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第1章 医学图象的发展1

1.1 伦琴开创了人体图象的先河1

1.2 CT 技术与三维医学图象2

1.3 PET 技术与功能医学图象2

1.4 多种成象模式3

1.5 医学图象后处理概念4

第2章 医学图象基础6

2.1 图象数据格式6

2.2 灰度直方图12

2.2.1 灰度直方图概念12

2.2.2 灰度直方图的性质13

2.2.3 归一化直方图13

2.2.4 彩色图象的直方图14

2.2.5 直方图的线性拉伸与压缩14

2.3 伪彩色与假彩色16

2.3.1 伪彩色16

2.3.2 假彩色17

2.4 图象体数据集18

2.4.1 体数据集18

2.4.2 体数据文件格式18

2.5 图象插值技术19

2.5.1 插值的概念19

2.5.2 图象灰度插值19

2.5.3 二维图象灰度插值方法20

2.5.4 三维图象灰度插值方法23

2.6 图象形状和纹理量化25

2.6.1 形状量化26

2.6.2 纹理量化33

第3章 医学图象增强38

3.1 基本增强技术38

3.1.1 卷积算子38

3.1.2 象素运算39

3.1.3 局部算子41

3.1.5 频域增强技术43

3.1.4 多幅图象运算43

3.2 适配图象滤波45

3.2.1 空间频率滤波45

3.2.2 钝化蒙片法46

3.2.3 适配维纳滤波48

3.2.4 各向异性适配滤波48

3.3 适配模板滤波49

3.3.2 仿真图象滤波实验51

3.3.1 适配模板滤波算法51

3.3.3 MRI 图象适配模板滤波53

3.3.4 三维体数据适配模板滤波53

3.4 二进小波图象增强技术56

3.4.1 一维离散二进小波变换56

3.4.2 多维离散二进小波变换60

3.4.3 数字乳腺图象的对比增强62

第4章 医学图象分割65

4.1 医学图象分割概念65

4.2.1 全局阈值法66

4.2 阈值分割技术66

4.2.2 大津阈值分割67

4.3 微分算子边缘检测68

4.3.1 灰度梯度68

4.3.2 Roberts 交叉算子69

4.3.3 Sobel 模板69

4.3.4 Kirsch 算子71

4.3.5 Laplace 算子71

4.3.6 Marr 算子71

4.3.7 Canny 算子73

4.3.8 Hough 变换75

4.4 区域增长技术76

4.4.1 单一型链结的区域增长77

4.4.2 混合型链结的区域增长77

4.4.3 登山算法78

4.4.4 分水岭算法79

4.5 聚类分割技术81

4.5.2 ISODATA 算法82

4.5.1 c 均值聚类82

4.6 形态运算83

4.6.1 膨胀与腐蚀83

4.6.2 开运算与闭运算87

4.6.3 形态运算举例88

4.7 边界跟踪89

4.7.1 8邻域搜索法89

4.8 边界分段拟合90

4.7.2 跟踪虫搜索法90

4.8.1 迭代端点拟合91

4.8.2 最小均方误差曲线拟合91

第5章 医学图象分类93

5.1 单谱 MR 图象分割94

5.2 多谱图象分析96

5.3 神经网络分类98

5.3.1 Kohonen 模型98

5.3.2 带有侧反馈的 Kohonen 网络99

5.3.3 Kohonen 自组织特征图101

5.4 马尔可夫随机场与期望值最大化方法103

5.4.1 有限混合模型103

5.4.2 马尔可夫模型与一阶马尔可夫链103

5.4.3 马尔可夫随机场104

5.4.4 Gibbs 分布与 MRF104

5.4.5 MRF-MAP 分类106

5.4.6 用期望值最大化方法拟合模型107

5.5 基于有偏场校正的图象分割方法108

5.5.1 算法介绍109

5.5.2 适配分割算法的实现110

5.5.3 实验结果111

5.6 基于信息最小化的 MR 强度不均匀性回顾修正112

5.6.1 线性校正模型113

5.6.2 实验方法及结果114

5.7 模糊聚类分割118

5.7.1 模糊集合与隶属度118

5.7.2 模糊 c 均值算法119

5.7.3 方向敏感的模糊 c 均值算法120

5.7.4 适配模糊 c 均值算法121

5.7.5 基于有偏场校正的适配模糊聚类分割算法(BAFCM)121

5.8 梯度向量流变形模型123

5.8.1 二维参数式变形模型123

5.8.2 梯度向量流变形模型124

5.9 水平集与快速步进分割方法126

5.9.1 边界驱动蛇线法127

5.9.3 图象的预处理129

5.9.2 区域竞争蛇线法129

5.9.4 快速步进法131

5.10 用体素直方图的部分体积分割132

5.10.1 归一化直方图133

5.10.2 单纯材料与混合材料区的直方图基函数134

5.10.3 直方图基函数的参数估算134

5.10.4 分类方法135

5.10.5 分类实验结果136

5.11 异常脑组织的识别136

5.12.3 计算机化解剖图谱138

5.12.2 体模验证138

5.12 医学图象分割技术的评估138

5.12.1 专家目测138

第6章 医学图象配准140

6.1 图象配准的概述140

6.1.1 图象配准的概念140

6.1.2 医学图象基本变换141

6.1.3 配准的类型142

6.1.4 主要配准方法145

6.2 基本空间变换模型148

6.2.1 刚体变换149

6.2.2 全局尺度变换156

6.2.3 9参数仿射变换158

6.2.4 一般仿射变换160

6.2.5 透视变换162

6.2.6 非线性空间变换163

6.3 基于基准点的配准方法164

6.3.1 极值线与极值点165

6.3.2 极值点的自动提取方法166

6.3.3 用随机法提取极值点167

6.3.4 基于曲线的刚体配准167

6.3.5 基于极值点的刚体配准167

6.3.6 仅依赖基准点位置的刚体配准168

6.4 倒角匹配图象配准法169

6.4.1 代价函数与距离变换169

6.4.2 图象分割与代价函数的优化171

6.4.3 倒角匹配算法的医学应用172

6.5 基于最大互信息的多模医学图象配准174

6.5.1 配准原理175

6.5.2 以互信息为相似性测度175

6.5.3 多参数最优化算法178

6.5.4 配准结果的评估179

6.5.5 实验结果180

6.6.1 结合互信息与图象梯度的配准测度184

6.6.2 配准实例184

6.6 结合互信息与图象梯度的配准技术184

6.7 基于形状特征点最大互信息的医学图象配准187

6.7.1 配准原理187

6.7.2 实验结果189

6.7.3 几点讨论191

6.8 基于薄板样条的 MRI 图象与脑图谱的配准方法192

6.8.1 Talairach 脑图谱192

6.8.2 非线性形变方法193

6.8.3 薄板样条方法194

6.8.4 实验结果196

6.9 图象信息融合技术199

6.9.1 基于分割的图象融合法199

6.9.2 加权平均法199

6.9.3 Toet 法199

6.9.4 对比度调制法199

6.9.5 小波变换融合法200

6.10 医学图象配准的评估200

6.10.1 体模200

6.10.4 目测检验201

6.10.2 准标201

6.10.3 图谱201

第7章 医学图象可视化203

7.1 生物医学三维可视化203

7.2 可视化数据基本表示法与基本算法204

7.2.1 可视化数据基本表示法204

7.2.2 可视化基本算法210

7.3 表面绘制技术219

7.3.1 基于体素的表面重建220

7.3.2 基于切片的表面重建224

7.4 体绘制技术225

7.4.1 透明度与α值225

7.4.2 纹理映射227

7.4.3 体绘制228

7.4.4 按图象顺序体绘制230

7.4.5 按对象顺序体绘制235

7.4.6 其他体绘制方法238

7.5.1 基于形状的形态插值239

7.5 形态插值技术239

7.5.2 基于形态骨架的二值图象插值245

7.6 血管图象可视化方法249

7.6.1 用于血管图象分割的简化模糊连接算法249

7.6.2 基于水平集曲线演化的血管分割255

7.7 虚拟内窥镜258

7.7.1 图象处理和分割259

7.7.2 用于虚拟内窥镜的管状器官的圆柱状近似260

7.7.3 圆柱状近似算法261

7.7.4 用圆柱状结构加速体绘制264

7.7.5 交互式虚拟内窥镜工具265

第8章 医学图象标准数据库270

8.1 数字化人脑图谱技术270

8.1.1 数字化人脑图谱的概念与特点270

8.1.2 数字化人脑图谱的构建方法270

8.1.3 数字化人脑图谱的应用273

8.2.1 美国可视人计划274

8.2 数字化虚拟人体274

8.2.2 VHP 数据集的处理275

8.2.3 数字化虚拟人设想277

8.2.4 中国虚拟人的有关医学图象方法学考虑278

8.3 Talairach 图谱282

8.3.1 Talairach 坐标系统283

8.3.2 数据集到 Talairach-Tournoux 坐标的转换284

8.3.3 交互式 Talairach 图谱287

8.4 Ono 脑沟回图谱288

8.5 MNI-BIC 的 Brain Web289

8.6 哈佛全脑数据库291

第9章 医学图象压缩、存储与通信295

9.1 图象压缩的基本概念和标准295

9.1.1 数字图象295

9.1.2 图象数据压缩方案296

9.1.3 无损图象压缩296

9.1.4 有损图象压缩297

9.1.5 JPEG 有损压缩方法的几个阶段298

9.1.6 Huffman 编码302

9.1.7 JPEG 图象压缩标准303

9.1.8 MPEG 运动图象压缩标准304

9.1.9 JPEG2000标准305

9.2 医学图象存档、读取与通信305

9.2.1 医学图象信息模型306

9.2.2 医学图象存档系统306

9.2.3 DICOM 图象通信标准308

9.2.4 档案软件组成部件310

9.2.5 HIS/RIS 接口和图象预取312

9.2.6 DICOM 图象档案标准313

9.2.7 PACS 研究应用317

9.3 临床 PACS 中的图象标准化318

9.3.1 背景消除318

9.3.2 视觉感知性能的改进322

9.3.3 图象方位调整323

9.3.4 图象标准化函数在 HI-PACS 中的实现328

9.4.1 平均畸变和 PSNR330

9.4 压缩医学图象的质量评估330

9.4.2 主观质量分级333

9.4.3 诊断的准确性和 ROC 方法学333

9.4.4 金标准的决定337

9.5 分形图象压缩简介338

9.5.1 分形图象压缩概念338

9.5.2 迭代函数系统339

9.5.3 图象自相似性340

9.5.4 分割式迭代函数系统340

9.5.5 图象编码342

9.5.6 分形压缩示例342

9.5.7 分形压缩特点与应用前景343

9.6 用小波变换进行三维图象压缩345

9.6.1 小波理论345

9.6.2 用小波变换进行三维图象压缩347

9.6.3 用于三维图象数据集的小波滤波器选择350

10.1.1 成象技术356

10.1 图象指导治疗技术356

第10章 医学图象应用356

10.1.2 图象后处理358

10.1.3 治疗方法及应用360

10.1.4 IGT 的研究趋势363

10.2 手术计划和导航363

10.2.1 高质量的脑图谱365

10.2.2 手术工具的建模367

10.2.3 虚拟内窥镜图象367

10.2.4 立体感可视化与增强现实可视化369

10.2.5 手术过程中组织的移动370

10.2.6 三维图象导航的触觉接口372

10.3 医学虚拟现实及其相关技术372

10.3.1 虚拟人体和人体器官373

10.3.2 对象建模和行为仿真375

10.3.3 显示和交互作用技术376

10.3.4 增强现实380

附录 英文缩写词索引382