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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 MRF 104

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 Web 289

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 PSNR 330

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