医学图像处理

本书是医学影像学和医学图像处理相结合的教材。医学影像学部分涵盖X线、CT、MRI、超声、核素显像五类医学影像，着重分析各类影像的成像原理和临床应用。医学图像处理部分包括医学图像处理的基本概念、图像增强、图像分割、图像配准、图像可视化几个主要部分。本书使用了大量临床医学影像数据，并由经验丰富的临床医师解读，尽可能全面涵盖目前医学图像处理和计算机辅助诊断领域所涉及的医学影像学内容，加强医学图像特有问题的研究与介绍，力图为仅具有工科背景的读者快速掌握影像知识提供捷径。本书适合作为高等院校生物医学工程类专业及电子信息类专业本科生和研究生“医学图像处理”课程的教材。本书提供了可靠的临床依据，也适合具有理工科背景的医学图像处理初学者，以及从事医学图像处理和计算机辅助诊断研究的科研工作者学习参考。

第1章X线诊断1
1.1X线成像1
1.1.1X线成像原理1
1.1.2X线成像技术2
1.2X线成像的临床应用3
1.2.1胸部病变3
1.2.2腹盆部病变13
1.2.3骨关节病变16
第2章CT诊断28
2.1CT成像原理28
2.2CT的临床应用31
2.2.1中枢神经系统病变31
2.2.2头颈部病变39
2.2.3胸部病变46
2.2.4腹盆部病变52
2.2.5骨关节病变64
第3章MRI诊断69
3.1MRI成像原理69
3.1.1MRI技术原理和基本概念69
3.1.2MRI图像特点70
3.1.3MRI检查技术71
3.1.4MRI的优点和73
3.1.5MRI成像中的伪影73
3.1.6MRI设备73
3.2MRI的临床应用74
3.2.1中枢神经系统病变74
3.2.2头颈部病变82
3.2.3胸部病变85
3.2.4腹盆部病变87
3.2.5骨关节病变98
第4章超声诊断104
4.1超声诊断原理104
4.2超声临床应用104
4.2.1乳腺病变104
4.2.2甲状腺超声诊断107
4.2.3腹部病变超声诊断110
第5章核素显像诊断118
5.1核素显像原理118
5.2核医学显像仪器125
5.2.1γ照相机125
5.2.2SPECT与SPECT/CT127
5.2.3PET与PET/CT、PET/MRI128
5.2.4临床应用130
5.3PET/CT肿瘤显像137
5.3.118F-FDGPET/CT肿瘤显像137
5.3.2PET/CT其他肿瘤显像140
5.3.3神经科学141
第6章医学图像基础142
6.1图像像素、空间分辨率和亮度分辨率142
6.2数字图像类型及文件存储格式144
6.2.1数字图像类型144
6.2.2文件存储格式145
6.3图像的亮度直方图147
6.3.1直方图的概念147
6.3.2直方图的用途149
6.4彩色模型149
6.4.1彩色编码149
6.4.2伪彩色与假彩色152
6.5医学图像的基本运算152
6.5.1医学图像的亮度变换152
6.5.2医学图像的几何运算（平移、旋转、缩放）155
6.5.3医学图像的频域变换（傅里叶、离散余弦、小波）155
6.6图像的插值技术160
6.6.1插值的概念160
6.6.2插值方法160
6.7图像的形态学处理164
6.7.1腐蚀164
6.7.2膨胀164
6.7.3开运算与闭运算165
6.7.4灰度图像的形态学运算165
第7章医学图像增强167
7.1一些基本的灰度变换167
7.1.1线性灰度变换167
7.1.2分段线性灰度变换169
7.1.3对数变换169
7.1.4幂次变换170
7.2医学图像的直方图增强170
7.2.1直方图增强概述170
7.2.2直方图均衡化171
7.2.3直方图规定化174
7.3医学图像的空域滤波增强176
7.3.1空域滤波增强概述176
7.3.2空域平滑176
7.3.3空域锐化177
7.4医学图像的频域滤波增强178
7.4.1低通滤波器178
7.4.2高通滤波器179
7.5其他图像增强算法179
7.5.1数学形态学灰度增强方法179
7.5.2模糊增强方法179
7.5.3深度学习增强方法180
第8章医学图像分割181
8.1医学图像分割概念181
8.2边缘检测技术182
8.2.1并行边缘检测技术182
8.2.2串行边缘检测技术187
8.3阈值分割技术189
8.3.1全局阈值法190
8.3.2局部阈值法194
8.3.3动态阈值法195
8.4区域分割技术196
8.4.1区域生长196
8.4.2区域分裂合并198
8.5聚类分割技术199
8.5.1K均值聚类算法199
8.5.2模糊C均值算法200
8.6基于形态学的分水岭技术202
8.6.1分水岭基本概念202
8.6.2分水岭分割算法203
8.7基于形变模型的分割技术204
8.7.1参数形变模型205
8.7.2几何形变模型207
8.8医学图像分割技术的评估211
第9章医学图像配准215
9.1医学图像配准定义215
9.1.1数学模型215
9.1.2医学图像配准模型215
9.2医学图像配准的基本框架216
9.2.1特征空间217
9.2.2搜索空间（几何变换）218
9.2.3搜索算法221
9.2.4相似性测度221
9.3医学图像配准的主要方法及其分类223
9.4常用的医学图像配准方法225
9.4.1基于特征点的配准方法226
9.4.2基于表面的图像配准方法227
9.4.3基于像素的图像配准方法227
9.4.4基于变换域的图像配准方法229
9.4.5基于深度学习的图像配准方法230
9.5医学图像配准中插值技术231
9.6医学图像配准方法的评估233
第10章医学图像可视化技术236
10.1医学图像可视化技术概述236
10.1.1医学图像可视化技术的产生236
10.1.2医学图像可视化的应用237
10.1.3医学图像可视化的分类238
10.2医学图像可视化的过程238
10.3面绘制技术241
10.3.1表面表达与绘制方法241
10.3.2体素模型与等值面的定义242
10.3.3移动立方体算法（MC）243
10.3.4Discretized Marching Cubes（DiscMC）算法251
10.3.5Marching Tetrahedra（MT）算法和剖分立方体算法254
10.4体绘制254
10.4.1光线投射算法255
10.4.2错切变形算法257
10.4.3抛雪球算法259
10.5可视化平台260
参考文献263