医学图像处理

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出版者:高等教育
作者:丁明跃//蔡超
出品人:
页数:200
译者:
出版时间:2010-3
价格:22.00元
装帧:
isbn号码:9787040288476
丛书系列:
图书标签:
  • 1
  • 医学图像处理
  • 图像处理
  • 医学影像
  • 计算机视觉
  • 图像分析
  • 生物医学工程
  • 医疗影像
  • 深度学习
  • 模式识别
  • 图像分割
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具体描述

《医学图像处理》内容简介:随着医学成像技术的发展与进步,图像处理在医学研究与临床医学中的应用越来越广泛。与一般意义上的图像处理比较,医学图像处理有其特殊性和不同的侧重点,因此编写一本适用于生物医学工程专业的图像处理教材是十分必要的。本教材在作者多年从事医学图像处理及医学图像分析课程教学工作基础上,由自编讲义、课件等汇编而成,主要讲授对象为生物医学工程专业本科生、硕士研究生以及其他非电类专业毕业的博士研究生,也可以作为从事生物医学工程专业研究工作的青年教师的自学丛书。本教材不仅包含图像滤波、图像恢复、边缘检测、轮廓提取、图像编码等传统经典图像处理内容,同时也重点对于医学图像分析中所广泛涉及的两个最为重要的内容——图像分割与图像配准进行了详细介绍。本教材特别在课程内容讲述过程中加入了作者多年来从事图像处理,尤其是与医学图像处理相关的研究工作内容,从而使该教材与传统的图像处理教材比较,更具实用性和先进性,为读者了解和掌握医学图像处理的主要理论和技术方法奠定了基础。

《光影之间:解密生命奥秘的视觉之旅》 生命,宛如一首写在大地上的宏大史诗,而我们,如同探索未知的旅人,渴望触及那些隐藏在表象之下的精妙篇章。在现代医学的宏伟画卷中,一门独特的艺术与科学交融的学科——“光影之间”——正以前所未有的力量,为我们揭示着生命最深邃的秘密。它不是血肉的直接触碰,也不是症状的简单罗列,而是一种借助科技之眼,洞悉细胞肌理、器官运作乃至疾病悄然侵袭的视觉语言。 本书并非关于具体的疾病治疗方案,也不涉及临床诊断的具体流程,更不会深入探讨药物的化学成分或是手术的器械操作。它所聚焦的,是一条截然不同的探索路径:我们如何通过“看”,来理解“生命”本身?我们如何利用无形的电磁波、声波,甚至是光,转化为我们能够理解的图像,从而绘制出生命内部的精密地图? 本书将带领您踏上一场穿越人体内部的奇幻旅程,这是一场关于“看见”的革命。我们不会详细介绍MRI(磁共振成像)的物理原理,也不会深入讲解CT(计算机断层扫描)的X射线剂量学。相反,我们将从更广阔的视角,审视这些技术如何从无到有,如何将肉眼不可见的身体内部景象,转化为一幅幅生动而信息丰富的画面。您将了解到,最初的医学影像技术是如何萌芽的,它们是如何在科学家的不懈努力下,一步步突破技术的瓶颈,最终成为现代医学不可或缺的工具。 我们将一同回顾那些塑造了我们对人体理解的里程碑式的影像发现,但不会涉及具体病例的分析。您将看到,正是这些影像,让我们得以窥见骨骼的坚韧,肌肉的律动,血管的脉络,甚至是神经元之间那微弱却至关重要的信号传递。我们将重点探讨,这些看似静态的图像,如何承载着动态的生命信息,它们是如何帮助科学家和研究人员理解人体在健康状态下的正常运作,以及在病变发生时的细微变化。 本书将侧重于影像技术发展背后的人文关怀与科学精神。您会发现,每一个影像的进步,都凝聚着无数科学家对未知的好奇,对生命的敬畏,以及对解除病痛的渴望。我们将描绘这些技术是如何从实验室走向临床,如何成为医生诊断疾病的重要辅助手段,但不会列举具体的诊断案例。您将明白,医学影像的出现,不仅仅是技术的革新,更是人类在与疾病斗争中,获得的一双更锐利的“眼睛”。 我们也将触及影像技术如何支持科学研究的广阔领域。例如,在神经科学中,脑成像技术如何帮助我们理解思维的奥秘,记忆是如何形成的。在遗传学研究中,影像技术如何辅助我们观察基因表达对细胞形态的影响。这些都将是本书的重点,我们关注的是影像技术作为一种工具,如何拓展了我们对生命过程的认知边界,而不是具体的生物学研究结论。 此外,本书还将展望未来医学影像技术的发展趋势。或许是更精细的分辨率,或许是更快速的扫描,抑或是能够实时监测体内化学反应的新型技术。我们会探讨这些未来的可能性,以及它们将如何进一步深化我们对生命现象的理解,但不会深入到具体的技术参数或研发细节。 《光影之间:解密生命奥秘的视觉之旅》旨在提供一种全新的视角,让我们理解科技如何成为我们探索生命奥秘的强大助手。它不是一本操作指南,也不是一本理论教材,而是一部关于“看见”的史诗,一部关于人类智慧如何捕捉生命之美的赞歌。通过本书,您将体验到,当科学的光芒穿透黑暗,当技术的镜头聚焦生命,我们就能以前所未有的清晰度,阅读生命这本最伟大的书。这是一次关于视觉、关于认知、关于无限可能的探索,一次让你重新认识“看见”力量的旅程。

作者简介

目录信息

第一章 引言 1.1 图像的定义 1.2 图像的分类 1.3 图像处理的定义 参考文献 习题第二章 图像处理基本知识 2.1 人眼的结构 2.2 四邻域与八邻城 2.3 图像的二维与一维表示 2.4 图像直方图 2.5 图像质量评价与度量 2.6 不同类型医学图像特点分析 参考文献 习题第三章 图像滤波、恢复与增强 3.1 图像噪声 3.2 常用的图像滤波方法 3.3 图像增强 3.4 图像恢复的定义 3.5 图像恢复方法 3.6 图像插值 参考文献 习题第四章 边缘检测 4.1 图像边缘的定义 4.2 图像梯度 4.3 图像边缘梯度算子 4.4 高斯-拉普拉斯算子 4.5 Canny算子 4.6 边缘与轮廓 参考文献 习题第五章 图像分割 5.1 图像分割的定义 5.2 基于门限的图像分割方法 5.3 区域生长 5.4 分水岭方法 5.5 基于纹理的图像分割 参考文献 习题第六章 图像轮廓提取 6.1 主动轮廓模型 6.2 水平集方法 6.3 主动形状模型方法 参考文献 习题第七章 图像配准 7.1 图像配准的定义 7.2 图像配准的主要应用 7.3 图像配准方法的分类 7.4 基于区域的配准方法 7.5 基于特征的配准方法 7.6 点映射的配准方法 7.7 基于互信息的配准方法 7.8 非刚性医学图像配准 7.9 基于水平集的非线性配准 参考文献 习题第八章 数学形态学 8.1 简介 8.2 一些基本定义 8.3 形态学算子 参考文献 习题第九章 基于偏微分方程的图像处理方法 9.1 偏微分方程理论及其在图像处理中的应用 9.2 各向异性图像模型 9.3 基于异质扩散的图像边缘特征提取 9.4 基于异质扩散的图像噪声抑制 参考文献 习题第十章图像压缩 10.1 图像压缩的一般过程 10.2 图像压缩方法的分类 10.3 无损压缩方法 10.4 有损压缩方法 10.5 常用的医学图像压缩格式 参考文献 习题
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读后感

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用户评价

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这本《医学图像处理》着实让我大开眼界,虽然我对这个领域是初来乍到,但书中的讲解清晰易懂,让我这个非专业人士也能逐步领略到医学图像的神奇之处。开篇就为我勾勒出了医学图像处理的宏大图景,从基础的概念到核心的技术,循序渐进,不至于让我望而却步。书中对于各种成像技术的介绍,比如X光、CT、MRI的原理和特点,都讲解得非常到位,让我对这些我们日常生活中经常听到的技术有了更深的理解。我尤其喜欢书中对图像增强和分割的章节,作者用了很多生动的例子和图示,解释了如何让模糊的图像变得清晰,如何从复杂的图像中提取出我们真正关心的信息,比如病灶的位置和形态。这一点对于非专业读者来说是至关重要的,它让我能够更直观地感受到技术的力量,而不是仅仅停留在抽象的理论层面。而且,书中对图像配准的讲解,让我明白了不同时间、不同设备拍摄的图像如何能够“对齐”,这对于疾病的诊断和治疗方案的制定有着多么关键的作用。这本书并没有局限于技术本身,还融入了许多实际的应用案例,让我看到了这些技术是如何在临床实践中发挥巨大价值的,这比枯燥的理论讲解更能激发我的兴趣。

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这本《医学图像处理》绝对是那些对影像科学充满好奇,但又苦于找不到合适入门书籍的读者的福音。我之前对医学影像的认识仅限于“拍片子”,而这本书则让我看到了影像背后的“灵魂”——处理技术。书中将复杂的图像形成、采集和分析过程,用一种条理清晰、逻辑严密的方式呈现在读者面前。我尤其喜欢书中对于图像压缩和编码的讲解,让我理解了为何医学图像可以被高效地存储和传输,这对于现代医学信息化建设至关重要。此外,关于图像分割中各种算法的对比分析,作者非常细致地阐述了各自的优缺点以及适用场景,这使得我在理解不同方法的原理的同时,也能对其应用价值有更清晰的认识。这本书并没有回避算法的细节,但作者的引导非常到位,通过大量的图示和实际案例,将抽象的算法转化为可视化的操作,让我这个非技术背景的读者也能有所领悟。它不仅仅是一本技术手册,更是一本能够激发读者对医学影像领域进行深度探索的启迪之作,让我看到了科学的严谨性和艺术的美感是如何在医学图像处理中完美融合的。

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从一个完全没有相关背景的角度来说,这本书《医学图像处理》是一扇通往未知世界的大门。它没有卖弄高深的术语,而是用一种非常“接地气”的方式,将那些原本听起来可能很遥远的科学技术,一点点地展现在我的面前。我原本以为医学图像处理只是医生看片子时的辅助工具,但读完这本书,我才明白其背后蕴含着多么精密的计算和多么严谨的科学。书中对三维重建的介绍,让我惊叹于如何将二维的切片信息“立体化”,从而更全面地观察器官和组织的结构。而关于特征提取和模式识别的部分,更是让我看到了人工智能在医学诊断中的巨大潜力,如何通过算法自动识别出肉眼难以察觉的异常。我特别欣赏书中关于图像量化和统计分析的内容,它教会我如何从图像数据中提取出有用的统计信息,为疾病的定量评估和预后预测提供依据。这本书的语言风格很朴实,但其中蕴含的知识却非常丰富,它让我开始思考,那些我们习以为常的医学检查背后,究竟有多少科技在默默地工作。读这本书,就像是在与一群智慧的探索者对话,他们用数据和算法,为人类的健康事业贡献着力量。

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我必须说,这本书《医学图像处理》给了我一个全新的视角来理解我们所处的这个技术飞速发展的时代。书中关于图像融合的章节,让我看到了不同模态的医学图像(比如CT和MRI)如何“强强联合”,提取出更丰富、更全面的诊断信息,这对于提升诊断的精准度具有不可估量的价值。我对于书中关于图像分类和识别的探讨尤其感兴趣,它让我看到了计算机如何能够“学习”和“理解”医学图像,从而辅助医生进行更快速、更准确的诊断。作者在讲解过程中,并没有仅仅停留在技术的表面,而是深入到背后的原理和算法,并用通俗易懂的语言加以解释。例如,在阐述图像小波分解时,作者通过生动的类比,让我理解了如何从不同的尺度上去分析图像的细节,这对于疾病的早期发现和精细化治疗具有重要意义。这本书的叙述方式非常多元,时而严谨地介绍理论,时而用生动的案例说明实践,让我始终保持着阅读的兴趣。它让我明白,医学图像处理不仅仅是技术,更是一种能够赋能医疗,造福人类的强大力量。

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阅读《医学图像处理》的过程,对我而言是一次充满挑战却又收获颇丰的旅程。这本书并非轻松的读物,它深入探讨了数字信号处理在医学成像领域的应用,其中涉及大量数学和算法的细节。然而,作者的叙述方式却有着一种独特的魅力,它不会生硬地堆砌公式,而是尝试将复杂的数学原理与图像处理的实际需求紧密结合。例如,在讲解滤波器设计时,作者不仅给出了理论推导,还结合了实际的噪声抑制和边缘检测的应用场景,让我能理解为何选择某种特定的滤波器,以及它在不同情况下的优劣。书中对傅里叶变换、小波变换等核心概念的阐述,虽然需要一定的数学功底,但作者通过丰富的示意图和逐步深入的解释,帮助我克服了初期的困惑,逐渐掌握了这些工具在图像分析中的关键作用。尤其让我印象深刻的是关于图像复原的章节,它不仅仅是简单地去除伪影,更涉及如何根据先验知识和模型来“重构”丢失的信息,这对于理解医学图像的局限性和提高诊断的准确性有着重要的启发。这本书的逻辑结构非常严谨,章节之间的过渡自然而流畅,让我能够沿着作者的思路,一步步构建起对医学图像处理技术体系的认识。

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丁老板的课,丁老板的书。。。

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