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醫學數字圖像處理(第2版科學出版社十四五普通高等教育本科規劃教材)

  • 作者：編者:周濤//陸惠玲//胡伏原|責編:莫永國
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030815019
  • 出版日期：2025/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：299
人民幣：RMB 78 元      售價：元
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內容大鋼
    醫學數字圖像處理是在電腦科學、醫學、物理學、數學等基礎上發展起來的一門學科，它可以輔助臨床醫生進行研究、診斷和治療，演算法是其發展的原動力。本書注重對圖像處理中的基本概念、基本演算法的詳細解釋和推理，注重理論與應用相結合，內容覆蓋醫學數字圖像處理技術的主要知識點，共8章，包括醫學數字圖像成像機理和臨床應用、醫學數字圖像處理基礎、醫學數字圖像增強、醫學數字圖像分割、醫學數字圖像配准、醫學數字圖像融合和醫學數字圖像特徵分析與提取等。
    本書可作為生物醫學工程、電子信息科學與技術、電腦科學與技術、信息和信號處理、醫學影像工程、醫學影像技術等專業專科、本科和研究生的專業基礎課教材，也可供上述專業相關領域的科技人員參考。
作者介紹
編者:周濤//陸惠玲//胡伏原|責編:莫永國
目錄
第1章  緒論
  1.1  數字圖像處理在醫學中的應用
    1.1.1  超聲
    1.1.2  X射線及X射線負片
    1.1.3  X-CT
    1.1.4  磁共振成像(MRI)
    1.1.5  顯微圖像分析測量系統
    1.1.6  電子內窺鏡系統
    1.1.7  PACS
    1.1.8  數字人體
  1.2  數字圖像處理系統
  1.3  圖像處理要解決的問題
  1.4  醫學數字圖像處理髮展方向
  1.5  小結
  參考文獻
第2章  醫學數字圖像成像機理和臨床應用
  2.1  基本名詞解釋
  2.2  X射線影像
  2.3  超聲影像
  2.4  CT影像
  2.5  MRI影像
  2.6  核醫學影像
    2.6.1  PET醫學影像
    2.6.2  SPECT醫學影像
    2.6.3  fMRI醫學影像
  2.7  分子影像學
  2.8  小結
  參考文獻
第3章  醫學數字圖像處理基礎
  3.1  圖像的表示
    3.1.1  圖像和圖像處理
    3.1.2  數字圖像的矩陣表示
  3.2  圖像的數字化
    3.2.1  採樣
    3.2.2  量化
    3.2.3  空間和灰度解析度
  3.3  像素間的鄰域和鄰接
    3.3.1  鄰域
    3.3.2  鄰接性
    3.3.3  連通性和距離
  3.4  圖像灰度直方圖及其運算
    3.4.1  灰度直方圖
    3.4.2  灰度直方圖的應用
    3.4.3  灰度直方圖的均衡化
  3.5  基於像素的圖像運算
    3.5.1  基於像素的灰度變換—點運算
    3.5.2  基於像素的圖像代數運算
    3.5.3  基於像素的圖像邏輯運算
    3.5.4  基於像素的圖像幾何運算
  3.6  小結

  參考文獻
第4章  醫學數字圖像增強
  4.1  概述
  4.2  醫學數字圖像的空域增強
    4.2.1  空域增強
    4.2.2  空間平滑濾波器
    4.2.3  空間銳化濾波器
    4.2.4  基於多幅圖像的平均方法
  4.3  醫學數字圖像的頻域增強
    4.3.1  傅里葉變換及圖像的頻域特徵
    4.3.2  頻域增強
    4.3.3  頻域平滑濾波器
    4.3.4  頻域銳化濾波器
  4.4  小結
  參考文獻
第5章  醫學數字圖像分割
  5.1  醫學數字圖像分割概念
  5.2  基於閾值的分割方法
    5.2.1  基於閾值的分割方法定義和特點
    5.2.2  簡單直方圖分割法
    5.2.3  最佳閾值分割法
    5.2.4  Otsu演算法
  5.3  基於邊緣檢測的分割方法
    5.3.1  圖像邊緣定義
    5.3.2  圖像邊緣與導數(微分)的關係
    5.3.3  一階微分銳化
    5.3.4  二階微分銳化
    5.3.5  微分銳化實現程序
  5.4  基於邊界跟蹤的分割方法
    5.4.1  邊界跟蹤原理
    5.4.2  邊界跟蹤基本方法
    5.4.3  基於光柵跟蹤的邊界分割方法
  5.5  基於區域的分割方法
    5.5.1  區域生長
    5.5.2  區域分裂-合併
  5.6  基於輪廓模型的分割方法
    5.6.1  Snake模型
    5.6.2  傳統Snake模型的離散形式
    5.6.3  Snake模型初始輪廓的確定
    5.6.4  傳統Snake模型舉例計算
    5.6.5  傳統Snake模型存在的缺點
    5.6.6  GVF Snake模型
  5.7  基於數學形態學的分割方法
    5.7.1  數學形態學基本知識
    5.7.2  基本概念
    5.7.3  二值形態學
    5.7.4  灰度形態學
    5.7.5  灰度形態學梯度
  5.8  基於水平集模型的分割方法
    5.8.1  水平集理論

    5.8.2  水平集模型實例
  5.9  基於U-Net模型的分割方法
    5.9.1  U-Net分割網路
    5.9.2  卷積操作
    5.9.3  池化層
    5.9.4  上採樣層
    5.9.5  跳躍連接
    5.9.6  注意力機制
  5.10  分割結果的評價指標
  5.11  小結
  參考文獻
第6章  醫學數字圖像配准
  6.1  引言
    6.1.1  基本概念
    6.1.2  醫學數字圖像配准方法的分類
    6.1.3  醫學數字圖像配准步驟
    6.1.4  醫學數字圖像配準的基本框架
  6.2  圖像的基本變換
    6.2.1  剛體變換
    6.2.2  仿射變換
    6.2.3  投影變換
    6.2.4  非線性變換
  6.3  醫學數字圖像配準的一些關鍵問題
    6.3.1  醫學數字圖像配準的特徵提取
    6.3.2  基於物理模型配准方法的改進
    6.3.3  結合圖像分層和特徵約束策略
    6.3.4  應用智能優化方法
  6.4  基於角點特徵檢測的配准方法
    6.4.1  角點特徵檢測概念
    6.4.2  哈里斯角點特徵檢測原理
    6.4.3  哈里斯角點的性質
  6.5  基於SIFT的配准方法
    6.5.1  尺度空間極值檢測
    6.5.2  關鍵點定位
    6.5.3  關鍵點方向確定
    6.5.4  關鍵點描述
    6.5.5  特徵點匹配
    6.5.6  剔除誤配點
    6.5.7  基於SIFT演算法的配准實驗
  6.6  基於灰度的配准方法—力矩主軸法
    6.6.1  概述
    6.6.2  力矩主軸法
  6.7  醫學數字圖像配準的評估
  6.8  小結
  參考文獻
第7章  醫學數字圖像融合
  7.1  醫學數字圖像融合
    7.1.1  基本概念
    7.1.2  醫學數字圖像融合分類
    7.1.3  融合優勢

    7.1.4  圖像融合的方法分類
  7.2  像素級圖像融合方法
    7.2.1  像素級圖像融合概述
    7.2.2  基於空間域的融合演算法
    7.2.3  基於頻域的融合演算法
  7.3  特徵級圖像融合方法
    7.3.1  特徵級圖像融合概述
    7.3.2  主成分分析法
  7.4  決策級圖像融合方法
  7.5  基於編-解碼網路的圖像融合方法
    7.5.1  基於殘差編-解碼網路的圖像融合方法
    7.5.2  基於密集編-解碼網路的圖像融合方法
    7.5.3  基於多尺度編-解碼網路的圖像融合方法
    7.5.4  基於注意力編-解碼網路的圖像融合方法
  7.6  基於GAN的圖像融合方法
    7.6.1  基本模型
    7.6.2  訓練過程
    7.6.3  GAN的衍生模型
    7.6.4  GAN的整體網路架構
  7.7  圖像融合效果的評價
    7.7.1  基於信息量的評價
    7.7.2  基於統計特性的評價
    7.7.3  基於相關性的評價
    7.7.4  基於信噪比的評價
    7.7.5  基於梯度值的評價
  7.8  小結
  參考文獻
第8章  醫學數字圖像特徵分析與提取
  8.1  圖像的幾何形狀特徵
    8.1.1  常見幾何形狀特徵
    8.1.2  基於圓形度的幾何形狀特徵
    8.1.3  基於形狀描述子的幾何形狀特徵
  8.2  基於灰度直方圖的統計特徵
  8.3  基於不變矩的形狀特徵
    8.3.1  Hu七階不變矩解釋
    8.3.2  連續狀態下的不變矩
    8.3.3  離散狀態下的不變矩
    8.3.4  Hu七階不變矩舉例
  8.4  紋理特徵
    8.4.1  基於灰度共生矩陣的紋理特徵
    8.4.2  Tamura紋理特徵
    8.4.3  基於小波包的紋理特徵
  8.5  特徵提取實驗結果及分析
  8.6  小結
  參考文獻

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