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第一章 医学图像处理概论

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最新医学类-医学图像处理与PACS精品课件

最新医学类-医学图像处理与PACS精品课件


超声图像
Photo courtesy Philips Research
Ultrasound examination during pregnancy
超声图像
Photo courtesy Philips Research
3D ultrasound images
4、CT成像
• 随着计算机技术的发展,1972年出现了 一场医学成像技术的革命。英国工程 师Hounsfield因研制成功第一台头部扫 描CT,并于1979年获得了诺贝尔医学生 物学奖。这是在诺贝尔奖的历史上第 一次由工程技术人员获奖。由此可见 CT对整个世界的影响。
X-Ray Tube
Low Radiation / Low Noise Region
Display
Flickering Board
Image enhancement
Lens
CCD
Raw data capturing
35
Mammography 乳腺摄影术
Benign lesion - Fibroadenoma
3、超声成像
X线对人体健康是有害的,在第二次世界大战时期发展 起来的雷达和声纳的基础上,应用超声脉冲反射原理 发展了各种超声成像技术。
超声可以探查出非常细微的病变组织,是X线摄影的有 力补充。超声成像也是除了X线以外使用最为广泛的医 学成像工具。超声成像依据的是脉冲-回波技术,这个 技术和雷达技术相似。
正式出版 – 参考文献:冈萨雷斯<数字图像处理>
• 对本课程的基本要求:
– 按时上课,有事请假 – 认真听讲,遵守课堂纪律 – 按时完成作业 – 通过网络查阅相关资料
• 在授课过程中,同学可就授课过程中存在的问题随 时向老师提出.
医学图像处理和分析讲义

医学图像处理和分析讲义

of moments”, IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 53, no.2, pp.654-659, 2005. 2. J. G. Liu, Y. Z. Liu, and G. Y. Wang, “Fast DCT-I, DCT-III, and DCT-IV via moments”,EURASIP Applied Signal Processing, no.12, pp.1902-1909, 2005. 3. J. G. Liu, F. H. Y. Chan, F. K. Lam, H. F. Li, and George S. K. Fung, “Moment-based fast discrete Hartley transform”, Signal Processing, vol. 83, no. 8, pp. 1749-1757, 2003. 4. J. G. Liu, F. H. Y. Chan, F. K. Lam, and H. F. Li, “Moment-based fast discrete sine transforms”, IEEE Signal Processing Letters, vol. 7, no. 8, pp. 227-229, 2000. 5. J. G. Liu, F. H. Y. Chan, F. K. Lam, and H. F. Li, “A novel approach to fast calculation of moments of 3D gray level images”, Parallel Computing, vol. 26, no. 6, pp. 805-815, 2000. 6. J. G .Liu, H. F. Li, F. H. Y. Chan, and F. K. Lam, “A novel approach to fast discrete Fourier transform”, Journal of Parallel and Distributed computing, vol. 54, pp. 48-58, 1998. 7. J. G. Liu, H. F. Li, F. H. Y. Chan, and F. K. Lam, “Fast discrete cosine transform via computation of moments”, Journal of VLSI Signal Processing, vol. 19, no. 2, pp. 257-268, 1998. 8.. F. H. Y. Chan, F. K. Lam, H. F. Li, and J. G. Liu, “An all adder systolic structure for fast computation of moments”, Journal of VLSI Signal Processing, vol.12, no. 2, pp. 159-175, 1996.
医学图像处理复习大纲

医学图像处理复习大纲

第一章绪论1 数字图像处理的基本概念；数字图像：x，y和f的幅值都是有限的离散值时，该图像为数字图像。

数字图像处理：简单的说就是用计算机处理数字图像，广义上而言，包括所有与图像有关的处理。

2 数字图像处理的三个层次；低级处理：对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果或突出目标，如降低噪声，增强对比度等，是一个从图像到图像的过程；中级处理：图像分割（把图像分为不同区域或目标物）及减缩对目标的描述，以方便计算机的识别，输入时图像输出是从图像提取的特征（如边缘、轮廓）；高级处理：目标物体及相互关系的理解，进而进行决策及指导行动，是最高级别的处理，即机器视觉，是人工智能的分支。

3 从成像来源的角度了解DIP的划分及应用场合；电磁波普成像（从伽马射线到无线电波）、显微镜成像、声波/超声波成像。

例题1：依据成像来源，写出三种常见的数字医学图像类型：、和。

答案：伽马射线成像图像、X射线成像图像(CT成像图像)、无线电波成像图像(MRI成像图像)、超声波成像图像等。

例题2：( )图像处理领域处在图像分析和计算机视觉两个学科之间。

答案：×例题3：()由一个二维函数f(x, y)确定的图像称为数字图像。

答案：×例题4：简述数字图像处理的三个层次。

答案：数字图像处理分三个层次，分别是：低级处理：对图像进行预处理，如降低噪声、增强对比度和图像锐化等，目的是提高一幅图像的质量，使其更清晰或更好看；中级处理：涉及图像分割、图像描述以及物体的识别，目的是将一幅图像转化为更适合计算机处理的形式；高级处理：涉及对一幅图像中被识别物体的总体理解，如应用在图像分析中，使图像更易懂。

第二章图像处理基础1 视觉感知要素、图像感知和获取；锥状体数目600万~ 700万，负责颜色和细节识别，锥状视觉又称白昼视觉；杆状体数目约7500万~15000万，无彩色感觉，称夜视觉。

三种基本的图像采集形式：单元成像传感器、线成像传感器、阵列成像传感器。

1第一章医学图像处理概述1

1第一章医学图像处理概述1

医学影像系
模拟图像和模拟图像处理
• 模拟图像:指用连续变化的电信号来表征且能直接用模拟 监视器显示的图像。在数学模型上可归于空间位置连续系 统。 • 若系统的输入图像和输出图像都是空间位置的连续信号， 则称此系统为空间位置连续系统。其相应的数学模型为连 续函数。可用数学解析方法进行分析。 • 人类最早的图像处理是光学的处理，如放大、缩小、显 微等，这些都属于模拟图像的处理。这种处理从本质看是 属于连续信号的并行处理的范畴，其最明显的特点是处理 速度快。
医学影像系
螺旋CT的结肠镜扫描
天津医科大学
螺旋扫描
1.1医学图像的研究意义
医学影像系
乳腺造影术
天津医科大学
1.1医学图像的研究意义-其他应用
医学影像系
• 航空航天
–登月、火星照片处理
天津医科大学
1.1医学图像的研究意义-其他应用
医学影像系
• 航空航天
–飞机遥感、卫星遥感
天津医科大学
1.1医学图像的研究意义-其他应用
天津医科大学
1.1医学图像的研究意义
医学影像系
应用范围
• 放射治疗
在这个领域中计算机技术主要用来进行精确定位,根据 影像数据得到的图像,确定进行放射性治疗的特定部位, 从而引导仪器进行精确定位,避免正常组织遭受不必要 的放射性照射。
• 手术教学训练
通过断层扫描技术可以获得一系列人体某个部分的二维 切片图像。对这些切片数据进行计算机三维重建,能够 获得人体部位的三维模型,医生可以对三维模型进行手 术仿真。在虚拟环境中进行手术,不会发生严重的意外, 能够提高医生的协作能力,尤其在修补术方面有着重要 的应用前景。
天津医科大学
1.1医学图像的研究意义
医学图像处理概论

医学图像处理概论

第一章医学图像处理概论医学图像处理是一门综合了数学、计算机科学、医学影像学等多个学科的交叉科学，是利用数学的方法和计算机这一现代化的信息处理工具，对由不同的医学影像设备产生的图像按照实际需要进行处理和加工的技术。

医学图像处理的对象主要是X射线图像，CT(Computerized Tomography)图像，MRI(Magnetic Resonance Imaging)图像，超声(Ultrasonic)图像，PET(Positron emission tomography)图像和SPECT(Single Photon Emission Computed Tomography)图像等。

医学图像处理的基本过程大体由以下几个步骤构成：首先，要了解待处理的对象及其特点，并按照实际需要利用数学的方法针对特定的处理对象，设计出一套切实可行的算法；其次，利用某种编程语言（C语言，Matlab或其他计算机语言）将设计好的算法编制成医学图像处理软件，最终由计算机实现对医学图像的处理；最后，利用相关理论和方法或对处理结果进行检验，以评价所设计处理方法的可靠性和实用性。

因此，要正确掌握医学图像处理技术，除了具备算法设计（高等数学基础）和计算机程序设计能力外，对所要处理的对象及其特点的了解也是非常重要的，以下就对医学影像技术的发展及相关成像技术做简要的介绍。

第一节医学影像技术的发展现代医学影像技术的发展源于德国科学家伦琴于1895年发现的X射线并由此产生的X线成像技术(Radiography)。

在发现X射线以前，医生都是靠“望、闻、问、切”等一些传统的手段对病人进行诊断。

医生主要凭经验和主观判断确定诊断结果，诊断结果的正确与否与医生的临床经验直接相关。

X射线的发现彻底改变了传统的诊断方式，它第一次无损地为人类提供了人体内部器官组织的解剖形态照片，由此引发了医学诊断技术的一场革命，从此使诊断正确率得到大幅度的提高。

至今放射诊断学仍是医学影像学中的主要内容，应用普遍。

医学图像处理-绪论

医学图像处理-绪论

1代 2代 3代 4代
机械扫描
速度越来越快
电子扫描
5代
成像速度：10幅/秒
阵列处理器
第1章 绪论
1.1 数字图像处理在医学中的应用及研究课题
5. 核医学成像系统
放射性同位素扫描仪 相机：伪彩色成像，诊断脏器的机能 正电子CT（PET） 单光子CT（SPECT）
二 / 三维成像
二 维成像
采用个人电脑的单板图像系统
视频图像采集卡
输出流水线 处理
D/A
输出流水线 处理
D/A
R
G
B
监视器
A/D
摄像机
输出流水线 处理
D/A
接口
PC机
监视器
帧存储器
帧存储器
帧存储器
A/D
A/D
伪彩色处理
真彩色处理
第1章 绪论
1.3 数字图像处理系统
6. 硬件处理器
（1）阵列处理器（Array Processor） 做成单元式，进行FFT、卷积、相关、数字滤波等大批量的数字处理。 （2）流水线处理器（Pipeline Processor） 放置于数据通道上，数据一通过即进行了处理，常用于灰度变换、彩色编码等简单处理。
第1章 绪论
1.4 图像处理要解决的问题
1. 硬件设备
大部分硬件设备、大型图像系统都是国外进口的。
（1）输入设备：光导摄像管摄象机，CCD摄象机 （2）视频A/D、D/A （3）图像存储器：大规模高速DRAM （4）图像存储设备：硬盘、磁带机、光盘机 （5）图像硬拷贝：视频打印机、多幅照相机 （6）阵列处理器：大型图像系统中、X-CT、MRI
第1章 绪论
1.3 数字图像处理系统
4. 图像存储体
医学图像处理重点知识概要

医学图像处理重点知识概要

第三章 图象增强技术
1. 灰度直方图
定义：图象中象素灰度分布的概率密度函数；是灰度级的函数，描述的是图像中各灰度 级的像素个数,即横坐标表示灰度级，纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数；
性质:①反映图像灰度分布情况，丢失了像素的位置信息,不包含图象灰度分布的空间信 息，因此无法解决目标形状问题；②具有不唯一性，不同图象可能对应相同的直方图；③具 有可加性，即图象总体直方图等于切分的各个子图象的直方图之和；
(u,
v)
=
1 1+[D(u, v)
/
D10
]2n
n 为滤波器的阶次，D0 为截止频率
3）巴特沃斯高通滤波器：H (u , v ) = 1 + [ D0 / D (u , v )] 2n 通过高频分量，削弱低频分量
4）同态滤波：图像 f(x,y)是由光源产生的照度场 i(x,y)和目标的反射系数场 r(x,y)的共
1 I×J
I i =1
J
[x(i, j) − x(i, j)]2 归一化后： NMSE
j =1
=
i =1
[x(i, j) − x(i,
j =1
IJ
x2 (i, j)
j )] 2
i =1 j =1
∑ ∑ 绝对误差： MAE = 1
IJ
x(i, j) − x(i, j)
I × J i=1 j=1
1
∑ ∑ 峰值信噪比： PSNR = 10lg
1
x2 max
IJ
[x(i, j) − x(i, j)]2
I ⋅ J i=1 j=1
第二章 图像文件的格式
BMP 文件，不压缩形式(WORD 类型 2 个字节，DWOR、DLONG 4 个字节)
医学图像处理重点内容

医学图像处理重点内容


第六节 图像的三维重建与可视化
1、掌握图像三维重建的基本方法： 面绘制技术 体绘制技术
第七节 图像存储与传输系统
1、掌握图像存储与传输系统的概念 2、了解与ＰＡＣＳ相关的几个医学信息系统
图像存储与传输系统（简称ＰＡＣＳ）是应用数字成像技 术、计算机技术和网络技术，对医学图像进行采集、 存储、传输、检索、显示、诊断、输出、管理、信息处理 的综合应用系统。 医院信息系统（ＨＩＳ）放射科信息系统（ＲＩＳ）
医学图像的配准与融合 虚拟现实技术
DICOM数据通信技术
PACS系统
医学图像处理的应用
1. 辅助医生诊断 2．仿真多角度扫描 3．数字解剖模型 4．手术教学训练 5．制定手术计划 6．手术导航与术中监护…
第二节 医学图像处理基础
1、掌握图像数字化的过程：采样和量化（分别 对图像质量的影响）
2、掌握常用的图像数据格式 3、掌握灰度直方图的概念及性质 4、掌握伪彩色与假彩色的概念 5、掌握常用的体数据文件的格式（DICOM3.0）
傅里叶变换的一个最大的问题是：它的参数 都是复数，在数据的描述上相当于实数的两倍， 不易计算。为此，我们希望有一种能够达到相同 功能但数据量又不大的变换。
在此期望下，产生了DCT变换。 DCT变换系数 是实数。
图像的低频能量集中在左上角，高频能量集中在右下角。
DCT变换在图像处理中的应用
离散余弦变换实际上是傅立叶变换的实数 部分。主要用于图像的压缩，如目前的国际压缩 标准的JPEG格式中就用到了DCT变换。对大多数 图像，离散余弦变换能将大多数的信息放到较少 的系数上去，提高编码效率。
描 述 人 体 功 能 或 代 谢 的 功 能 成 像 模 式 （ Functional Imaging Modality）。比如PET正电子发射断层扫描成像、 SPECT单光子发射断层扫描成像、fMRI功能磁共振成像等。
医学图像处理教案

医学图像处理教案

医学图像处理教案第一章：医学图像处理概述1.1 医学图像的类型与来源1.2 医学图像处理的重要性1.3 医学图像处理的基本流程1.4 医学图像处理的发展趋势第二章：医学图像处理基本原理2.1 图像数字化2.2 图像增强2.3 图像复原2.4 图像分割2.5 特征提取与表示第三章：医学图像处理方法3.1 灰度处理方法3.2 彩色处理方法3.3 形态学处理方法3.4 滤波处理方法3.5 机器学习与深度学习方法第四章：医学图像分析与应用4.1 医学图像分析概述4.2 医学图像配准4.3 医学图像重建4.4 医学图像分割在临床应用中的实例4.5 医学图像处理在科研中的应用第五章：医学图像处理软件与工具5.1 医学图像处理软件概述5.2 Photoshop医学图像处理应用实例5.3 MATLAB医学图像处理工具箱5.4 ITK医学图像处理软件库5.5 医学图像处理与分析在实际应用中的选择策略第六章：医学图像的预处理6.1 图像标准化6.2 图像归一化6.3 图像配准6.4 图像滤波6.5 图像预处理在医学图像分析中的应用第七章：图像增强技术7.1 图像增强的目的与方法7.2 直方图均衡化7.3 对比度增强7.4 锐化技术7.5 伪彩色增强7.6 图像增强算法的评估第八章：图像复原技术8.1 图像退化的模型8.2 线性滤波器8.3 非线性滤波器8.4 图像去噪8.5 图像去模糊8.6 图像复原技术的应用实例第九章：图像分割技术9.1 阈值分割9.2 区域增长9.3 边缘检测9.4 基于梯度的分割方法9.5 聚类分割9.6 图像分割的评价指标第十章：特征提取与表示10.1 特征提取的重要性10.2 基于几何的特征提取10.3 基于纹理的特征提取10.4 基于形状的特征提取10.5 特征选择与降维10.6 特征表示技术第十一章：医学图像配准技术11.1 图像配准的概念与意义11.2 基于互信息的图像配准11.3 基于特征的图像配准11.4 基于变换模型的图像配准11.5 医学图像配准的应用实例11.6 图像配准技术的评估与优化第十二章：医学图像重建技术12.1 图像重建的基本原理12.2 计算机断层扫描（CT）图像重建12.3 磁共振成像（MRI）图像重建12.4 正电子发射断层扫描（PET）图像重建12.5 单光子发射计算机断层扫描（SPECT）图像重建12.6 医学图像重建技术的应用与挑战第十三章：医学图像分割在临床应用中的实例分析13.1 胸部X光图像分割13.2 磁共振成像（MRI）脑部图像分割13.3 超声图像分割在腹部器官检测中的应用13.4 计算机断层扫描（CT）图像分割在肿瘤诊断中的应用13.5 医学图像分割在手术规划与导航中的应用第十四章：医学图像处理在科研中的应用案例分析14.1 医学图像处理在生物医学研究中的应用14.2 医学图像处理在药理学研究中的应用14.3 医学图像处理在神经科学研究中的应用14.4 医学图像处理在心脏病学研究中的应用14.5 医学图像处理在其他领域的研究应用第十五章：医学图像处理与分析的未来趋势15.1 与机器学习在医学图像处理中的应用15.2 深度学习技术在医学图像诊断与分析中的应用15.3 增强现实（AR）与虚拟现实（VR）在医学图像教学与培训中的应用15.4 云计算与大数据在医学图像处理与分析中的挑战与机遇15.5 跨学科研究与国际合作在医学图像处理领域的进展重点和难点解析重点：1. 医学图像的类型与来源，及其在医疗领域的重要性。

医学图像概论

医学图像概论

息，而且还提供代谢、生化和生理功能等信息。 显微镜使人们观察到了肉眼所不能看到的微观世界。 各种内镜又使目力延伸到器官的内部，观察腔内的图像变化等。
二、医学图像处理技术及其应用
从成像系统所取得的图像形式多样，有静止的（如细胞切 片）也有运动的（如心脏图像）；有二维的、也有三维立 体的；有黑白的（如X线片），也有彩色的（电子内镜）。
医学图像的三维重建与可视化
医学图像的配准与融合 虚拟现实技术
DICOM数据通信技术
PACS系统
计算机辅助诊断
2．仿真多角度扫描
这一应用在CT扫描中有着重要意义。由于X射线对人体 的损害较大，因此不可能对病人进行多角度的扫描，通 过三维图形图像技术，可以对原始数据进行多角度重组， 仿真多角度扫描，该技术也称为虚拟切割。
3．数字解剖模型
根据影像数据重建三维数字模型，立体地显现人体或 其他生物组织的解剖结构，对于教学、培训有着重要 意义。
描 述 人 体 功 能 或 代 谢 的 功 能 成 像 模 式 （ Functional Imaging Modality）。比如PET正电子发射断层扫描成像、 SPECT单光子发射断层扫描成像、fMRI功能磁共振成像等。
4.多种成像模式
解剖成像模式 X光照相术
CT计算机断层扫描技术 MRI磁共振成像 US超声成像 光纤内窥镜图像
CT技术与三维医学图像
南非开普敦大学Cormack因其CT重建数学基础， 英国科学家Hounsfield因其实现x线在CT中的应用
获得1979年诺贝尔医学奖。
CT图像
3. PET技术与功能医学图像
正 电 子 发 射 断 层 扫 描 成 像 技 术 (Positron Emission Tomography，简称PET)是医学图像发展史中又一大重大 事件。与CT MRI等反映人体组织解剖信息不同，PET图像 能反映人体组织、器官的功能和代谢情况。即一般医学图像 反映的是人体的静止状态，PET图像反映其生病过程。
医学图像处理课件-图像处理1绪论

医学图像处理课件-图像处理1绪论

• 量子化（Quantitization）: 每个测量值都 是整数.
❖ 将连续数值变换到离散单元 ❖ 用整数表示
数字图像处理
• 对比度（Contrast）: 图像中灰度值的差异. • 解像度（Resolution）:单位图像内所包含的像
素点数. • 采样密度（Sampling density）: 像素间距 • 放大率（Magnification）:图像中的物体和它在
Discussion
❖针对概念上或作为数学描述的图形进行处理 和显示，并不是实体对象的图像处理和显示。
❖模型，光照，几何形状等. ❖计算机艺术“computer art”
• 计算机视觉（Computer Vision）：开发 可以解读自然场景内容的系统.
计算机图形
数字图像处理
• 计算机图形学（Computer Graphics）：
图像处理技术讲座（1） Digital Image Processing (1)
INTRODUCTION
简介
2006.2.24
Lixu Gu @ 2005 copyright reserved
为什么开设医学图像处理？
随着医学影像技术的日益成熟以及各种各样的 医学影像设备在医院中的广泛使用，可以便捷无 损的获取到人体内部组织信息图像，如何通过图 像处理技术对这些信息进行有效的处理，用于辅 助医生的诊断甚至进行手术规划等，具有重大的 社会效益和广泛的应用前景。正式在这种形势下， 结合生物医学工程专业开设了《医学图像处理》 课程。
❖针对概念上或作为数学描述的图形进行处理 和显示，并不是实体对象的图像处理和显示。
❖模型，光照，几何形状等. ❖计算机艺术“computer art”
• 计算机视觉（Computer Vision）：开发 可以解读自然场景内容的系统.

医学图像处理第1章医学图像处理绪论15 本章课件

（2）通过医学图像处理的学习，使学生掌握医学图像处理 的基本方法，逐渐形成观察、思考、分析和解决有关理 论和实践问题的能力。
学时安排及考试方式
48学时：30理论，18实验 • 平时成绩（20%）：根据实验、考勤等情况而定。 • 期末考试（80%）：闭卷笔试，以教师讲授的内容为主 要考试内容范围。
教材及参考书
医学图像处理
Medical Image Processing
课程简介
医学图像处理是一门综合了数学、计算机科学、医学影像 学等多个学科的交叉科学。是利用数学的方法和计算机这 一现代化的信息处理工具，对由不同的医学影像设备产生 的图像按照实际需要进行处理和加工的技术。
医学图像处理的地位
现代医学（影像）设备一般都配有图像工作站，这些工作 站具有丰富的图像处理与分析功能，作为生物医学工程或 相关专业的学生应该了解图像处理的相关内容；
理解和掌握医学图像处理的相关内容，对于充分开发和利 用医学影像设备的功能为临床服务至关重要；
理解和掌握医学图像处理的相关内容，也可以为开发出高 性能的图像处理软件奠定基础;
医学图像处理是生物医学工程专业的核心课程。
教学目的
（1）通过课程的学习，使学生掌握医学图像处理的基本概念、 基本原理，并在此基础上掌握医学图像处理的整体结构 框架。
PET在研究人体生理、病理、肿瘤成因、代谢机制、药物动 力学及脑科学方面都有十分重要的价值。
原理： 放射性同位素注入人体，释放的正电子与体内存在的电子 发生湮灭时发射伽马射线，经检测器阵列接收，根据接收 强度成像。
它反映活体靶组织在 某一时刻的血流灌注、 糖／氨基酸／核酸／ 氧代谢或受体的分布 及其活性状况，可同 时给出相应的活性生 理功能参数
PET

医学图像处理作业指导书

医学图像处理作业指导书第1章医学图像处理基础 (3)1.1 图像处理概述 (3)1.1.1 图像及其数字化表示 (4)1.1.2 图像处理的主要方法 (4)1.2 医学图像处理的重要性 (4)1.2.1 提高诊断准确性 (4)1.2.2 疾病早期发觉与预防 (4)1.2.3 病理研究与治疗 (5)1.3 医学图像的获取与显示 (5)1.3.1 医学图像获取 (5)1.3.2 医学图像显示 (5)第2章医学图像处理的基本概念 (5)2.1 图像的数字化表示 (5)2.2 图像的存储与格式 (6)2.3 医学图像的噪声与伪影 (6)第3章医学图像增强 (7)3.1 空间域增强方法 (7)3.1.1 灰度变换 (7)3.1.2 直方图均衡化 (7)3.1.3 局部增强 (7)3.2 频率域增强方法 (7)3.2.1 傅里叶变换 (7)3.2.2 低通滤波器 (7)3.2.3 高通滤波器 (7)3.2.4 同态滤波 (7)3.3 小波变换在图像增强中的应用 (8)3.3.1 小波变换基本原理 (8)3.3.2 小波系数增强 (8)3.3.3 小波域滤波器设计 (8)3.3.4 小波变换与其他增强方法的结合 (8)第4章医学图像分割 (8)4.1 基于阈值的分割方法 (8)4.1.1 全局阈值分割 (8)4.1.2 局部阈值分割 (8)4.1.3 动态阈值分割 (8)4.2 基于边缘检测的分割方法 (8)4.2.1 一阶导数边缘检测算子 (9)4.2.2 二阶导数边缘检测算子 (9)4.2.3 零交叉边缘检测 (9)4.3 基于区域的分割方法 (9)4.3.1 区域生长 (9)4.3.3 阈值分割与区域生长结合 (9)第5章医学图像配准 (9)5.1 图像配准的概念与分类 (9)5.2 基于特征的图像配准 (10)5.3 基于互信息的图像配准 (10)第6章医学图像重建 (11)6.1 逆投影重建法 (11)6.1.1 基本原理 (11)6.1.2 重建步骤 (11)6.1.3 优点与局限性 (11)6.2 线性最小二乘重建法 (11)6.2.1 基本原理 (11)6.2.2 重建步骤 (12)6.2.3 优点与局限性 (12)6.3 约束最小二乘重建法 (12)6.3.1 基本原理 (12)6.3.2 重建步骤 (12)6.3.3 优点与局限性 (12)第7章医学图像识别与分类 (12)7.1 特征提取与选择 (12)7.1.1 基本特征提取方法 (12)7.1.2 特征选择方法 (13)7.2 传统机器学习分类方法 (13)7.2.1 支持向量机（SVM） (13)7.2.2 决策树（DT） (13)7.2.3 随机森林（RF） (13)7.2.4 逻辑回归（LR） (13)7.3 深度学习分类方法 (13)7.3.1 卷积神经网络（CNN） (13)7.3.2 深度信念网络（DBN） (14)7.3.3 自编码器（AE） (14)7.3.4 对抗网络（GAN） (14)7.3.5 迁移学习 (14)第8章医学图像分析与应用 (14)8.1 骨折检测与评估 (14)8.1.1 骨折检测方法 (14)8.1.2 骨折评估方法 (14)8.1.3 骨折检测与评估在临床中的应用案例 (14)8.2 肿瘤检测与分类 (14)8.2.1 肿瘤检测技术 (14)8.2.2 肿瘤分类方法 (14)8.2.3 肿瘤检测与分类在临床中的应用案例 (15)8.3 心脏图像分析 (15)8.3.2 心脏结构分析 (15)8.3.3 心功能评估 (15)8.3.4 心脏图像分析在临床中的应用案例 (15)第9章医学图像处理技术的临床应用 (15)9.1 诊断与辅助诊断 (15)9.1.1 影像识别与分类 (15)9.1.2 影像分割与标注 (15)9.1.3 功能成像分析 (15)9.2 治疗规划与评估 (16)9.2.1 外科手术规划 (16)9.2.2 放疗计划优化 (16)9.2.3 介入治疗指导 (16)9.3 个性化医疗与精准医疗 (16)9.3.1 病理特征提取与分析 (16)9.3.2 基因表达谱与影像组学 (16)9.3.3 人工智能辅助诊断与治疗 (16)第10章医学图像处理技术的发展趋势与展望 (16)10.1 医学图像处理技术的挑战与机遇 (17)10.1.1 数据量激增带来的挑战 (17)10.1.2 医学图像数据的多模态与多尺度处理 (17)10.1.3 医学图像的隐私与安全性问题 (17)10.1.4 人工智能技术在医学图像处理领域的应用机遇 (17)10.2 深度学习在医学图像处理中的应用 (17)10.2.1 深度学习技术在医学图像分割中的应用 (17)10.2.2 深度学习在医学图像检测与识别中的应用 (17)10.2.3 深度学习在医学图像与重建中的应用 (17)10.2.4 深度学习在医学图像辅助诊断与预后评估中的应用 (17)10.3 医学图像处理技术的未来发展方向 (17)10.3.1 高效能计算在医学图像处理中的应用 (17)10.3.2 多学科交叉融合的发展趋势 (17)10.3.3 个性化医疗与精准医学图像处理 (17)10.3.4 医学图像处理在远程医疗及移动医疗领域的应用 (17)10.3.5 医学图像数据共享与标准化发展 (17)10.3.6 医学图像处理技术在新型诊疗方法中的摸索与实践 (17)第1章医学图像处理基础1.1 图像处理概述图像处理是指运用计算机技术对图像进行分析、处理和优化的一系列方法。

MedicalImage1(医学图像处理概述)

2
考试方式：
能力和素质（30%）：根据作业、实验、考勤、上课提问等情况 而定。 期末考试（70%）：闭卷笔试；以教师讲授的内容为主要考试内 容范围，辅之以教材和主要参考书中的内容。
3
第一章 医学图像处理概述
1.1 医学图像处理的起源及特点 1.2 医学图像处理的概念 1.3 图像处理系统组成
1.4 医学图像处理发展动向
6
三、CT技术与三维医学图像 Hounsfield和Cormack因发明CT获得1979年 诺贝尔医学和生理学奖。
7
Bloch和Purcell因发现NMR现象获得 1952年诺贝尔物理学奖。
8
发明MRI中Fourier重建方法的Ernst获 得1991年诺贝尔化学奖。
9
Lauterbur和Mansfield因发明MRI方法获 得2003年诺贝尔医学和生理学奖。
45
自从X—CT问世以来，技术有了很大的发展， 设备装置也不断地更新换代。早期的X－CT扫 描仪，数据采集与图像重建的计算过程需要较 长的时间，图像的分辨率相对比较低，而病人 接受的射线照射剂量却相对比较大。较新的X －CT装置采用多个检测器构成的扇形扫描方式， 它不仅减少了扫描与数据处理的时间，减少了 照射剂量，同时还改善了图像的分辨率。
数字矩阵
43
CT设备主要有以下三部分：①扫描部分由X线管、探测器和扫 描架组成；②计算机系统，将扫描收集到的信息数据进行贮存 运算；③图像显示和存储系统，将经计算机处理、重建的图像 显示在电视屏上或用多幅照相机或激光照相机将图像摄下。CT 成像流程如图
CT装置示意图
44


x 线图像可反映正常与病变组织的密度，如高密度和 低密度，但没有量的概念。CT图像不仅以不同灰度显 示其密度的高低，还可用组织对X线的吸收系数说明 其密度高低的程度，具有一个量的概念。实际工作中， 不用吸收系数，而换算成CT值，用CT值说明密度。单 位为Hu（Hounsfield unit）。 水的吸收系数为10，CT值定为0Hu，人体中密度最高 的骨皮质吸收系数最高，CT值定为+1000Hu，而空气 密度最低，定为-1000Hu。人体中密度不同和各种组织 的CT值则居于-1000Hu到+1000Hu的2000个分度之间。

医学图像处理与分析技术作业指导书

医学图像处理与分析技术作业指导书第1章医学图像处理基础 (4)1.1 数字图像处理概述 (4)1.1.1 图像定义与分类 (4)1.1.2 数字图像处理的发展 (4)1.1.3 数字图像处理的基本方法 (4)1.2 医学图像格式与数据结构 (4)1.2.1 医学图像格式 (4)1.2.2 医学图像数据结构 (4)1.3 医学图像处理的基本流程 (5)1.3.1 图像获取 (5)1.3.2 图像预处理 (5)1.3.3 图像分割 (5)1.3.4 特征提取 (5)1.3.5 模式识别 (5)第2章图像预处理技术 (5)2.1 图像增强 (5)2.1.1 直方图均衡化 (5)2.1.2 伽玛校正 (5)2.1.3 自适应直方图均衡化 (5)2.2 图像滤波与去噪 (6)2.2.1 均值滤波 (6)2.2.2 中值滤波 (6)2.2.3 高斯滤波 (6)2.2.4 双边滤波 (6)2.3 图像配准技术 (6)2.3.1 基于特征的图像配准 (6)2.3.2 基于互信息的图像配准 (6)2.3.3 基于强度信息的图像配准 (6)2.3.4 多模态图像配准 (7)第3章图像分割技术 (7)3.1 阈值分割法 (7)3.1.1 基本原理 (7)3.1.2 阈值选择方法 (7)3.1.3 阈值分割算法 (7)3.2 区域生长法 (7)3.2.1 基本原理 (7)3.2.2 生长准则 (7)3.2.3 区域生长算法 (7)3.3 边缘检测与轮廓跟踪 (8)3.3.1 边缘检测 (8)3.3.2 轮廓跟踪 (8)3.3.3 边缘检测与轮廓跟踪在图像分割中的应用 (8)第4章医学图像特征提取 (8)4.1 基本特征提取方法 (8)4.1.1 低级特征提取 (8)4.1.2 高级特征提取 (8)4.2 形状特征提取 (9)4.2.1 边界特征提取 (9)4.2.2 区域特征提取 (9)4.3 纹理特征提取 (9)4.3.1 统计纹理特征 (9)4.3.2 结构纹理特征 (9)4.3.3 基于模型的纹理特征 (9)第5章机器学习在医学图像分析中的应用 (9)5.1 支持向量机 (10)5.1.1 医学图像分类 (10)5.1.2 医学图像分割 (10)5.1.3 医学图像检测 (10)5.2 决策树与随机森林 (10)5.2.1 医学图像分类 (10)5.2.2 医学图像分割 (10)5.2.3 医学图像检测 (10)5.3 神经网络与深度学习 (11)5.3.1 医学图像分类 (11)5.3.2 医学图像分割 (11)5.3.3 医学图像检测 (11)第6章医学图像识别与分类 (11)6.1 传统图像识别方法 (11)6.1.1 特征提取 (11)6.1.2 机器学习分类器 (11)6.2 基于深度学习的图像识别 (12)6.2.1 卷积神经网络（CNN） (12)6.2.2 循环神经网络（RNN）及变体 (12)6.2.3 对抗网络（GAN） (12)6.3 深度学习模型优化与评估 (12)6.3.1 模型优化方法 (12)6.3.2 模型评估指标 (12)第7章医学图像分割技术进阶 (12)7.1 活动轮廓模型 (12)7.1.1 活动轮廓模型概述 (12)7.1.2 传统活动轮廓模型 (13)7.1.3 改进活动轮廓模型 (13)7.2 图割算法 (13)7.2.1 图割算法概述 (13)7.2.2 最大流最小割定理 (13)7.3 基于深度学习的分割方法 (13)7.3.1 深度学习概述 (13)7.3.2 卷积神经网络（CNN） (13)7.3.3 递归神经网络（RNN） (13)7.3.4 对抗网络（GAN） (13)7.3.5 神经网络结构改进 (14)7.3.6 深度学习分割方法的挑战与展望 (14)第8章医学图像融合技术 (14)8.1 图像融合概述 (14)8.2 基于多模态图像的融合方法 (14)8.2.1 预处理 (14)8.2.2 线性融合方法 (14)8.2.3 非线性融合方法 (14)8.3 基于深度学习的图像融合 (14)8.3.1 基于卷积神经网络（CNN）的融合方法 (15)8.3.2 基于对抗网络（GAN）的融合方法 (15)8.3.3 基于自编码器（AE）的融合方法 (15)8.3.4 基于循环神经网络（RNN）的融合方法 (15)第9章医学图像质量评估 (15)9.1 图像质量评价指标 (15)9.1.1 分辨率 (15)9.1.2 信噪比（SNR） (15)9.1.3 灰度层次 (15)9.1.4 对比度 (16)9.1.5 畸变 (16)9.2 主观评价与客观评价 (16)9.2.1 主观评价 (16)9.2.2 客观评价 (16)9.3 基于深度学习的图像质量评估 (16)9.3.1 卷积神经网络（CNN） (16)9.3.2 深度信念网络（DBN） (16)9.3.3 对抗网络（GAN） (17)9.3.4 迁移学习 (17)9.3.5 集成学习 (17)第10章医学图像处理与分析在实际应用中的案例分析 (17)10.1 脑部图像分析 (17)10.1.1 脑梗死的检测与评估 (17)10.1.2 脑肿瘤的识别与分级 (17)10.1.3 脑血管畸形的检测 (17)10.2 心脏图像分析 (17)10.2.1 冠状动脉病变的检测 (17)10.2.2 心肌梗死的诊断 (18)10.2.3 心脏瓣膜疾病的评估 (18)10.3.1 肺癌的早期筛查 (18)10.3.2 乳腺癌的检测与诊断 (18)10.3.3 肝脏肿瘤的识别与评估 (18)10.4 骨折检测与康复评估 (18)10.4.1 骨折的检测与定位 (18)10.4.2 骨折愈合过程的评估 (18)10.4.3 骨质疏松症的早期诊断 (18)第1章医学图像处理基础1.1 数字图像处理概述1.1.1 图像定义与分类图像是由像素点组成的二维或三维数据结构，用于表示现实世界的场景。

1医学图像处理-概述-本科


Compression (图像压缩)
Enhancement (图像增强)
Restoration
Reconstruction (图像恢复/重建)
个
物
体
输出 Object recognition
Representation & description
Segmentation
(物体识别)
(表示&描述)
(分割)
目前，数字图像处理向其他学科渗透并为其 他学科所利用，在信息社会中无论是理论 上还是实践上都具有巨大的研究价值和应 用前景。
1.2 数字图像处理的起源
• 数字图像处理早期主要应用于报纸业
– 远距离传输黑白照片 – 图像编码 图像传输 图像重现
5个灰度级 分辨率低 5个灰度级 分辨率高
15个灰度级 分辨率高
60
9Pixel(像素): (pixel=picture element)
y
数字图像处理 什么是图像
什么是数字图像
什么是数字图像处理
16 23
60
x
数字图像的表示
1) 数字图像可以用矩阵(Matrix)表示：
图像有高度H、宽度W和灰度级L(表示每个像素所用的字节数)
⎡ f11
V
=
⎢ ⎢ ⎢
f21 M
纸币识别 车牌识别
1.3 数字图像处理的应用领域-高能射线
伽马射线: 伽马成像, 主要用于医学 天文学
X射线: X射线成像, 医学(胸片 造影 扫 描), 工业检测
1.3 数字图像处理的应用领域-紫外线
紫外光: 矿物质, 谷物, 纺织品
1.4 数字图像处理的应用领域-红外 多光谱
多光谱遥感图像

医学图像处理第章绪论


MR Angiography Head S/I Projection
MRI Center, University of Rochester Medical School
Motor Activation - Right Index Finger Movement
%
100 75
5 0 25
1 Hz
2 Hz
MR成像原理简介
横向弛豫与纵向弛豫
自旋-自旋弛豫(spin-spin relaxation)
自旋-晶格弛豫(spin-lattice relaxation)
三种加权MRI图像
T1 Weighted
T2 Weighted
Spin Density Image
y
Axia l
y
Sagital
z y
x x
不同的CT扫描方式
不同的CT扫描方式
Ring of
Source Rotation Source Path
Detector s
X-rays
Object
y x
3-D 数据结构
z y x
z Iin(x; y,z)
X-Y Slices
(x,y; z) 15 12 22 42 52 62 72 82 92 11
CT Scanner & Example of CT Image
CT (by Picker) Colonoscopy with spiral CT
Spiral scan
GE 1.5T 高场强磁共振扫描系统(MRI）
MRI
Human Neck
Plane: Sequence:
Sagittal Spin Echo
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PET在研究人体生理、病理、肿瘤成因、代谢机制、药物 动力学及脑科学方面都有十分重要的价值。
成像原理
放射性同位素注入人体，同位素的正电子在湮 灭时发射伽马射线，经检测器阵列接收，根据接收 强度成像。 它反映活体靶组织在某一时刻的血流灌注、糖/ 氨基酸 / 核酸 / 氧代谢或受体的分布及其活性状况， 可同时给出相应的活性生理功能参数
缺点：不能反映组织和病灶的三维空间；不是数字
化的形式
二、超声成像
在第二次世界大战时期发展起来的雷达和声纳
的基础上，应用超声脉冲反射原理发展了各种超声 成像技术。
二、超声成像
超声成像是利用超声束扫描人体，通过对反射信号 的接收、处理，以获得体内器官的图象。 超声波对人体无辐射伤害。
B超只是超声波成像仪的一种，适合对人体解剖结
手术导航与术中监护
在手术过程中通过超声，MR的实时扫描反馈，在图像
的引导下进行定位。手术导航可以在无需介入的环境下，将 计算机处理的三维模型与实际手术进行定位匹配，使得医生 看到的图像既有实际图像，又叠加了图形，使有用的信息更 多，可以很好地引导医生进行进行手术。
由于计算机的介入，使得传统的外科手木可以更加精确， 对病人的损伤更加微小。可以断定，这种手术方式必将成为 未来的主流，并且已经得到国内外多家商业公司和研究机构 的关注。
MRI 特点
图像清晰 无电磁辐射损伤
对软组织具有更高的分辩率
多方向、多参数成像
无需用造影剂就能对心血管成像
不仅能显示人体解剖及其病理变化的信息，
还提供了有关器官功能性和分子水平的诊断 信息。
多参数成像
任意方位成像
高对比成像，详尽解剖信息
全身成像
多模态成像
Structure image Cerebrovascular DTI
医学影像技术发展概述
现代医学影像技术起源于1895年伦琴发现的X线。 X射线的发现为现代医学影像技术的发展奠定了基
础。
各种影像检查技术不断涌现，彻底改变了传统的
诊断方式。
一、 X 线成像
1895年伦琴发现X射线，并因此于1901年获 得首届诺贝尔物理学奖
一、 X 线成像
X线的发现及应 用，使得人们通过X 线第一次观察到人 体内部的结构，为 医生确诊疾病的病 因提供了重要的信 息。
仿真多角度扫描
这一应用在CT扫描中有着重要意义。由于 X射线对人体的损害较大，因此不可能对病人 进行多角度的扫描，通过三维图形图像技术， 可以对原始数据进行多角度重组，仿真多角 度扫描，该技术也称为虚拟切割。
虚拟内窥镜
制定手术计划
可以利用手术前获得的图像数据，帮助 医生合理、定量地制定手术方案，对于选择 最佳手术路径，减小手术损伤和对临近组织 损害，提高病变体定位精度，完成复杂外科 手术和提高手术成功率等都具有十分重要的 意义。
三、 CT 成像
Hounsfield 和 Cormack 因发明 CT 获得 1979 年诺贝尔医学和生理学奖。这是在诺贝尔奖 的历史上第一次由工程技术人员获奖。
三、 CT 成像
原理：X线管和探测器都装在支架上，可沿一直线
移动（平移）和旋转，线管产生已知强度的细束射
线，探测器则测量透过的射线强度，得到组织断层 图像或三维图像
没有MRI高。
对血管病变、消化道腔内病变以及
某些病变难以定性。
只能对组织结构进行成像，不能进 行功能性成像。
四、核医学成像
正 电 子 发 射 断 层 扫 描 成 像 技 术 (Positron Emission
Tomography ，简称 PET) 是医学图像发展史中又一大重大 事件。与CT、MRI等反映人体组织解剖信息不同，PET图 像能反映人体组织、器官的功能和代谢情况。即一般医 学图像反映的是人体的静止状态，PET图像反映其生病过 程。这些信息有助于更早地发现疾病，并判断疾病的性 质及发展程度。 目前核医学领域广泛使用的是SPECT和PET。
辅助医生诊断
通过图形图像技术，可以对影像进行任意放大、缩小、旋转、对比 度调整、三维重建等处理，提供具有真实感的三维医学图像，弥补影像 设备在成像上的不足，便于用户从多角度、多层次进行观察和分析，并 使用户能有效地参与数据的处理分析过程，能够对病变体及其他感兴趣 的区域进行定性直至准确的定量分析，从而可以提高医疗诊断的准确性 和正确性。
BOLD fMRI
MRS
无辐射
功能磁共振成像（ fMRI ）
fMRI是二十世纪九十年代初期在磁共振 成像技术的基础上迅速发展起来的能够反映 大脑功能活动的一种MRI成像方法。它是通 过血流的变化间接测量大脑在受到刺激或发 生病变时功能的变化。 应用领域：神经外科术前计划系统；脑 工作机制的研究；重大脑部疾病发病机制的 研究。
MRI 图像与 PET 图像比较
核医学成像与CT/MRI融合
解剖结构成像（如CT图像 ）具有很高的空间分辨率，而 核医学成像能得到不同器官或 脏器的功能性信息。 近年来，人们利用图像融 合 (fusion) 技术，把解剖结构图 像（CT或MRI图像）与核医学 图像融合在一起，使得在一幅 图像上既包含组织结构的信息 又包含组织功能的信息，这对 于神经外科术前计划和脑科学 研究中的功能定位等都有重要 的作用。
成像原理
PET
PET 图像
核医学成像特点
核医学成像的空间分辨率远没有MRI和CT 高，但是，核医学成像是目前唯一可以在 亚分子和分子水平上成像的技术。
核医学成像主要取决于脏器或组织的血流、 细胞功能、细胞数量、代谢活性等因素， 而不是取决于组织密度的变化。
核医学成像特点
核医学显像是一种功能显像，影像的清晰度 主要取决于脏器或组织的功能状态 不同脏器显像需用不同的放射性药物 同一器官不同目的的显像需用不同的显像剂 是一种对人体无创、安全而有效的成像方法
第2节
医院图像处理技术及其应用
引 言
医生在临床上越来越依赖医学图像，医学 图像在现代医学中占有越来越重要的位臵。 医学图像的定性判读已经越来越不适应临 床的需要。
门诊量越来越大 数据量越来越多
医生工作量大，容易疲劳和 分心，造成诊断正确率下降
高度依赖于医生的经验，T 成像
三、 CT 成像
CT 成像的优点
与传统的X线检查手段相比，CT 具有以下优点：
能获得真正的断面图像，具有非常
高的密度分辨率，
可准确测量各组织的X线吸收衰减值，
并通过各种计算进行定量分析。
CT 成像的局限性 CT成像的局限性：
对软组织获得的图像的密度分辨率
MRI 历史
1946年 ，美国加州斯坦福大学的 Bloch 和麻省哈佛大学的Purcell分别发现 了物质的核磁共振现象。应用于化学分析，共享1952年诺贝尔物理奖。
Felix Bloch
Edward Purcell
Paul C. Lauterbur
Peter. Mansfield
1973年，纽约州立大学 Lauterbur 首先提出了利用磁共振成像技术。 1977年，Mansfield提出了快速成像方法。（Lauterbur和Mansfield因上述 贡献分享了 2003 年度Nobel 生理医学奖） 1992年，BELL实验室的Ogawa提出了BOLD fMRI技术，开启了功能磁共 振研究领域。
PET/MRI 融合图像
制约核医学成像因素
投资昂贵，推广受限 扫描结构极为复杂 成本高，操作不方便，对物理、化学和核 医学临床人员素质要求极高 检查费用很高，一般患者负担不起
五、 MRI 成像
磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging, MRI) 是在X-CT出现后又一重大发明，它是医 学、化学、物理学、电子学、电子计算机技 术、X-CT技术和磁共振波谱技术等学科相结 合的产物。 MRI所提供的信息比X-CT多。因 此，有人说MRI是二十一世纪的影像技术。
医学影像的定量分析是医学影像学发展的必然要求
医学图像处理的重要性
所谓的医学图像处理与分析就是借助计 算机这一工具，根据临床特定的需要利用数 学的方法对图像进行各种加工和处理，以便 为临床提供更多的诊断信息或数据。
医学图像处理是医学影像学从定性影像学发展 到定量影像学的必要手段。
医学图像处理的概念
PET图像 医学功能图像 SPECT图像 fMRI图像
医学图像的分类
根据成像设备形成的是模拟信号还是数字信号：
模拟图像 传统X线图像
CR图像 医学图像 DR图像 CT图像 数字图像 MRI图像
fMRI图像
PET图像 SPECT图像 DSA图像
小结
不同医学影像都有其特点，在临床上扮演 着不同的角色，任何一种成像技术都不能 代替其他成像技术，它们相辅相成，互相 补充。 任何事物的发展都是从量变到质变的过程， 肿瘤的发展也是这样。根据统计学方法的 研究结果，SPECT可以比CT提前3个月诊 断出癌症，PET一般比SPECT还要早3个月 诊断出癌症。
一、 X 线成像
经过百年的发展， 应用 X 线机可观察人体 内部的骨骼、肺结核病 变等，通过造影技术， 可以观察心脏、血管及 消化道等管状器官。 X 线机是临床医院必备的 医疗设备。随着相关科 技的发展， X 线投影成 像技术，一直在不断地 改进和发展。
一、 X 线成像
原理： X线透过人体时，各种脏器与组织对 X线的吸 收强度不同，透射X射线强度不同，因而在接收端将 得到不同的射线强度，从而在胶片上的到人体内部 的影像。
根据用于成像的 物质波的不同：
X线图像 X线平片 DSA图像 CR图像 DR图像
CT图像
医学图像 放射性同位素图像 超声图像 磁共振图像 PET SPECT B超 彩超 MRI
fMRI