 图像后处理401

15.1.3 治疗方法及应用403

15.1.4 IGT的研究趋势405

15.2 手术计划和导航406

15.2.1 高质量的脑图谱408

15.2.2 手术工具的建模409

15.2.3 虚拟内窥镜图像411

15.2.4 立体感可视化与增强现实可视化412

15.2.5 手术过程中组织的移动413

15.2.6 三维图像导航的触觉接口414

15.3 医学虚拟现实及其相关技术415

15.3.1 虚拟人体和人体器官416

15.3.2 对象建模和行为仿真417

15.3.3 显示和交互作用技术418

15.3.4 增强现实422

参考文献423

附录 英文缩写词424