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第1章　绪论 1

1.1　基本概念 1

1.1.1　图像与医学图像 1

1.1.2　数字医学图像 2

1.1.3　数字医学图像产生与发展 2

1.2　数字医学图像的研究内容 3

1.2.1 图像数字化 3

1.2.2　数字图像标准化 3

1.2.3　数字图像处理 4

1.2.4　数字图像识别 5

1.2.5　数字图像检索 5

1.3　数字医学图像的研究方法 5

1.3.1　统计学方法 6

1.3.2　数字测量 6

1.3.3　数据挖掘 7

1.3.4　图像重建 7

1.3.5　数字医学图像的相关学科 8

1.4　数字医学图像在临床诊断和治疗中的应用 8

1.4.1　数字医学图像与临床图像存储 9

1.4.2　数字医学图像与临床影像诊断 9

1.4.3　数字医学图像识别与临床影像自动诊断 10

1.4.4　数字医学图像在临床治疗中的参考作用 11

第2章　数字医学图像获取 12

2.1　计算机断层扫描成像技术 12

2.1.1　计算机断层扫描成像技术原理 12

2.1.2　计算机断层扫描成像技术设备 14

2.1.3　计算机断层扫描图像质量影响因素 15

2.1.4　计算机断层扫描图像的特点及其临床意义 16

2.2　磁共振成像技术 16

2.2.1　磁共振成像技术基本原理 16

2.2.2　磁共振成像技术设备 17

2.2.3　磁共振图像特点及临床应用 18

2.2.4　磁共振图像质量影响因素 19

2.3　数字X射线摄影技术 19

2.3.1　计算机放射成像技术 20

2.3.2　数字放射成像技术 22

2.3.3　直接数字放射成像技术 23

2.3.4　数字X射线图像质量影响因素 25

2.4　传统胶片图像数字化 26

2.4.1　传统胶片图像数字化的意义 27

2.4.2　传统胶片图像数字化的技术和方法 27

2.4.3　数字化传统胶片图像的特点和价值 28

2.5　其他获取方式 29

2.5.1　核医学成像 29

2.5.2　超声成像 29

2.5.3　红外成像 30

2.5.4　内窥镜成像 30

第3章　数字医学图像标准 31

3.1　概述 31

3.1.1　图像数据通信问题 31

3.1.2 医学图像存储与通信标准 32

3.1.3 医学图像存储与通信标准的主要内容 33

3.2　数字医学图像的数据组织标准 34

3.2.1　文件结构 34

3.2.2　数据编码规则 35

3.3　数字医学图像的数据通信标准 38

3.3.1 医学图像网络通信基本概念 38

3.3.2　医学图像网络通信运行机制 40

3.3.3　通信模型的设计与实现 41

3.4　数字医学图像数据压缩标准 44

3.4.1　数字医学图像压缩要求 44

3.4.2　数字医学图像压缩算法 45

3.4.3　医学图像的压缩标准 46

3.5　数字医学图像的显示与转换 47

3.5.1　图像格式转换预处理 47

3.5.2　文件的信息提取方法 48

3.5.3　图像显示 48

第4章　数字医学图像变换 52

4.1　概述 52

4.2　傅里叶变换 53

4.2.1　一维傅里叶变换 53

4.2.2　二维傅里叶变换 54

4.2.3　二维傅里叶变换的性质 55

4.2.4　二维快速傅里叶变换算法原理 60

4.3　离散余弦变换 62

4.3.1　一维离散余弦变换 62

4.3.2　二维离散余弦变换 63

4.4　沃尔什和哈达玛变换 63

4.4.1　沃尔什变换 63

4.4.2　哈达玛变换 66

4.5　Gabor变换 69

4.5.1　连续Gabor变换 69

4.5.2　离散Gabor变换 70

4.6　小波变换 72

4.6.1　小波基函数与小波变换 72

4.6.2　二进小波与离散小波变换 74

4.6.3　小波变换应用 75

第5章　数字医学图像压缩与编码 77

5.1　概述 77

5.1.1 医学图像压缩 77

5.1.2 医学图像的特点与压缩原理 78

5.1.3　医学图像压缩编码分类 78

5.1.4　医学图像压缩性能评价 79

5.2　医学图像无损压缩编码 80

5.2.1 图像冗余度和编码效率 80

5.2.2　哈夫曼压缩编码 81

5.2.3　游程压缩编码 83

5.2.4　算术压缩编码 83

5.3　医学图像有损压缩编码 85

5.3.1　正交变换编码原理和性质 85

5.3.2　基于离散余弦变换医学图像压缩编码 86

5.3.3　基于小波变换的医学图像压缩编码 88

5.4　基于感兴趣区域医学图像压缩编码 93

5.4.1　基于感兴趣区域医学图像压缩 93

5.4.2　形状自适应感兴趣区域医学图像无损压缩编码 94

第6章　数字医学图像分割 99

6.1　概述 99

6.1.1 图像分割基本原理 99

6.1.2　医学图像的特点 100

6.1.3　医学图像分割的几个关键问题 100

6.1.4　医学图像分割研究意义 102

6.2　医学图像分割方法 102

6.2.1　基于区域的分割法 102

6.2.2　基于边缘的分割法 104

6.2.3　基于模糊理论的分割法 106

6.2.4　基于数学形态学的分割法 106

6.2.5　基于统计学的分割法 108

6.2.6　基于形变模型的分割法 108

6.3　几种典型医学图像自动分割方法 109

6.3.1　基于模糊加权熵的医学图像多阈值分割 110

6.3.2　基于梯度的混合Mumford-Shah模型医学图像分割 114

6.4　医学图像分割结果的评价 119

6.4.1　区域间对比度 119

6.4.2　区域内部均匀度 120

6.4.3　时间和空间复杂度 120

6.4.4　算法收敛鲁棒性 120

第7章　数字医学图像配准 121

7.1　概述 121

7.2 医学图像配准技术 122

7.2.1　图像配准原理 122

7.2.2　几何变换 123

7.2.3　相似性测度 124

7.2.4　优化算法 125

7.3　基于图像灰度的配准方法 126

7.3.1　互相关法 126

7.3.2　投影法 127

7.3.3　傅里叶变换法 127

7.3.4　最大互信息法 128

7.4　基于图像特征的配准方法 129

7.4.1　基于点的配准法 129

7.4.2　基于线的配准法 129

7.4.3　基于面的配准法 129

7.4.4　基于矩和主轴的配准法 130

7.4.5　图谱法 130

7.5　医学图像配准方法评价 130

7.5.1　体模 130

7.5.2　准标 131

7.5.3　图谱 131

7.5.4 目测检验 131

第8章　数字医学图像三维可视化 132

8.1　概述 132

8.1.1　基本概念 132

8.1.2　医学图像三维可视化基本流程 134

8.1.3　医学图像三维可视化分类 135

8.2　面绘制方法 137

8.2.1　等值面的概念 137

8.2.2　体素级重建方法 138

8.2.3　切片级重建方法 141

8.3　体绘制方法 144

8.3.1　光线跟踪法 145

8.3.2　剪切形变法 145

8.4　混合绘制方法 146

8.5　应用 148

8.5.1　医学图像三维可视化的应用 148

8.5.2　三维可视化工具AVS/Express简介 149

第9章　数字医学图像特征及其提取 150

9.1　概述 150

9.2　颜色特征分析 151

9.2.1　灰度直方图定义 151

9.2.2　基于直方图的统计特征 152

9.3　纹理特征分析 153

9.3.1　灰度共生矩阵法 154

9.3.2　空间自相关法 155

9.3.3　傅里叶功率谱法 156

9.3.4　灰度差分统计方法 157

9.3.5　行程长度统计法 157

9.3.6　小波变换法 158

9.4　形状特征分析 159

9.4.1　简单的形状特征 159

9.4.2　空间矩特征 161

9.4.3　径向距离测度 162

9.4.4　傅里叶描绘子 163

9.5　语义特征分析 164

9.5.1　图像语义概述 164

9.5.2　语义特征模型 165

9.5.3　语义特征表示 166

9.5.4　语义特征提取方法 167

第10章　数字医学图像数据存储管理 169

10.1 医学图像数据库数据组织技术 169

10.1.1　关系型数据库数据组织技术 169

10.1.2　面向对象数据库数据组织技术 169

10.1.3　基于DICOM标准的医学图像数据库数据组织技术 170

10.2　图像数据存储技术 173

10.2.1　存储级别 173

10.2.2　基于DICOM标准的医学影像数据存储设计 174

10.2.3　医学图像数据总体存储结构 175

10.2.4　医学图像数据存储结构详细设计 175

10.3　图像数据索引技术 177

10.3.1　高维数据索引分类 177

10.3.2　高维索引结构 178

10.3.3　高维索引数据查询 182

10.4　医学图像数据库系统设计 184

10.4.1　医学图像数据库的设计 185

10.4.2　数据库结构设计 185

10.4.3　医学图像数据库层次结构 186

10.4.4　医学图像数据库系统架构 186

10.4.5　系统功能设计 186

第11章　数字医学图像数据挖掘 188

11.1　概述 188

11.1.1　医学图像数据挖掘 188

11.1.2　图像数据挖掘的框架 189

11.2　基于关联规则的医学图像数据挖掘 191

11.2.1　关联规则概述 191

11.2.2　关联规则算法 192

11.2.3　关联分类规则 195

11.2.4　基于关联规则的医学图像分类算法及其实现 197

11.3　医学图像聚类技术 199

11.3.1　聚类定义 199

11.3.2　聚类分析的过程 201

11.3.3　聚类算法性能评价 202

11.3.4　单幅医学图像的聚类 203

11.3.5　医学图像库的聚类 205

第12章　数字医学图像检索 208

12.1　图像检索技术 208

12.1.1　基本概念 208

12.1.2　传统图像检索方法 209

12.2　基于内容的图像检索技术 210

12.2.1　检索结构模型 210

12.2.2　检索评价标准 211

12.2.3　现有检索系统 211

12.3　基于灰度特征及其空间分布信息的检索 213

12.3.1　图像归一化 213

12.3.2　特征提取及检索 214

12.3.3　检索结果评价 218

12.4　基于非线性特征联合检索 222

12.4.1　径向基函数网络概述 223

12.4.2　基于径向基函数网络的检索 224

12.4.3　检索结果评价 227

参考文献 230