醫(yī)學(xué)影像處理與分析

第1章 緒論
1.1. 醫(yī)學(xué)影像處理與分析的意義 1.2. 醫(yī)學(xué)影像處理與分析的研究內(nèi)容 1.3. 醫(yī)學(xué)影像處理與分析系統(tǒng)的應(yīng)用 第2章 醫(yī)學(xué)影像設(shè)備及其成像原理 2.1. 計算機斷層掃描成像(CT)技術(shù) 2.1.1. CT成像的基本原理 2.1.2. CT圖像和CT值 2.1.3. CT掃描方式 2.1.4. CT設(shè)備的主要技術(shù)指標(biāo) 2.2. 螺旋CT 2.2.1. 數(shù)據(jù)獲取與處理 2.2.2. 性能與特點 2.2.3. 臨床優(yōu)勢 2.3. 磁共振成像（MRI）技術(shù) 2.3.1. 簡介 2.3.2. 成像原理 2.3.3. 臨床應(yīng)用 2.4. 其他影像設(shè)備 思考題 本章參考文獻(xiàn) 第3章 醫(yī)學(xué)圖像的分割 3.1. 圖像分割技術(shù)綜述
3.1.1. 基于區(qū)域的分割方法
3.1.2. 基于邊緣的分割方法 3.1.3. 結(jié)合區(qū)域與邊界信息的方法 3.1.4. 圖譜引導(dǎo)方法 3.1.5. 基于模糊集理論的方法 3.1.6. 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法 3.1.7. 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法 3.2. 醫(yī)學(xué)圖像分割的研究特點 3.2.1. 算法研究的特點 3.2.2. CT和MR圖像的常見分割任務(wù) 3.3. 幾種實用的分割方法 3.3.1. 基于最大熵原則的閾值分割 3.3.2. 基于高斯混合分布的醫(yī)學(xué)圖像分割 3.3.3. 多尺度順序邊緣連接檢測法 3.3.4. live wire交互式分割 3.3.5. 基于模糊連接的圖像分割 3.3.6. 基于形變模型的方法 3.3.7. 基于活動輪廓模型的切片序列分割 3.4. 醫(yī)學(xué)圖像分割的評價 3.4.1. 評價的客觀性 3.4.2. 評價方法 3.4.3. Ground Truth數(shù)據(jù)集 思考題 參考文獻(xiàn) 第4章 醫(yī)學(xué)圖像的配準(zhǔn) 4.1 引言 4.1.1 背景介紹 4.1.2 圖像配準(zhǔn)技術(shù)的發(fā)展歷史 4.1.3 醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)技術(shù)在臨床中的應(yīng)用 4.2 圖像配準(zhǔn)技術(shù)簡介 4.2.1 圖像配準(zhǔn)的原理及概念 4.2.2 醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法的分類 4.2.3 圖像配準(zhǔn)的三大特性 4.3 基于特征點的配準(zhǔn)方法 4.3.1 控制點的選取 4.3.2 全局配準(zhǔn)方法 4.3.3 局部配準(zhǔn)方法 4.3.4 實用算法舉例 4.4 基于表面的配準(zhǔn)方法 4.4.1 基于剛體模型的方法 4.4.2 基于形變模型的方法 4.5 基于像素（體素）的配準(zhǔn)方法 4.5.1 利用圖像統(tǒng)計信息 4.5.2 直接利用圖像中所有灰度信息 4.6 圖像配準(zhǔn)方法的評估 思考題 本章參考文獻(xiàn) 第5章 醫(yī)學(xué)圖像的三維重建與可視化技術(shù) 5.1 概述 5.2 三維重建 5.2.1 簡介 5.2.2 傳統(tǒng)的Marching Cubes方法 5.2.3 一種改進(jìn)的基于Surface Tracking 的重建算法 5.2.4 基于分割的Marching Cubes方法 5.2.5 基于體繪制的三維數(shù)據(jù)場多表面顯示方法 5.3 網(wǎng)格模型化簡及層次細(xì)節(jié)模型 5.3.1 概述 5.3.2 靜態(tài)化簡方法 5.3.3 動態(tài)化簡方法 5.3.4 基于改進(jìn)PM的層次細(xì)節(jié)模型 5.3.5 基于視點細(xì)分的層次細(xì)節(jié)模型 5.3.6 其他方法 5.3.7 各種化簡算法的比較 5.3.8 小結(jié) 思考題 本章參考文獻(xiàn) 第6章 磁共振功能成像 6.1 概念與發(fā)展 6.2 BOLD-fMRI 6.2.1 原理 6.2.2 實驗研究 6.2.3 應(yīng)用前景 6.3 彌散成像 6.3.1 原理 6.3.2 應(yīng)用 6.4 磁共振彌散張量成像 6.4.1 原理 6.4.2 應(yīng)用 6.5 灌注成像 6.5.1 原理 6.5.2 應(yīng)用 6.6 磁共振波譜分析 6.6.1 原理 6.6.2 應(yīng)用 思考題 本章參考文獻(xiàn) 第7章 虛擬內(nèi)窺鏡 7.1醫(yī)用內(nèi)窺鏡技術(shù)和虛擬內(nèi)窺鏡的引入 7.2虛擬內(nèi)窺鏡中體數(shù)據(jù)的可視化 7.2.1數(shù)據(jù)的采集與建模 7.2.2繪制技術(shù) 7.2.3兩種繪制技術(shù)在虛擬內(nèi)窺鏡中應(yīng)用的比較 7.3虛擬內(nèi)窺鏡體數(shù)據(jù)中漫游的實現(xiàn) 7.3.1視野檢測 7.3.2路徑跟蹤技術(shù) 7.4虛擬內(nèi)窺鏡系統(tǒng)舉例 7.4.1 國外虛擬內(nèi)窺鏡系統(tǒng) 7.4.2 國內(nèi)虛擬內(nèi)窺鏡系統(tǒng) 本章參考文獻(xiàn) 第8章 醫(yī)學(xué)影像處理在外科手術(shù)中的應(yīng)用 8.1 引言 8.2 醫(yī)學(xué)影像導(dǎo)引下的外科手術(shù) 8.2.1 引言 8.2.2
影像導(dǎo)引下的外科手術(shù)方法 8.3 放療治療計劃中的醫(yī)學(xué)影像學(xué) 8.3.1 導(dǎo)言 8.3.2 X射線斷層適形調(diào)強放療過程 8.3.3 X射線斷層適形調(diào)強放療應(yīng)用實例 8.4 醫(yī)學(xué)影像技術(shù)在外科手術(shù)和放療中應(yīng)用前景 思考題 本章參考文獻(xiàn) 第9章 基于醫(yī)學(xué)影像的計算機輔助診斷 9.1 引言 9.2 基于醫(yī)學(xué)影像的乳腺癌計算機輔助診斷 9.2.1 對乳腺影像的采集和數(shù)字化 9.2.2 乳腺影像的計算機分析 9.2.3 乳腺內(nèi)部組織的分割 9.2.4 乳腺實性占位病灶的特征提取 9.2.5 乳腺簇形鈣化點的特征提取 9.2.6 乳腺病灶的特征選擇 9.2.7 乳腺病灶的分類分析 9.2.8 和其他醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的整合 9.3 用X射線CT影像數(shù)據(jù)進(jìn)行肺部結(jié)節(jié)的自動探測 9.4 基于醫(yī)學(xué)影像的骨強度計算機輔助分析技術(shù) 思考題 本章參考文獻(xiàn) 第10章 DICOM標(biāo)準(zhǔn) 10.1
DICOM標(biāo)準(zhǔn)的歷史和由來 10.1.1 醫(yī)療數(shù)據(jù)通信問題的提出 10.1.2 醫(yī)療設(shè)備間通信的國際標(biāo)準(zhǔn)的產(chǎn)生及其演化過程 10.1.3 醫(yī)療數(shù)據(jù)通信在我國的現(xiàn)狀 10.2 DICOM通信協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)解析 10.2.1 DICOM通信協(xié)議的特點和內(nèi)容概述 10.2.2 面向?qū)ο蟮腄ICOM信息結(jié)構(gòu)模型 10.2.3 數(shù)據(jù)編碼方式和DICOM文件結(jié)構(gòu) 10.2.4 DICOM通信過程分析 10.3 DICOM通信的設(shè)計和實現(xiàn) 10.3.1 DICOM通信設(shè)計的總體目標(biāo) 10.3.2 DICOM通信總體模塊劃分 10.3.3 DICOM通信協(xié)商設(shè)計 10.3.4 數(shù)據(jù)編碼設(shè)計 思考題 本章參考文獻(xiàn) 第11章 PACS系統(tǒng) 11.1 PACS的產(chǎn)生
11.2 PACS的應(yīng)用范圍和組成 11.3 PACS的發(fā)展?fàn)顩r 11.3.1 國外成熟的PACS系統(tǒng)介紹 11.3.2 國內(nèi)廠商的有益嘗試 11.4 一個實際的PACS系統(tǒng) 11.4.1 系統(tǒng)基本功能 11.4.2 系統(tǒng)組成 11.5 PACS展望 11.5.1 美好前景 11.5.2 一條可行的道路 思考題 本章參考文獻(xiàn) 第12章 3DMed醫(yī)學(xué)圖像處理系統(tǒng) 12.1. 概述 12.2.系統(tǒng)功能簡介 12.2.1.影像數(shù)據(jù)管理 12.2.2.二維處理功能 12.2.3.三維數(shù)據(jù)處理 12.3 三維顯示 12.3.1 三維面顯示 12.3.2 三維體顯示
12.3.3 三維局部顯示
12.3.4 三維動畫顯示
12.3.5 手術(shù)模擬 12.4 其他功能 12.5. 系統(tǒng)配置 第13章 虛擬人體計劃研究概述 13.1 概述 13.2 可視人計劃 13.2.1簡介 13.2.2第一階段：數(shù)據(jù)采集 13.2.3第二階段：數(shù)據(jù)處理　 13.2.4第三階段：數(shù)據(jù)集成——從數(shù)據(jù)到知識 13.2.5應(yīng)用與影響 13.2.6最新進(jìn)展 13.3其他國家可視人的研究 13.3.1歐洲 13.3.2亞洲 13.4其他相關(guān)項目 13.4.1虛擬人計劃 13.4.2生理人計劃 13.4.3數(shù)字人計劃 本章參考文獻(xiàn) 第14章 分子影像學(xué)中的圖像處理與分析技術(shù) 14.1 概述 14.1.1 發(fā)展現(xiàn)狀 14.1.2 研究領(lǐng)域和應(yīng)用 14.2 基本原理與關(guān)鍵技術(shù) 14.2.1 基本原理 14.2.2 分子影像學(xué)的關(guān)鍵技術(shù) 14.3 醫(yī)學(xué)圖像處理在分子影像學(xué)中的應(yīng)用 14.3.1 圖像增強和圖像復(fù)原 14.3.2 圖像配準(zhǔn) 14.3.3 圖像分割 14.3.4 三維可視化 14.4 總結(jié) 本章參考文獻(xiàn) 附錄Ａ　　隨書贈送軟件簡介 附錄Ｂ　　名詞術(shù)語縮略語列表