医学图象处理与分析

医学图象处理与分析演讲人202x-11-11目录01目录

第1章医学图象的发展02第1章医学图象的发展1.1伦琴开创了人体图象的先河1.2ct技术与三维医学图象1.3pet技术与功能医学图象1.4多种成象模式1.5医学图象后处理概念1.2CT技术与三维医学图象1.3PET技术与功能医学图象1.4多种成象模式1.5医学图象后处理概念第2章医学图象基础03第2章医学图象基础01032.1图象数据格式2.2灰度直方图2.3伪彩色与假彩色020405062.4图象体数据集2.5图象插值技术2.6图象形状和纹理量化第2章医学图象基础2.2灰度直方图2.2.5直方图的线性拉伸与压缩2.2.4彩色图象的直方图2.2.3归一化直方图2.2.2灰度直方图的性质2.2.1灰度直方图概念第2章医学图象基础2.3伪彩色与假彩色2.3.1伪彩色2.3.2假彩色第2章医学图象基础2.4图象体数据集2.4.1体数据集12.4.2体数据文件格式2第2章医学图象基础2.5图象插值技术012.5.1插值的概念022.5.2图象灰度插值032.5.3二维图象灰度插值方法042.5.4三维图象灰度插值方法第2章医学图象基础2.6图象形状和纹理量化2.6.1形状量化12.6.2纹理量化2第3章医学图象增强043.1基本增强技术3.2适配图象滤波3.3适配模板滤波3.4二进小波图象增强技术第3章医学图象增强第3章医学图象增强3.1基本增强技术d3.1.4多幅图象运算e3.1.5频域增强技术a3.1.1卷积算子b3.1.2象素运算c3.1.3局部算子第3章医学图象增强3.2适配图象滤波013.2.1空间频率滤波023.2.2钝化蒙片法033.2.3适配维纳滤波043.2.4各向异性适配滤波第3章医学图象增强3.3适配模板滤波13.3.1适配模板滤波算法23.3.2仿真图象滤波实验33.3.3mri图象适配模板滤波43.3.4三维体数据适配模板滤波第3章医学图象增强3.4二进小波图象增强技术3.4.2多维离散二进小波变换3.4.3数字乳腺图象的对比增强3.4.1一维离散二进小波变换第4章医学图象分割05第4章医学图象分割4.2阈值分割技术024.1医学图象分割概念014.3微分算子边缘检测034.4区域增长技术044.5聚类分割技术054.6形态运算064.7边界跟踪4.8边界分段拟合第4章医学图象分割第4章医学图象分割4.2阈值分割技术4.2.1全局阈值法14.2.2大津阈值分割2第4章医学图象分割4.3微分算子边缘检测01034.3.1灰度梯度4.3.2roberts交叉算子4.3.3sobel模板020405064.3.4kirsch算子4.3.5laplace算子4.3.6marr算子第4章医学图象分割4.3微分算子边缘检测4.3.7canny算子14.3.8hough变换2第4章医学图象分割4.4区域增长技术4.4.3登山算法034.4.1单一型链结的区域增长014.4.4分水岭算法044.4.2混合型链结的区域增长02第4章医学图象分割4.5聚类分割技术4.5.1c均值聚类14.5.2isodata算法2第4章医学图象分割4.6形态运算4.6.1膨胀与腐蚀4.6.2开运算与闭运算4.6.3形态运算举例第4章医学图象分割4.7边界跟踪4.7.18邻域搜索法14.7.2跟踪虫搜索法2第4章医学图象分割4.8边界分段拟合4.8.2最小均方误差曲线拟合4.8.1迭代端点拟合第5章医学图象分类06第5章医学图象分类ABCDEF5.1单谱mr图象分割5.2多谱图象分析5.3神经网络分类5.4马尔可夫随机场与期望值最大化方法5.5基于有偏场校正的图象分割方法5.6基于信息最小化的mr强度不均匀性回顾修正5.7模糊聚类分割5.8梯度向量流变形模型5.9水平集与快速步进分割方法5.10用体素直方图的部分体积分割5.11异常脑组织的识别5.12医学图象分割技术的评估第5章医学图象分类单击此处添加文本具体内容，简明扼要的阐述您的观点。根据需要可酌情增减文字，以便观者准确的理解您传达的思想。单击此处添加标题第5章医学图象分类5.3神经网络分类5.3.2带有侧反馈的kohonen网络5.3.3kohonen自组织特征图5.3.1kohonen模型第5章医学图象分类5.4马尔可夫随机场与期望值最大化方法015.4.1有限混合模型025.4.2马尔可夫模型与一阶马尔可夫链035.4.3马尔可夫随机场045.4.4gibbs分布与mrf055.4.5mrf-map分类065.4.6用期望值最大化方法拟合模型第5章医学图象分类5.5基于有偏场校正的图象分割方法5.5.1算法介绍5.5.2适配分割算法的实现5.5.3实验结果第5章医学图象分类5.6基于信息最小化的mr强度不均匀性回顾修正5.6.1线性校正模型15.6.2实验方法及结果2第5章医学图象分类5.7模糊聚类分割5.7.1模糊集合与隶属度5.7.3方向敏感的模糊c均值算法5.7.4适配模糊c均值算法5.7.5基于有偏场校正的适配模糊聚类分割算法（bafcm）5.7.2模糊c均值算法0102030405第5章医学图象分类5.8梯度向量流变形模型15.8.1二维参数式变形模型25.8.2梯度向量流变形模型第5章医学图象分类5.9水平集与快速步进分割方法5.9.1边界驱动蛇线法5.9.2区域竞争蛇线法5.9.4快速步进法5.9.3图象的预处理第5章医学图象分类5.10用体素直方图的部分体积分割5.10.1归一化直方图5.10.2单纯材料与混合材料区的直方图基函数5.10.5分类实验结果5.10.3直方图基函数的参数估算5.10.4分类方法第5章医学图象分类5.12医学图象分割技术的评估5.12.1专家目测5.12.2体模验证5.12.3计算机化解剖图谱第6章医学图象配准07第6章医学图象配准ABCDEF6.1图象配准的概述6.3基于基准点的配准方法6.5基于最大互信息的多模医学图象配准6.2基本空间变换模型6.4倒角匹配图象配准法6.6结合互信息与图象梯度的配准技术第6章医学图象配准6.7基于形状特征点最大互信息的医学图象配准6.8基于薄板样条的mri图象与脑图谱的配准方法6.9图象信息融合技术6.10医学图象配准的评估6.8基于薄板样条的MRI图象与脑图谱的配准方法6.9图象信息融合技术6.10医学图象配准的评估第6章医学图象配准6.1图象配准的概述016.1.1图象配准的概念026.1.2医学图象基本变换036.1.3配准的类型046.1.4主要配准方法第6章医学图象配准6.2基本空间变换模型01036.2.1刚体变换6.2.2全局尺度变换6.2.39参数仿射变换020405066.2.4一般仿射变换6.2.5透视变换6.2.6非线性空间变换第6章医学图象配准6.3基于基准点的配准方法016.3.1极值线与极值点026.3.2极值点的自动提取方法036.3.3用随机法提取极值点046.3.4基于曲线的刚体配准056.3.5基于极值点的刚体配准066.3.6仅依赖基准点位置的刚体配准第6章医学图象配准6.4倒角匹配图象配准法6.4.2图象分割与代价函数的优化6.4.3倒角匹配算法的医学应用6.4.1代价函数与距离变换第6章医学图象配准6.5基于最大互信息的多模医学图象配准6.5.2以互信息为相似性测度026.5.4配准结果的评估046.5.1配准原理016.5.3多参数最优化算法036.5.5实验结果05第6章医学图象配准6.6结合互信息与图象梯度的配准技术6.6.1结合互信息与图象梯度的配准测度016.6.2配准实例02第6章医学图象配准6.7基于形状特征点最大互信息的医学图象配准6.7.1配准原理6.7.2实验结果6.7.3几点讨论第6章医学图象配准6.8基于薄板样条的mri图象与脑图谱的配准方法6.8.1talairach脑图谱6.8.2非线性形变方法6.8.4实验结果6.8.3薄板样条方法第6章医学图象配准6.9图象信息融合技术6.9.5小波变换融合法6.9.4对比度调制法6.9.3toet法6.9.2加权平均法6.9.1基于分割的图象融合法第6章医学图象配准6.10医学图象配准的评估6.10.1体模6.10.2准标6.10.3图谱6.10.4目测检验第7章医学图象可视化08第7章医学图象可视化7.1生物医学三维可视化7.3表面绘制技术7.5形态插值技术7.2可视化数据基本表示法与基本算法7.4体绘制技术7.6血管图象可视化方法第7章医学图象可视化7.7虚拟内窥镜第7章医学图象可视化7.2可视化数据基本表示法与基本算法17.2.1可视化数据基本表示法27.2.2可视化基本算法第7章医学图象可视化7.3表面绘制技术7.3.1基于体素的表面重建7.3.2基于切片的表面重建第7章医学图象可视化7.4体绘制技术01037.4.1透明度与α值7.4.2纹理映射7.4.3体绘制020405067.4.4按图象顺序体绘制7.4.5按对象顺序体绘制7.4.6其他体绘制方法第7章医学图象可视化7.5形态插值技术17.5.1基于形状的形态插值27.5.2基于形态骨架的二值图象插值第7章医学图象可视化7.6血管图象可视化方法ab7.6.2基于水平集曲线演化的血管分割7.6.1用于血管图象分割的简化模糊连接算法第7章医学图象可视化7.7虚拟内窥镜7.7.1图象处理和分割7.7.2用于虚拟内窥镜的管状器官的圆柱状近似7.7.5交互式虚拟内窥镜工具7.7.3圆柱状近似算法7.7.4用圆柱状结构加速体绘制第8章医学图象标准数据库09第8章医学图象标准数据库8.5mni-bic的brainwebe8.4ono脑沟回图谱d8.1数字化人脑图谱技术a8.2数字化虚拟人体b8.3talairach图谱c8.6哈佛全脑数据库f第8章医学图象标准数据库8.1数字化人脑图谱技术8.1.1数字化人脑图谱的概念与特点018.1.2数字化人脑图谱的构建方法028.1.3数字化人脑图谱的应用03第8章医学图象标准数据库8.2数字化虚拟人体8.2.1美国可视人计划8.2.2vhp数据集的处理8.2.3数字化虚拟人设想8.2.4中国虚拟人的有关医学图象方法学考虑第8章医学图象标准数据库8.3talairach图谱018.3.1talairach坐标系统028.3.2数据集到talairach-tournoux坐标的转换038.3.3交互式talairach图谱第9章医学图象压缩、存储与通信1019.1图象压缩的基本概念和标准39.3临床PACS中的图象标准化29.2医学图象存档、读取与通信49.4压缩医学图象的质量评估第9章医学图象压缩、存储与通信59.5分形图象压缩简介69.6用小波变换进行三维图象压缩第9章医学图象压缩、存储与通信9.1图象压缩的基本概念和标准9.1.1数字图象9.1.2图象数据压缩方案9.1.3无损图象压缩9.1.6huffman编码9.1.5jpeg有损压缩方法的几个阶段9.1.4有损图象压缩010203040506第9章医学图象压缩、存储与通信9.1图象压缩的基本概念和标准9.1.9jpeg2000标准9.1.8mpeg运动图象压缩标准9.1.7jpeg图象压缩标准第9章医学图象压缩、存储与通信9.2医学图象存档、读取与通信019.2.1医学图象信息模型029.2.2医学图象存档系统039.2.3dicom图象通信标准049.2.4档案软件组成部件059.2.5his/ris接口和图象预取069.2.6dicom图象档案标准9.2医学图象存档、读取与通信9.2.7pacs研究应用第9章医学图象压缩、存储与通信第9章医学图象压缩、存储与通信9.3临床pacs中的图象标准化9.3.3图象方位调整039.3.1背景消除019.3.4图象标准化函数在hi-pacs中的实现049.3.2视觉感知性能的改进02第9章医学图象压缩、存储与通信9.4压缩医学图象的质量评估9.4.4金标准的决定9.4.3诊断的准确性和roc方法学9.4.2主观质量分级9.4.1平均畸变和psnr第9章医学图象压缩、存储与通信9.5分形图象压缩简介01039.5.1分形图象