醫(yī)學(xué)成像與醫(yī)學(xué)圖像處理教程

第1章緒論
1.1醫(yī)學(xué)成像與醫(yī)學(xué)圖像處理的意義
1.1.1醫(yī)學(xué)影像對(duì)于現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的意義
1.1.2算法與軟件對(duì)于醫(yī)學(xué)影像的意義
1.2醫(yī)學(xué)成像與醫(yī)學(xué)圖像處理的研究?jī)?nèi)容
1.2.1醫(yī)學(xué)影像成像技術(shù)
1.2.2醫(yī)學(xué)影像處理與分析技術(shù)
1.2.3醫(yī)學(xué)影像算法與應(yīng)用平臺(tái)
1.3本書(shū)的涵蓋內(nèi)容及章節(jié)組織
思考與練習(xí)
參考文獻(xiàn)
第2章mitk與3dmed的總體框架
2.1mitk總體介紹
2.1.1傳統(tǒng)平臺(tái)vtk和itk簡(jiǎn)介
2.1.2mitk的設(shè)計(jì)目標(biāo)
2.1.3mitk的工程結(jié)構(gòu)
2.1.4mitk的計(jì)算模型
2.1.5mitk的基礎(chǔ)設(shè)施搭建
2.1.6mitk對(duì)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的封裝
2.23dmed總體介紹
2.2.1相關(guān)工作
2.2.23dmed的設(shè)計(jì)目標(biāo)
2.2.33dmed的工程結(jié)構(gòu)
2.2.43dmed的插件接口
2.2.53dmed的主框架
2.2.63dmed的支持模塊：mitk相關(guān)的輔助工具集
思考與練習(xí)
參考文獻(xiàn)
第3章醫(yī)學(xué)圖像重建
3.1三維醫(yī)學(xué)圖像重建概述
3.2計(jì)算機(jī)斷層掃描成像圖像重建
3.2.1ct基本原理和發(fā)展
3.2.2二維重建
3.2.3三維重建
3.3自發(fā)熒光成像圖像重建
3.3.1blt的基本原理及生物應(yīng)用
3.3.2blt的重建算法
3.4激發(fā)熒光成像圖像重建
3.4.1基本原理和發(fā)展
3.4.2三維重建算法
3.5光聲層析成像圖像重建
3.5.1pat基本原理、發(fā)展及應(yīng)用
3.5.2pat的重建算法
3.6正電子發(fā)射斷層成像圖像重建
3.6.1pet基本原理、發(fā)展和應(yīng)用
3.6.2pet重建算法的發(fā)展
3.6.3pet重建算法
3.7基于mitk的多模態(tài)三維圖像重建框架
3.7.1重建框架設(shè)計(jì)
3.7.2ct重建子框架
3.7.3多模態(tài)重建框架使用實(shí)例
思考與練習(xí)
參考文獻(xiàn)
第4章醫(yī)學(xué)圖像分割
4.1醫(yī)學(xué)圖像分割概述
4.2醫(yī)學(xué)圖像分割方法分類
4.2.1基于區(qū)域的分割方法
4.2.2基于邊緣的分割方法
4.2.3基于區(qū)域和邊緣混合的分割方法
4.3醫(yī)學(xué)圖像分割方法評(píng)價(jià)
4.3.1評(píng)價(jià)方法
4.3.2ground truth數(shù)據(jù)集
4.4mitk中的分割算法框架
4.4.1mitk中的分割算法框架概述
4.4.2閾值分割算法在mitk中的實(shí)現(xiàn)
4.4.3區(qū)域生長(zhǎng)算法在mitk中的實(shí)現(xiàn)
4.4.4live wire算法在mitk中的實(shí)現(xiàn)
4.4.5graph cuts算法在mitk中的實(shí)現(xiàn)
4.5小結(jié)
思考與練習(xí)
參考文獻(xiàn)
第5章醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)
5.1醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)概述
5.2醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)算法構(gòu)成與分類
5.2.1基于灰度的圖像配準(zhǔn)
5.2.2基于特征的圖像配準(zhǔn)
5.2.3剛性與仿射配準(zhǔn)
5.2.4非剛性配準(zhǔn)
5.3mitk配準(zhǔn)總體框架
5.3.1框架設(shè)計(jì)
5.3.2圖像相似性測(cè)度
5.3.3幾何變換
5.3.4圖像插值
5.3.5函數(shù)優(yōu)化
5.4基于點(diǎn)集的圖像配準(zhǔn)原理與實(shí)現(xiàn)
5.4.1基于kd樹(shù)的點(diǎn)集描述
5.4.2迭代最近鄰點(diǎn)配準(zhǔn)算法
5.4.3幾何變換參數(shù)的最小二乘估計(jì)
5.5基于特征區(qū)域的圖像配準(zhǔn)原理與實(shí)現(xiàn)
5.5.1區(qū)域特征提取
5.5.2區(qū)域特征匹配
5.5.3mitk-reg-sfr配準(zhǔn)子框架的設(shè)計(jì)
5.6應(yīng)用實(shí)例與分析
5.6.1基于灰度的三維核磁圖像剛性配準(zhǔn)
5.6.2基于標(biāo)記點(diǎn)的彈性圖像配準(zhǔn)
5.6.3基于b樣條自由形變模型的非剛性圖像配準(zhǔn)
5.7小結(jié)
思考與練習(xí)
參考文獻(xiàn)
第6章醫(yī)學(xué)圖像可視化
6.1醫(yī)學(xué)圖像可視化概述
6.2可視化場(chǎng)景與模型參數(shù)
6.2.1相機(jī)參數(shù)
6.2.2模型參數(shù)
6.2.3光源參數(shù)
6.2.4基本人機(jī)交互
6.3三維表面提取與面繪制
6.3.1三維表面提取
6.3.2分割基礎(chǔ)上的表面提取
6.3.3表面繪制
6.4體繪制
6.4.1體繪制的主要模型
6.4.2體繪制的基本算法
6.4.3光線投射算法的優(yōu)化
6.4.4體繪制中的分類技術(shù)
6.5mitk中的可視化框架
6.5.1mitk中的可視化環(huán)境搭建
6.5.2mitk中的面繪制框架
6.5.3mitk中的第一套體繪制框架
6.5.4mitk中的第二套體繪制框架
6.6小結(jié)
思考與練習(xí)
參考文獻(xiàn)
第7章三維人機(jī)交互
7.1背景介紹
7.2以3d widgets為核心的三維人機(jī)交互的框架設(shè)計(jì)
7.2.13d widgets的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則
7.2.2以3d widgets為核心的三維交互框架總體結(jié)構(gòu)
7.2.3以3d widgets為核心的三維交互框架設(shè)計(jì)
7.3以3d widgets為核心的三維人機(jī)交互的實(shí)現(xiàn)
7.3.1manipulator的實(shí)現(xiàn)
7.3.2實(shí)現(xiàn)具體的widgetmodel
7.4三維交互的應(yīng)用實(shí)例
7.4.1mitklinewidgetmodel3d的應(yīng)用實(shí)例
7.4.2mitkanglewidgetmodel3d的應(yīng)用實(shí)例
7.4.3mitkclippingplanewidget的應(yīng)用實(shí)例
7.4.4mitkresliceplanewidget的應(yīng)用實(shí)例
7.5小結(jié)
思考與練習(xí)
參考文獻(xiàn)
第8章數(shù)字醫(yī)學(xué)影像存儲(chǔ)與傳輸標(biāo)準(zhǔn)
8.1dicom標(biāo)準(zhǔn)簡(jiǎn)介
8.1.1dicom標(biāo)準(zhǔn)的產(chǎn)生和演化
8.1.2dicom標(biāo)準(zhǔn)的主要特點(diǎn)
8.1.3dicom標(biāo)準(zhǔn)的總體結(jié)構(gòu)和主要內(nèi)容
8.2mitk中dicom標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)現(xiàn)
8.2.1dicom數(shù)據(jù)編碼方式和文件結(jié)構(gòu)
8.2.2dicom文件讀寫模塊的實(shí)現(xiàn)
8.2.3dicom utility在mitk中的封裝
8.3小結(jié)
思考與練習(xí)
參考文獻(xiàn)
第9章平臺(tái)擴(kuò)充和應(yīng)用開(kāi)發(fā)實(shí)例
9.1算法平臺(tái)功能擴(kuò)充舉例
9.1.1預(yù)備知識(shí)
9.1.2實(shí)例之一：擴(kuò)充reader功能
9.1.3實(shí)例之二：擴(kuò)充filter功能
9.2基于mitk的應(yīng)用開(kāi)發(fā)舉例
9.2.1mfc+mitk實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單圖像瀏覽
9.2.2qt+mitk實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單圖像瀏覽
9.2.3qt+mitk實(shí)現(xiàn)面繪制
9.2.4qt+mitk實(shí)現(xiàn)體繪制
9.33dmed的插件開(kāi)發(fā)舉例
9.3.1基于mitk的簡(jiǎn)單插件
9.3.2與主界面融合的插件
9.3.3使用自定義數(shù)據(jù)類型
思考與練習(xí)
參考文獻(xiàn)
附錄amitk網(wǎng)站介紹
展望和結(jié)語(yǔ)