第一章 医学图像处理概论
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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。
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。