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第1章 绪论 1

1.1 医学影像算法平台研究的背景及意义 1

1.2 医学影像算法平台研究的内容 2

1.2.1 整体框架的研究 3

1.2.2 医学影像算法的研究 3

1.3 医学影像算法平台的国内外研究现状 4

1.3.1 VTK简介 5

1.3.2 ITK简介 5

1.3.3 VTK和ITK的局限性 6

1.4 本书的主要内容 7

参考文献 8

思考与练习 10

第2章 医学影像算法平台的总体设计 11

2.1 MITK的设计目标 11

2.1.1 统一的风格 11

2.1.2 有限目标 12

2.1.3 可移植性 12

2.1.4 代码优化 12

2.2 MITK的整体计算框架 12

2.2.1 基于数据流模型的整体框架 13

2.2.2 数据模型 14

2.2.3 算法模型 15

2.3 MITK的基础设施搭建 15

2.3.1 Object提供的服务 16

2.3.2 内存管理 19

2.3.3 跨平台的实现 20

2.3.4 SSE加速的实现 21

2.4 小结 21

参考文献 22

思考与练习 22

第3章 基本数据类型的抽象和底层数据结构的设计 23

3.1 数据类型的抽象 23

3.1.1 基本数据类型 23

3.1.2 访问接口设计 24

3.1.3 数据对象类的层次结构 25

3.2 底层数据结构的设计和封装 26

3.2.1 基本数据结构 26

3.2.2 对海量数据的支持 35

3.3 小结 37

参考文献 37

思考与练习 37

第4章 面绘制的框架与实现 38

4.1 表面重建算法及其在MITK中的实现 38

4.1.1 传统的Marching Cubes算法 39

4.1.2 基于分割的Marching Cubes方法［2］ 55

4.2 MITK中的表面绘制框架 56

4.2.1 表面绘制框架的设计 56

4.2.2 表面绘制框架的实现 57

4.3 小结 77

参考文献 77

思考与练习 78

第5章 体绘制的框架与实现 79

5.1 体绘制算法综述 79

5.1.1 体绘制的基本原理 79

5.1.2 Ray Casting体绘制算法 80

5.1.3 Splatting体绘制算法 81

5.1.4 Shear Warp体绘制算法 81

5.1.5 基于GPU加速的体绘制算法 82

5.1.6 Out-of-Core体绘制算法 83

5.2 MITK中的体绘制框架与实现 83

5.2.1 体绘制的整体框架 83

5.2.2 View中绘制操作的实现 85

5.2.3 VolumeModel的实现 88

5.2.4 VolumeProperty的实现 94

5.2.5 VolumeRenderer的实现 98

5.3 体绘制算法在MITK中的实现 102

5.3.1 Ray Casting算法的实现 102

5.3.2 Splatting算法的实现 133

5.3.3 Shear Warp算法的实现 144

5.3.4 Texture Based算法的实现 152

5.3.5 Out-of-Core Ray Casting算法的实现 162

5.4 小结 163

参考文献 164

思考与练习 165

第6章 三维人机交互的设计与实现 167

6.1 背景介绍 167

6.2 以3D Widgets为核心的三维人机交互的框架设计 168

6.2.1 3D Widgets的设计准则 168

6.2.2 以3D Widgets为核心的三维交互框架总体结构 168

6.2.3 以3D Widgets为核心的三维交互框架设计 169

6.3 以3D Widgets为核心的三维人机交互的实现 170

6.3.1 Manipulator的实现 170

6.3.2 实现具体的WidgetModel 174

6.4 三维交互的应用实例 180

6.4.1 mitkLineWidgetModel3D的应用实例 180

6.4.2 mitkAngleWidgetModel3D的应用实例 181

6.4.3 mitkClippingPlaneWidget的应用实例 181

6.4.4 mitkReslicePlaneWidget的应用实例 182

6.5 小结 182

参考文献 183

思考与练习 184

第7章 分割算法的设计与实现 185

7.1 MITK中的分割算法框架 185

7.2 阈值分割算法在MITK中的实现 186

7.2.1 原理概述 186

7.2.2 阈值分割算法开发包设计与实现 187

7.2.3 阈值分割结果示意图 187

7.3 区域生长算法在MITK中的实现 188

7.3.1 原理概述 188

7.3.2 区域生长算法开发包的设计与实现 188

7.3.3 区域生长分割结果 190

7.4 交互式分割在MITK中的实现 192

7.4.1 原理概述 192

7.4.2 交互式分割算法开发包的设计与实现 193

7.4.3 交互式分割算法的分割结果 194

7.5 live wire算法在MITK中的实现 195

7.5.1 原理概述 196

7.5.2 live wire算法包的设计与实现 197

7.5.3 live wire分割结果 200

7.6 Fast Marching算法在MITK中的实现 202

7.6.1 原理概述 202

7.6.2 Fast Marching算法开发包的设计与实现 203

7.6.3 Fast Marching分割结果 207

7.7 水平集算法在MITK中的实现 208

7.7.1 原理概述 208

7.7.2 水平集算法开发包的设计与实现 210

7.7.3 水平集分割结果 215

7.8 小结 216

参考文献 216

思考与练习 218

第8章 配准算法的设计与实现 219

8.1 配准算法简介 219

8.2 配准方法分类 220

8.2.1 按图像维度分类 220

8.2.2 按配准特征分类 221

8.2.3 按变换模型分类 221

8.2.4 按图像模态分类 221

8.2.5 按图像主体分类 221

8.3 MITK中的配准框架 222

8.4 几何变换 225

8.4.1 刚性变换配准 225

8.4.2 线性变换与一对一变换 226

8.4.3 变换算法在MITK中的实现 227

8.5 图像插值 228

8.5.1 最近邻插值 228

8.5.2 线性插值 229

8.5.3 PV插值 229

8.5.4 插值算法在MITK中的实现 229

8.6 相似性测度 231

8.6.1 灰度均方误差 232

8.6.2 归一化相关系数 232

8.6.3 Pattern Intensity 232

8.6.4 互信息 232

8.6.5 基于特征点的最小均方误差测度 234

8.6.6 相似性测度在MITK中的实现 234

8.7 函数优化 235

8.8 配准算法实现 236

8.9 应用实例 237

8.10 小结 238

参考文献 239

思考与练习 239

第9章 数字医学影像存储与传输标准 240

9.1 DICOM标准简介 240

9.1.1 DICOM标准的产生和演化 240

9.1.2 DICOM标准的主要特点 242

9.1.3 DICOM标准的总体结构和主要内容 243

9.2 MITK中DICOM标准的实现 246

9.2.1 DICOM数据编码方式和文件结构［1］ 247

9.2.2 DICOM文件读写模块（DICOM Utility）的实现 254

9.2.3 DICOM Utility在MITK中的封装 262

9.3 小结 266

参考文献 267

思考与练习 267

第10章 应用算法平台开发实际项目 268

10.1 开发环境的设置 268

10.2 一个简单的图像浏览器 274

10.3 用MITK进行表面重建 296

10.4 一个比较完善的例子 303

10.5 小结 322

思考与练习 323

第11章 扩充算法平台功能 324

11.1 预备知识 324

11.2 实例之一：扩充Reader功能 326

11.2.1 扩充Reader功能的一般步骤 326

11.2.2 实例程序的功能 327

11.2.3 实例程序的制作 327

11.3 实例之二：扩充Filter功能 331

11.3.1 扩充Filter功能的一般步骤 332

11.3.2 实例程序的功能 332

11.3.3 实例程序的制作 332

11.4 小结 342

思考与练习 342

第12章 数值算法库的设计与实现 343

12.1 背景介绍 343

12.2 MITK数值算法库的主要内容 344

12.3 MITK数值算法库的总体设计 344

12.4 MITK数值算法库的基本数据类型 346

12.4.1 矩阵类的设计 346

12.4.2 向量类的设计 347

12.5 MITK数值算法库主要算法的实现 347

12.5.1 矩阵计算 347

12.5.2 多项式计算 359

12.5.3 傅里叶变换与卷积计算 361

12.5.4 线性代数方程组求解 365

12.5.5 随机数生成 370

12.6 MITK数值算法库使用示例 371

12.7 小结 374

参考文献 375

思考与练习 375

第13章 三维医学影像处理与分析系统的设计与实现 376

13.1 背景介绍 376

13.2 相关工作 376

13.2.1 3DVIEWNIX系统简介 376

13.2.2 VolView系统简介 377

13.3 3DMed的整体设计 377

13.3.1 3DMed的设计目标 377

13.3.2 3DMed提供的功能简介 378

13.4 3DMed的Plugin整体框架的实现 380

13.4.1 Plugin SDK的实现 381

13.4.2 Plugins的实现 382

13.4.3 3DMed Kernel的实现 382

13.5 应用实例 384

13.6 小结 385

参考文献 386

思考与练习 386

第14章 三维医学影像处理与分析系统插件开发 387

14.1 总体介绍 387

14.2 Plugin实例：使用MITK 390

14.2.1 工程的建立及设置 390

14.2.2 实例制作 392

14.2.3 插入到3DMed 394

14.3 Plugin实例：不使用MITK 394

14.3.1 工程的建立及设置 395

14.3.2 实例制作 395

14.3.3 加入到3DMed 402

14.4 小结 403

思考与练习 404

第15章 生物自发光前向仿真平台设计与实现 405

15.1 背景及意义 405

15.1.1 光学分子成像的背景介绍 406

15.1.2 现有光学仿真软件介绍及其局限性 407

15.2 光在生物组织中传播的数学模型 407

15.2.1 漫射方程 408

15.2.2 漫射方程的数值解 408

15.2.3 Monte Carlo方法 409

15.2.4 Monte Carlo实现算法 409

15.3 生物自发光分子成像处理平台总体框架设计 412

15.3.1 MOSE总体设计 412

15.3.2 真实仿真环境下各主要模块的设计 416

15.4 生物自发光分子成像平台主要功能的研究与实现 421

15.4.1 三角面片生物模型的构建 421

15.4.2 生物自发光光源模型的构建 426

15.4.3 光子空间定位算法的设计 428

参考文献 434

思考与练习 435

第16章 功能磁共振成像算法 436

16.1 功能磁共振成像 436

16.1.1 BOLD-fMRI发展简史 436

16.1.2 BOLD-fMRI成像基本原理 437

16.1.3 BOLD-fMRI实验设计方法 438

16.1.4 功能区定位方法 439

16.2 基于数据的处理方法 443

16.2.1 ICA简介 443

16.2.2 功能磁共振图像上激活区的确定 446

16.3 FSL简介 451

16.3.1 引言 452

16.3.2 FSL功能介绍 452

16.3.3 小结 454

16.4 本章小结 455

参考文献 455

思考与练习 456

附录A 医学影像数据集 457

附录B MITK网站介绍 458