目錄
第一章 醫學影像處理概論
第一節 醫學影像技術的發展
第二節 醫學影像物理意義
一、X線
二、CT
三、MRI
第三節 醫學影像智能分析及其應用
第二章 醫學影像與MATLAB
第一節 MATLAB基礎知識
一、MATLAB2021b工作界面
二、MATLAB數據類型
三、MATLAB常見的指令與特殊符號
第二節 MATLAB矩陣
一、矩陣定義
二、矩陣創建
三、矩陣運算
四、矩陣索引
第三節 MATLAB編程基礎
一、控制語句
二、M文件
第四節 MATLAB醫學影像基礎
一、醫學影像的基本格式
二、醫學影像的讀寫
三、醫學影像的計算
第三章 醫學影像的特徵
第一節 顏色特徵
一、顏色空間
二、直方圖特徵
三、案例分析
第二節 紋理特徵
一、灰度共生矩陣
二、灰度差分統計
三、自相關函數
四、案例分析
第三節 形狀特徵
一、邊界特徵
二、區域特徵
三、案例分析
第四節 特徵分析
第四章 參數估計與假設檢驗
第一節 參數估計
一、計量資料的統計描述
二、均數的抽樣誤差與標準誤
三、t分佈
四、總體均數的區間估計
第二節 假設檢驗
一、假設檢驗的基本步驟
二、假設檢驗中的兩類錯誤
三、假設檢驗的注意事項
四、假設檢驗和區間估計的關係
第三節 t檢驗
一、單樣本t檢驗
二、兩獨立樣本t檢驗
三、配對樣本t檢驗
第四節 方差分析
一、完全隨機設計的方差分析
二、隨機區組設計的方差分析
第五章 相關與線性回歸
第一節 相關分析
一、協方差與相關係數
二、秩相關
三、偏相關
第二節 簡單線性回歸
一、簡單線性回歸模型
二、簡單線性模型的最小二乘擬合
三、σ2的估計
四、簡單線性回歸的比較
第三節 多元線性回歸
一、多元線性回歸模型
二、模型假設
三、多元模型的最小二乘擬合
四、ε方差σ2的估計
第四節 模型適用性檢驗與修正
一、模型適用性檢驗
二、殘差分析
三、杠桿與強影響點的診斷
四、多重共線性分析
第五節 疼痛敏感性與腦白質神經機制在性別間的差異
一、問題
二、數據
三、耐受閾限模型
四、模型殘差的分析
五、模型的調整
六、結論
第六章 圖像與機器學習
第一節 模型的評估方法
一、留出法
二、交叉驗證法
三、自助法
第二節 常用的機器學習演算法
一、Logistic回歸
二、支持向量機
三、MATLAB示例
第三節 模型的性能度量
一、回歸模型的評估指標
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