医学成像与医学图像处理教程

　　第1章 绪论
　　1.1 医学成像与医学图像处理的意义
　　1.1.1 医学影像对于现代医学的意义
　　1.1.2 算法与软件对于医学影像的意义
　　1.2 医学成像与医学图像处理的研究内容
　　1.2.1 医学影像成像技术
　　1.2.2 医学影像处理与分析技术
　　1.2.3 医学影像算法与应用平台
　　1.3 本书的涵盖内容及章节组织
　　思考与练习
　　参考文献
　　第2章 mitk与3dmed的总体框架
　　2.1 mitk总体介绍
　　2.1.1 传统平台vtk和itk简介
　　2.1.2 mitk的设计目标
　　2.1.3 mitk的工程结构
　　2.1.4 mitk的计算模型
　　2.1.5 mitk的基础设施搭建
　　2.1.6 mitk对医学影像数据的封装
　　2.2 3dmed总体介绍
　　2.2.1 相关工作
　　2.2.2 3dmed的设计目标
　　2.2.3 3dmed的工程结构
　　2.2.4 3dmed的插件接口
　　2.2.5 3dmed的主框架
　　2.2.6 3dmed的支持模块：mitk相关的辅助工具集
　　思考与练习
　　参考文献
　　第3章 医学图像重建
　　3.1 三维医学图像重建概述
　　3.2 计算机断层扫描成像图像重建
　　3.2.1 CT基本原理和发展
　　3.2.2 二维重建
　　3.2.3 三维重建
　　3.3 自发荧光成像图像重建
　　3.3.1 blt的基本原理及生物应用
　　3.3.2 blt的重建算法
　　3.4 激发荧光成像图像重建
　　3.4.1 基本原理和发展
　　3.4.2 三维重建算法
　　3.5 光声层析成像图像重建
　　3.5.1 pat基本原理、发展及应用
　　3.5.2 pat的重建算法
　　3.6 正电子发射断层成像图像重建
　　3.6.1 pet基本原理、发展和应用
　　3.6.2 pet重建算法的发展
　　3.6.3 pet重建算法
　　3.7 基于mitk的多模态三维图像重建框架
　　3.7.1 重建框架设计
　　3.7.2 ct重建子框架
　　3.7.3 多模态重建框架使用实例
　　思考与练习
　　参考文献
　　第4章 医学图像分割
　　4.1 医学图像分割概述
　　4.2 医学图像分割方法分类
　　4.2.1 基于区域的分割方法
　　4.2.2 基于边缘的分割方法
　　4.2.3 基于区域和边缘混合的分割方法
　　4.3 医学图像分割方法评价
　　4.3.1 评价方法
　　4.3.2 groundtruth数据集
　　4.4 mitk中的分割算法框架
　　4.4.1 mitk中的分割算法框架概述
　　4.4.2 阈值分割算法在mitk中的实现
　　4.4.3 区域生长算法在mitk中的实现
　　4.4.4 livewire算法在mitk中的实现
　　4.4.5 graphcuts算法在mitk中的实现
　　4.5 小结
　　思考与练习
　　参考文献
　　第5章 医学图像配准
　　第6章 医学图像可视化
　　第7章 三维人机交互
　　第8章 数字医学影像存储与传输标准
　　第9章 平台扩充和应用开发实例
　　附录A mitk网站介绍
　　展望和结语

　　《医学成像与医学图像处理教程》可以看做是教科书和工具书的结合。一方面，《医学成像与医学图像处理教程》介绍了医学影像领域的多种模态的医疗设备的成像原理，以及医学图像数据的处理和分析的算法原理，如重建、分割、配准、可视化等；另一方面，针对各方面的算法介绍了自主研发的医学影像处理与分析领域常用算法的设计和集成化算法平台MITK（Medical Imaging ToolKit）的构建，在算法平台的构建方面主要包括两方面的内容：一是设计和实现一个面向医学影像领域的，风格统一、接口一致且高效易扩展的集成化算法平台，其中包括总体框架和各类算法框架的设计、底层数据结构的封装以及各关键技术的实现；二是在此平台的基础上，介绍医学影像领域，包括分割、配准、可视化等在内的各类算法的设计方法及其具体实现。此外，《医学成像与医学图像处理教程》还介绍了建立在此平台基础上的面向应用的三维医学影像处理与分析系统3DMed的设计和实现。