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醫學圖像處理 版權信息
- ISBN：9787030641519
- 條形碼：9787030641519 ; 978-7-03-064151-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
醫學圖像處理 內容簡介
引進國外優選教學模式，將真實、典型案例與理論教學相結合，引領醫學教育教材發展趨勢。體現當代教育、教學和課程改革的精神和研究成果，強調學科間的聯系，強化理論與實踐的結合。符合教育部專業類教學質量國家標準、專業認證的需要，滿足教學和上崗需求。重視實踐，貼近崗位，緊跟研究生入學考試、執業資格考試和職稱考試案例分析的命題方向。
醫學圖像處理 目錄
目錄
**章 醫學圖像處理概論 1
**節 概述 1
第二節 醫學影像技術發展 3
第三節 醫學圖像處理技術的發展及應用 7
第二章 醫學圖像處理基礎 12
**節 概述 12
第二節 醫學圖像數字化 20
第三節 圖像像素間的關系 26
第四節 醫學圖像運算 29
第五節 醫學圖像的灰度直方圖 32
第六節 醫學圖像的文件類型與格式 35
第三章 醫學圖像變換 40
**節 概述 40
第二節 傅里葉變換 41
第三節 離散余弦變換 49
第四節 小波變換 52
第四章 醫學圖像增強 62
**節 概述 62
第二節 灰度變換增強 62
第三節 直方圖增強 68
第四節 圖像平滑 75
第五節 圖像銳化 80
第五章 醫學圖像分割 91
**節 概述 91
第二節 醫學圖像分割基礎 92
第三節 基于邊緣檢測的醫學圖像分割 93
第四節 基于閾值處理的醫學圖像分割 102
第五節 基于區域的醫學圖像分割 111
第六節 基于形態學的醫學圖像分割 115
第七節 基于模式識別的醫學圖像分割算法 128
第八節 醫學圖像分割效果評價 133
第六章 醫學圖像配準與融合 137
**節 概述 138
第二節 醫學圖像配準技術 139
第三節 常用的醫學圖像配準方法 147
第四節 醫學圖像配準的評估 152
第五節 醫學圖像融合技術 153
第六節 常用的醫學圖像融合方法 153
第七節 醫學圖像融合效果的評價 158
第七章 醫學圖像重建與可視化 162
**節 醫學斷層圖像重建 162
第二節 醫學圖像重建算法 165
第三節 醫學圖像的三維可視化 171
第四節 磁共振圖像的重建 178
第五節 磁共振Mapping圖像 184
第八章 功能磁共振成像及其圖像處理技術 186
**節 概述 186
第二節 血氧水平依賴功能磁共振成像 187
第三節 磁共振彌散加權與彌散張量成像 194
第九章 人工智能技術在醫學圖像處理中的應用 207
**節 概述 207
第二節 醫學圖像處理中的人工智能技術 207
第三節 人工智能技術在醫學圖像處理中的典型應用 221
**章 醫學圖像處理概論 1
**節 概述 1
第二節 醫學影像技術發展 3
第三節 醫學圖像處理技術的發展及應用 7
第二章 醫學圖像處理基礎 12
**節 概述 12
第二節 醫學圖像數字化 20
第三節 圖像像素間的關系 26
第四節 醫學圖像運算 29
第五節 醫學圖像的灰度直方圖 32
第六節 醫學圖像的文件類型與格式 35
第三章 醫學圖像變換 40
**節 概述 40
第二節 傅里葉變換 41
第三節 離散余弦變換 49
第四節 小波變換 52
第四章 醫學圖像增強 62
**節 概述 62
第二節 灰度變換增強 62
第三節 直方圖增強 68
第四節 圖像平滑 75
第五節 圖像銳化 80
第五章 醫學圖像分割 91
**節 概述 91
第二節 醫學圖像分割基礎 92
第三節 基于邊緣檢測的醫學圖像分割 93
第四節 基于閾值處理的醫學圖像分割 102
第五節 基于區域的醫學圖像分割 111
第六節 基于形態學的醫學圖像分割 115
第七節 基于模式識別的醫學圖像分割算法 128
第八節 醫學圖像分割效果評價 133
第六章 醫學圖像配準與融合 137
**節 概述 138
第二節 醫學圖像配準技術 139
第三節 常用的醫學圖像配準方法 147
第四節 醫學圖像配準的評估 152
第五節 醫學圖像融合技術 153
第六節 常用的醫學圖像融合方法 153
第七節 醫學圖像融合效果的評價 158
第七章 醫學圖像重建與可視化 162
**節 醫學斷層圖像重建 162
第二節 醫學圖像重建算法 165
第三節 醫學圖像的三維可視化 171
第四節 磁共振圖像的重建 178
第五節 磁共振Mapping圖像 184
第八章 功能磁共振成像及其圖像處理技術 186
**節 概述 186
第二節 血氧水平依賴功能磁共振成像 187
第三節 磁共振彌散加權與彌散張量成像 194
第九章 人工智能技術在醫學圖像處理中的應用 207
**節 概述 207
第二節 醫學圖像處理中的人工智能技術 207
第三節 人工智能技術在醫學圖像處理中的典型應用 221
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醫學圖像處理 節選
**章 醫學圖像處理概論 學習要求 記憶：醫學圖像處理的概念、對象及基本過程。 理解：各種醫學影像技術的圖像特點、不同層次的醫學圖像處理。 運用：醫學圖像處理在醫學中的發展與應用。 **節 概 述 21世紀以來，醫學成像技術發展迅速，它將人體蘊含的形態、功能等信息不斷地以圖像的形式呈現出來。醫學圖像在臨床決策過程中的重要性不斷提高，尤其隨著計算機及網絡技術發展，信息學不斷融入醫學成像技術，現代醫學信息呈膨脹式增長。而醫院的大型成像設備均配有圖像處理和功能分析工作站及圖像存儲與傳輸系統，醫學圖像處理在醫學影像、醫學工程、科學研究中占有重要地位。 案例1-1 X射線成像利用人體組織器官對X射線的吸收衰減不同來進行投影成像。不恰當的曝光條件會導致圖像質量的下降。通過一定的醫學圖像處理手段，可以改善圖像視覺效果。圖1-1為處理前和處理后的胸部X射線片對比。 問題： 1. 何謂醫學圖像處理？ 2. 這個案例中，圖像處理前后，圖像有什么樣的變化？ 3. 醫學圖像處理的主要對象有哪些？ 圖1-1 處理前（a）和處理后（b）的胸部X射線片對比 一、醫學圖像處理概念 醫學圖像處理是數字圖像處理的一個重要分支，數字圖像處理起源于20世紀20年代，是將圖像信號轉換為數字信號并使用計算機進行處理的技術，主要應用于生物醫學工程、科學研究、工農業生產、軍事、文化藝術等領域。20世紀60年代初，美國噴氣推進實驗室對航天探測器發回的月球照片進行處理，獲得月球地形圖、彩色圖及全景鑲嵌圖，由此，數字圖像處理逐漸成為一門系統的學科。隨著放射學的建立、X射線計算機斷層成像（computed tomography，CT）的發明、計算機科學的發展，數字圖像處理在醫學中的應用也愈加廣泛，在生命科學研究和疾病的發展與治療中體現了重要的應用價值，醫學圖像處理應運而生。醫學圖像處理是一門綜合了數學、計算機科學、醫學影像學、醫學信息學等多個學科的交叉學科，是利用數學方法和計算機技術對不同醫學圖像進行具有臨床目的與意義的處理技術。通過對獲得的醫學影像進行增強、分析、識別、分類、壓縮等處理，對感興趣部分進行增強或特征提取、重建，使得醫學圖像可以更好地應用于臨床。 二、醫學圖像處理過程及主要對象 廣義上講，醫學圖像處理是對醫學圖像進行一系列的操作以達到臨床預期目的的過程。醫學圖像處理的基本過程可以概括為三個部分：醫學圖像的采集、醫學圖像的處理、醫學圖像的顯示與存儲。 （一）醫學圖像的采集 醫學圖像來源于各種醫學成像系統，借助各種影像接收器收集人體信息，利用模數轉換器（analog-to-digital converter，ADC）轉換為數字信號，以便于計算機處理與顯示。醫學成像系統由于成像原理和設備不同，成像方式也有所差別，隨著技術的進步，醫學成像逐漸由解剖形態成像向功能分子成像發展。例如，以解剖形態成像為主的X射線成像系統，包括計算機X射線攝影（computed radiography，CR）、數字X射線攝影（digital radiography，DR）、X-CT、數字減影血管造影成像（digital subtraction angiography，DSA）、超聲成像（ultrasonography，US）；常見的功能成像系統有磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）的功能成像、腦電圖、腦磁圖、單光子發射型計算機斷層成像（single-photon emission computerized tomography，SPECT）、正電子發射型計算機斷層成像（positron emission computed tomography，PET）等核醫學成像系統。除此之外還有可見光、紅外線、激光、微波成像，如光纖內鏡成像、顯微鏡成像等。 （二）醫學圖像的處理 根據臨床需求及圖像處理的對象和目的不同，醫學圖像處理可以分為三個層次——圖像預處理、圖像分析、圖像理解，三者是相互關聯的，圖像預處理是更高層次處理的基礎，圖像分析及理解又對預處理起到指導作用。 圖像預處理（image preprocessing）是對輸入圖像進行某種映射變換后輸出圖像的處理，主要以圖像像素為處理對象，是圖像到圖像的變換過程，目的是對輸入圖像進行處理以改善視覺效果、提高信噪比，為更高一級的圖像處理奠定基礎，或者對圖像進行壓縮以減少存儲空間和縮短傳輸時間。例如，醫學圖像在形成過程中會受到各種干擾而產生噪聲，對圖像進行平滑處理，降低噪聲，提高圖像的信噪比，可以改善視覺效果；在X射線攝影中，攝影條件不足或過高會引起圖像亮度偏暗或偏亮，通過對比度拉伸或直方圖均衡化等處理，以改善圖像的對比度及亮度，豐富圖像層次。圖像預處理屬于低層次的圖像處理技術，操作技術具體，抽象程度低，一般只涉及圖像像素及空間位置等性質的處理，運算數據量大。 圖像分析（image analysis）是對輸入圖像中感興趣的區域，即某一特定目標的像素子集進行處理，以獲得描述該目標特征的數據，目的是提取感興趣區域的特征數據，建立對圖像的描述。經過圖像分割處理，得到具有不同特征的子圖像，提取出反映目標的特征參數或指標，例如，用灰度直方圖作為特征描述圖像的灰度分布的統計特性；在肺部結節的計算機輔助診斷中，在圖像預處理后，進行圖像分割將目標從背景中分割出來，根據需求可以提取目標的形態特征或灰度統計特性，以鑒別結節的良惡性。圖像分析屬于中間層次的圖像處理技術，通過對輸入圖像的分割、特征提取等處理，將圖像轉變為特征描述，可有效減少運算數據量。 圖像理解（image understanding）是研究用計算機系統解釋圖像，實現類似人類視覺系統理解外部世界的過程，在圖像分析的基礎上，對提取出來的特征數據進行運算處理，研究各目標的性質和它們之間的關聯。目的是利用計算機視覺、人工智能、人工神經網絡等類似人視覺系統和神經網絡、機器學習等高級認知理論和三維可視化等技術，對圖像內容的含義進行理解，以得到更直觀、更有用的信息，便于輔助檢測和臨床診斷。圖像理解的數據運算量雖小，但是涉及類似于人類思維推理的高級認知理論，操作的抽象度高，屬于高層次的圖像處理技術。 （三）醫學圖像的顯示與存儲 隨著醫學影像的數字化及計算機技術、網絡技術的發展，醫學影像存儲與傳輸系統（picture archiving and communication system，PACS）實現了醫學影像的數字化存儲、檢索、傳輸、顯示、處理和打印。醫學圖像的顯示以醫用專業顯示器為主，醫學專用顯示器多為液晶灰度顯示器，性能要求較高。空間分辨率是反映顯示圖像細節能力的參數，以顯示像素的總數量或能區分兩點間的*小距離來衡量，像素總數用百萬像素（mega pixel，MP）表述，例如，乳腺圖像要求5MP（2048×2056）顯示器，普通X射線圖像要求3MP（2048×1536）顯示器。診斷工作站通常配備10～12bit的專業高分辨率顯示器，并配置相應專用顯卡，以提供更高的密度分辨率，顯示工作站除用于顯示瀏覽圖像外，也可進行窗口技術分段顯示醫學圖像。長久保存醫學圖像，可采用光盤與光盤庫、磁帶與磁帶庫、硬盤或磁盤陣列。專用相紙、膠片在醫學圖像存儲、傳遞中也占有一定比重，如醫院打印的供病人攜帶或保存的DR/CT/MRI等影像膠片。 醫學圖像處理的對象來源于各種醫學成像系統生成的圖像，本書的闡述主要以醫學影像為主，處理的主要對象為X射線圖像、CT圖像、MRI圖像、超聲圖像以及PET圖像和SPECT圖像等。要正確掌握醫學圖像處理技術，除了具備算法設計和計算機程序設計能力外，對所要處理的對象及其特點的了解也是非常必要的。 案例1-1 分析討論 醫學圖像處理是利用計算機和一定的數學算法，對生物醫學圖像進行的具有臨床目的與意義的處理和操作。這個案例是X射線成像形成的一張胸部X射線片，處理前圖像肺野亮度偏暗，圖像層次不夠豐富，部分肺紋理顯示不清；通過對圖像進行處理，改善了圖像的視覺效果，肺紋理清楚，心影后肺組織可見，為醫生展示更多的信息。醫學圖像處理的對象為生物醫學圖像，這里主要指醫學影像，如X射線圖像、CT圖像、MRI圖像、超聲圖像、核醫學圖像等。 第二節 醫學影像技術發展 1895年德國物理學家倫琴發現了X射線，使人類首次無須手術就能觀察到人體內部的結構，并很快被用于人體的臨床檢查，X射線圖像為疾病診斷提供了重要依據。發現X射線以前，醫生基本是依靠“望、聞、問、切”等傳統手段對患者進行診斷，主要憑借醫生的經驗和主觀判斷來確定診斷結果，診斷結果的準確率與臨床醫生的經驗相關度大。X射線的發現為現代醫學影像技術發展奠定了基礎，這是醫學影像技術發展史上的里程碑。 1972年，X-CT問世，是醫學影像技術發展史的一次重大變革，把醫學影像技術推向多樣化、數字化，隨之MRI、超聲、核醫學設備以及放射科的數字化（CR、DR）發展迅速，醫學影像技術逐漸成為醫療工作中的重要手段；介入治療學（含超聲、核素治療）的興起與發展、放射治療學的發展，擴大醫學影像技術臨床應用范圍的同時，也可以對某些疾病進行治療，這共同促成診治兼備的現代醫學影像學，形成了較完整的學科體系。 近30年來，現代計算機技術、醫學影像技術迅速發展，醫學影像技術進入全面數字化時代，成像板（IP）、平板探測器（FPD）等X射線探測器的發展和應用，使X射線成像由傳統的膠片轉向無膠片數字化，DR的雙能量減影、組織均衡、體層融合等圖像處理技術不斷應用于臨床；CT由早期單純的頭顱CT發展為多層螺旋CT，實現容積數據的采集，掃描速度和圖像質量已經不可同日而語，除了常規的斷層掃描外，現代CT可以進行圖像三維重建、仿真內鏡、計算機斷層血管成像（computed tomography angiography，CTA）、能譜成像、灌注成像，在一定程度上可反映組織的功能代謝；MRI梯度磁場線圈的改進大大提高了其檢查速度，從早期的永磁體、低場強逐漸發展為超導、超高場強，磁共振血管成像、水成像、彌散成像等在臨床中應用愈加廣泛，同時功能磁共振成像、磁共振波譜成像發展迅速。PET-CT、PET-MRI等多成像技術的融合、分子探針技術的發展，將醫學影像推向細胞分子水平的分子影像發展。 一、X射線成像技術 作為一種傳統的醫學影像技術，X射線成像*早應用于臨床，其主要內容包括普通X射線成像（透視、攝影）和造影檢查技術。 X射線成像技術經歷一百多年的發展，由*初單一的模擬X射線攝影發展到X射線透視、數字X射線攝影、全數字化乳腺X射線攝影、DSA等多種診斷和治療模式，由模擬成像進入數字化成像，臨床應用范圍逐漸擴大，工作效率、圖像質量不斷提升。 X射線成像是利用X射線的特性，根據臨床要求，對患者實施操作，以顯示人體內的結構和病變的技術。其成像方式是投影，X射線束穿過人體，會被人體不同密度和厚度的組織吸收衰減，形成具有一定對比度的圖像。X射線圖像空間分辨率高，能夠顯示人體組織和疾病的解剖形態，但它的成像是將三維空間的物體投影到一個二維平面，造成了厚度方向上組織信息的重疊，某些細節會因此丟失。X射線圖像是被檢部位所有組織的重疊影像，這也是X射線成像技術發展的一個限度瓶頸。但X射線成像是一種簡便、易行的常用檢查方法，在臨床中仍有大量應用，占據了醫學影像科中近50%的工作任務。 二、CT成像技術 20世紀70年代英國工程師Hounsfield成功研制**臺CT機，于1979年與創立CT重建理論的美國科學家Cormack共同獲得了諾貝爾生理學或醫學獎，這是歷史上**次諾貝爾獎由工程技術人員獲得，CT對整個世界的影響可見一
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