本书是一部系统介绍数字医学图像获取、处理及其相关技术的著作。全书共12章，分别为绪论、数字医学图像获取、数字医学图像标准、数字医学图像变换、数字医学图像压缩与编码、数字医学图像分割、数字医学图像配准、数字医学图像三维可视化、数字医学图像内容特征及其提取、数字医学图像数据存储管理、数字医学图像数据挖掘和数字医学图像检索。本书从基本概念入手，采用理论与实践相结合的方式，介绍数字医学图像的基本问题、主要研究成果以及具体实例开发。全书内容系统、深入浅出，是学习医学图像之参考，研究医学图像之启迪。

本书可作为高等院校生物医学工程、医学影像学、生物医学信息学、计算机应用、模式识别等相关专业的高年级本科生与研究生教材，也可供相关领域的大学教师、科研人员和工程技术人员参考。

自伦琴1895年发现X射线以来，医学图像在医学临床、教学和科研中发挥着重要作用。医学图像研究不断深入，推动着医学科学和临床医疗的发展和进步。特别是近三十年来，医学成像技术的巨大发展，不断开拓数字医学图像的研究领域并推进其广泛应用。数字医学成像模式涉及超声成像、计算机断层扫描成像、核磁共振成像、功能核磁共振成像、数字减影成像、正电子发射断层成像、磁源成像等许多方面。

数字医学图像不仅可以描述人体各种器官、组织、结构、病灶等实体的二维、三维静态信息，还可以描述随时间变化的四维动态信息。数字医学图像揭示出人体内部的形态和功能，为临床医生做出准确诊断和精确治疗提供科学依据。

随着医学图像在临床诊断中的普及和发展，数字医学图像已经超出对人体解剖结构的可视化观察，正向人体疾病状态和功能表达方向发展，在临床诊断和医学研究中发挥着日益重要的作用。现代医学图像获取仪器的不断更新，为医疗和研究人员获取数字医学图像提供各种有效手段。如何有效利用大量的数字医学图像进行临床诊断、病理分析和治疗计划，成为保证数字医学图像发挥其作用的关键问题。

医学图像具有数据量大、数据形态复杂等特点。计算机技术的不断进步和发展，促成数字医学图像能够实现高效存储和管理。信息科学研究领域中的模式识别、数据挖掘、图像处理等技术，从更深层次对数字医学图像中的人体信息进行综合分析和知识发现，为现代医学研究奠定基础，为医学临床诊断和治疗提供依据。应用这些技术，可以对人体解剖结构、病变区域等进行准确定位、分割、提取、量化分析等处理，实现图像配准、三维重建、手术模拟、术间导航、治疗计划、病程跟踪等功能。这些技术对提高医学图像数据的利用价值具有重要作用，为提高临床诊断和治疗的准确性和正确性提供有力支持。

现代医学和临床医生越来越依赖数字医学图像技术和设备。人体研究依赖数字医学图像中的形态和功能信息数据，临床诊断依赖数字医学图像作为辅助诊断，临床治疗依赖数字医学图像实现手术导航和治疗计划制定。

正因为如此，国内外大学和研究机构相继在生物医学工程、医学影像、生物信息等学科专业开设数字医学图像及其相关课程； 临床医学、信息学科、计算机应用技术和模式识别等学科把数字医学图像作为教学内容。许多学科将数字医学图像作为研究对象进行研究，对促进其进一步发展和应用有着重大意义。

江苏大学图像研究所长期从事医学图像研究工作，针对医学教育和图像研究的实际需要，结合多年来积累的研究成果，写成本书。

本书立足于数字医学图像这一特定的研究对象，兼顾到学习者、研究者、运用者等不同读者群体的各种需要，既系统阐述数字医学图像在临床诊断和治疗中的作用、数字医学图像的成像原理和获取方式、数字医学图像各种处理方法，也介绍近年来数字医学图像领域的重要研究成果，尤其是作者所在科研团队自己的研究成果，如数字医学图像定性定量特征的定义及其特征提取方式、基于核密度估计理论的聚类分析技术在医学图像中的应用、基于关联规则的医学图像分类器研究、医学图像检索技术、医学图像数据存储管理技术等。

本书将数字医学图像相关概念的具体含义与简单抽象的数学定义融于一体，介绍数字图像的基本概念； 注重知识的系统性，将数字医学图像各个方面的知识内容有机组织起来，形成完整体系； 使用图解的方式介绍不易理解的描述性内容，做到图文并茂； 做到理论与实践相结合，不仅对一些经典算法的理论进行推理论证，还用计算机程序实现这些算法，给读者以直观感觉，使读者能更好地将书中的知识用到自己的学习和工作之中。

本书第1章由陈健美编写，第2章由田丽缓、赵庆荣编写，第3章由武园园、董建成编写，第4章由程鹏、宋余庆编写，第5章由王春红、倪巍伟编写，第6章由朱峰、宋余庆编写，第7章由朱峰编写，第8章由郭依正、宋余庆编写，第9章由谢从华编写，第10章由桂长青编写，第11章由谢从华、宋余庆编写，第12章由金华编写。

全书在写作过程中，得到江苏大学图像研究所、东南大学计算机科学系、常熟理工学院计算机科学系的大力支持，得到东南大学孙志挥教授、江苏大学朱玉全博士的指导和帮助，这里一并表示感谢！本书参考了国内外出版的大量书籍和论文，这里对所有引用论文和书籍的作者深表谢意！

限于作者水平，书中难免存在疏漏和许多不足，恳望广大读者在阅读过程中，对本书提出批评修改意见，以便再版时及时改正。

第1章绪论

1.1基本概念

1.1.1图像与医学图像

1.1.2数字医学图像

1.1.3数字医学图像产生与发展

1.2数字医学图像的研究内容

1.2.1图像数字化

1.2.2数字图像标准化

1.2.3数字图像处理

1.2.4数字图像识别

1.2.5数字图像检索

1.3数字医学图像的研究方法

1.3.1统计学方法

1.3.2数字测量

1.3.3数据挖掘

1.3.4图像重建

1.3.5数字医学图像的相关学科

1.4数字医学图像在临床诊断和治疗中的应用

1.4.1数字医学图像与临床图像存储

1.4.2数字医学图像与临床影像诊断

1.4.3数字医学图像识别与临床影像自动诊断

1.4.4数字医学图像在临床治疗中的参考作用

第2章数字医学图像获取

2.1计算机断层扫描成像技术

2.1.1计算机断层扫描成像技术原理

2.1.2计算机断层扫描成像技术设备

2.1.3计算机断层扫描图像质量影响因素

2.1.4计算机断层扫描图像的特点及其临床意义

2.2磁共振成像技术

2.2.1磁共振成像技术基本原理

2.2.2磁共振成像技术设备

2.2.3磁共振图像特点及临床应用

2.2.4磁共振图像质量影响因素

2.3数字X射线摄影技术

2.3.1计算机放射成像技术

2.3.2数字放射成像技术

2.3.3直接数字放射成像技术

2.3.4数字X射线图像质量影响因素

2.4传统胶片图像数字化

2.4.1传统胶片图像数字化的意义

2.4.2传统胶片图像数字化的技术和方法

2.4.3数字化传统胶片图像的特点和价值

2.5其他获取方式

2.5.1核医学成像

2.5.2超声成像

2.5.3红外成像

2.5.4内窥镜成像

第3章数字医学图像标准

3.1概述

3.1.1图像数据通信问题

3.1.2医学图像存储与通信标准

3.1.3医学图像存储与通信标准的主要内容

3.2数字医学图像的数据组织标准

3.2.1文件结构

3.2.2数据编码规则

3.3数字医学图像的数据通信标准

3.3.1医学图像网络通信基本概念

3.3.2医学图像网络通信运行机制

3.3.3通信模型的设计与实现

3.4数字医学图像数据压缩标准

3.4.1数字医学图像压缩要求

3.4.2数字医学图像压缩算法

3.4.3医学图像的压缩标准

3.5数字医学图像的显示与转换

3.5.1图像格式转换预处理

3.5.2文件的信息提取方法

3.5.3图像显示

第4章数字医学图像变换

4.1概述

4.2傅里叶变换

4.2.1一维傅里叶变换

4.2.2二维傅里叶变换

4.2.3二维傅里叶变换的性质

4.2.4二维快速傅里叶变换算法原理

4.3离散余弦变换

4.3.1一维离散余弦变换

4.3.2二维离散余弦变换

4.4沃尔什和哈达玛变换

4.4.1沃尔什变换

4.4.2哈达玛变换

4.5Gabor变换

4.5.1连续Gabor变换

4.5.2离散Gabor变换

4.6小波变换

4.6.1小波基函数与小波变换

4.6.2二进小波与离散小波变换

4.6.3小波变换应用

第5章数字医学图像压缩与编码

5.1概述

5.1.1医学图像压缩

5.1.2医学图像的特点与压缩原理

5.1.3医学图像压缩编码分类

5.1.4医学图像压缩性能评价

5.2医学图像无损压缩编码

5.2.1图像冗余度和编码效率

5.2.2哈夫曼压缩编码

5.2.3游程压缩编码

5.2.4算术压缩编码

5.3医学图像有损压缩编码

5.3.1正交变换编码原理和性质

5.3.2基于离散余弦变换医学图像压缩编码

5.3.3基于小波变换的医学图像压缩编码

5.4基于感兴趣区域医学图像压缩编码

5.4.1基于感兴趣区域医学图像压缩

5.4.2形状自适应感兴趣区域医学图像无损压缩编码

第6章数字医学图像分割

6.1概述

6.1.1图像分割基本原理

6.1.2医学图像的特点

6.1.3医学图像分割的几个关键问题

6.1.4医学图像分割研究意义

6.2医学图像分割方法

6.2.1基于区域的分割法

6.2.2基于边缘的分割法

6.2.3基于模糊理论的分割法

6.2.4基于数学形态学的分割法

6.2.5基于统计学的分割法

6.2.6基于形变模型的分割法

6.3几种典型医学图像自动分割方法

6.3.1基于模糊加权熵的医学图像多阈值分割

6.3.2基于梯度的混合MumfordShah模型医学图像分割

6.4医学图像分割结果的评价

6.4.1区域间对比度

6.4.2区域内部均匀度

6.4.3时间和空间复杂度

6.4.4算法收敛鲁棒性

第7章数字医学图像配准

7.1概述

7.2医学图像配准技术

7.2.1图像配准原理

7.2.2几何变换

7.2.3相似性测度

7.2.4优化算法

7.3基于图像灰度的配准方法

7.3.1互相关法

7.3.2投影法

7.3.3傅里叶变换法

7.3.4最大互信息法

7.4基于图像特征的配准方法

7.4.1基于点的配准法

7.4.2基于线的配准法

7.4.3基于面的配准法

7.4.4基于矩和主轴的配准法

7.4.5图谱法

7.5医学图像配准方法评价

7.5.1体模

7.5.2准标

7.5.3图谱

7.5.4目测检验

第8章数字医学图像三维可视化

8.1概述

8.1.1基本概念

8.1.2医学图像三维可视化基本流程

8.1.3医学图像三维可视化分类

8.2面绘制方法

8.2.1等值面的概念

8.2.2体素级重建方法

8.2.3切片级重建方法

8.3体绘制方法

8.3.1光线跟踪法

8.3.2剪切形变法

8.4混合绘制方法

8.5应用

8.5.1医学图像三维可视化的应用

8.5.2三维可视化工具AVS/Express简介

第9章数字医学图像特征及其提取

9.1概述

9.2颜色特征分析

9.2.1灰度直方图定义

9.2.2基于直方图的统计特征

9.3纹理特征分析

9.3.1灰度共生矩阵法

9.3.2空间自相关法

9.3.3傅里叶功率谱法

9.3.4灰度差分统计方法

9.3.5行程长度统计法

9.3.6小波变换法

9.4形状特征分析

9.4.1简单的形状特征

9.4.2空间矩特征

9.4.3径向距离测度

9.4.4傅里叶描绘子

9.5语义特征分析

9.5.1图像语义概述

9.5.2语义特征模型

9.5.3语义特征表示

9.5.4语义特征提取方法

第10章数字医学图像数据存储管理

10.1医学图像数据库数据组织技术

10.1.1关系型数据库数据组织技术

10.1.2面向对象数据库数据组织技术

10.1.3基于DICOM标准的医学图像数据库数据组织技术

10.2图像数据存储技术

10.2.1存储级别

10.2.2基于 DICOM 标准的医学影像数据存储设计

10.2.3医学图像数据总体存储结构

10.2.4医学图像数据存储结构详细设计

10.3图像数据索引技术

10.3.1高维数据索引分类

10.3.2高维索引结构

10.3.3高维索引数据查询

10.4医学图像数据库系统设计

10.4.1医学图像数据库的设计

10.4.2数据库结构设计

10.4.3医学图像数据库层次结构

10.4.4医学图像数据库系统架构

10.4.5系统功能设计

第11章数字医学图像数据挖掘

11.1概述

11.1.1医学图像数据挖掘

11.1.2图像数据挖掘的框架

11.2基于关联规则的医学图像数据挖掘

11.2.1关联规则概述

11.2.2关联规则算法

11.2.3关联分类规则

11.2.4基于关联规则的医学图像分类算法及其实现

11.3医学图像聚类技术

11.3.1聚类定义

11.3.2聚类分析的过程

11.3.3聚类算法性能评价

11.3.4单幅医学图像的聚类

11.3.5医学图像库的聚类

第12章数字医学图像检索

12.1图像检索技术

12.1.1基本概念

12.1.2传统图像检索方法

12.2基于内容的图像检索技术

12.2.1检索结构模型

12.2.2检索评价标准

12.2.3现有检索系统

12.3基于灰度特征及其空间分布信息的检索

12.3.1图像归一化

12.3.2特征提取及检索

12.3.3检索结果评价

12.4基于非线性特征联合检索

12.4.1径向基函数网络概述

12.4.2基于径向基函数网络的检索

12.4.3检索结果评价

参考文献