医学图像处理_复习提纲
数字医学图像处理复习资料
第一次练习1.X线在人体内的透过率从大到小，其正确排列为：气体、脂肪、液体及软组织、骨。
2.X线成像因素是：( A )A.密度与厚度B.T1弛豫时间C.T1弛豫时间D.流空效应3.与X线诊断和治疗无关的特性： ( B )A.穿透性B.衍射作用C.荧光效应D.摄影效应4.X线检查方法的选用原则不包括：( D )A.保证病人安全B.检查结果准确C.操作简便，费用低廉D.在门诊即能检查5.关于MRI检查安全性论述，错误的有： ( D )A.体内有金属异物、人工铁磁性关节等不应进行MRI检查；B.带有心脏起搏器患者禁止MRI检查；C.幽闭症患者不宜做MRI检查；D.早期妊娠妇女接受MRI检查肯定是安全的6.以下CT优于MRI检查的是：( B )A.软组织分辨率高B.显示钙化灶C.多参数成像D.多切层成像7.哪一项不是MRI的优点与特点（ D ）A.无电离辐射B.多切层多参数成像C.软组织分辨率高D.可显示钙化灶此项8.彩色多普勒血流显像特点，错误的是： ( D )A.血流朝向探头，显示红色；B.血流背离探头，显示蓝色；C.血流朝向或背离探头，流速高均显示亮度大；D.动脉血流显示为红色9.下列X特性中用于诊断的是（ ADE ）A.穿透性B.生物效应C.电离效应D.感光效应E.荧光效应10.请指出X线检查三大类别（ ACE ）A.常规检查B.电视透视C.特殊摄影检查D.体层摄影E.造影检查11.产生X线必须具备的条件是（ BDE ）A.光电管B.电子源C.旋转阳极D.适当的障碍物（靶面）E.高压电场和真空条件下产生的高速电子流12.CT检查的主要优点为（ ABD ）A.CT图像清晰，密度分辨率高B.CT能显示真正的断面图像C.CT空间分辨率较X线高D.CT检查的操作简单安全E.CT无电离辐射13.现代医学影像技术的发展源于德国科学家伦琴与1895年发现的X线并由此产生的成像技术。
14.传统的X线成像得到的是组织或器官的投影像。
医学图像处理和分析讲义
医学图像处理复习大纲
第一章绪论1 数字图像处理的基本概念；数字图像：x，y和f的幅值都是有限的离散值时，该图像为数字图像。
数字图像处理：简单的说就是用计算机处理数字图像，广义上而言，包括所有与图像有关的处理。
2 数字图像处理的三个层次；低级处理：对图像进行各种加工，以改善图像的视觉效果或突出目标，如降低噪声，增强对比度等，是一个从图像到图像的过程；中级处理：图像分割（把图像分为不同区域或目标物）及减缩对目标的描述，以方便计算机的识别，输入时图像输出是从图像提取的特征（如边缘、轮廓）；高级处理：目标物体及相互关系的理解，进而进行决策及指导行动，是最高级别的处理，即机器视觉，是人工智能的分支。
3 从成像来源的角度了解DIP的划分及应用场合；电磁波普成像（从伽马射线到无线电波）、显微镜成像、声波/超声波成像。
例题1：依据成像来源，写出三种常见的数字医学图像类型：、和。
答案：伽马射线成像图像、X射线成像图像(CT成像图像)、无线电波成像图像(MRI成像图像)、超声波成像图像等。
例题2：( )图像处理领域处在图像分析和计算机视觉两个学科之间。
答案：×例题3：()由一个二维函数f(x, y)确定的图像称为数字图像。
答案：×例题4：简述数字图像处理的三个层次。
答案：数字图像处理分三个层次，分别是：低级处理：对图像进行预处理，如降低噪声、增强对比度和图像锐化等，目的是提高一幅图像的质量，使其更清晰或更好看；中级处理：涉及图像分割、图像描述以及物体的识别，目的是将一幅图像转化为更适合计算机处理的形式；高级处理：涉及对一幅图像中被识别物体的总体理解，如应用在图像分析中，使图像更易懂。
第二章图像处理基础1 视觉感知要素、图像感知和获取；锥状体数目600万~ 700万，负责颜色和细节识别，锥状视觉又称白昼视觉；杆状体数目约7500万~15000万，无彩色感觉，称夜视觉。
三种基本的图像采集形式：单元成像传感器、线成像传感器、阵列成像传感器。
医学图像的处理与变换的基础知识
二维离散余弦变换
正变换：
N 1 N 1
C(,) a()a()
f
(x,
y)
cos[
(2 x1) 2N
的顺序是每一层面逐行逐个体素。例如，一个由64个层
片组成的长方形物体，每个层面有100 x l00个像素。其
体数据文件的排列顺序。
Header
y z
100 100 100 100
x
图3-15 长方体及具体数据集排列
100 100
第三节 医学图像的变换
medical image transforms
由于计算机的工作速度、存储空间是相对有限的，各种参 数都不能无限地提高。
不同量化级别对图像质量的影响
（a）
（b）
（c）
（d）
虚假轮廓
（e）
（f）
（g）
（h）
（a）原始图像(256级)； （b） 量化图像1(128级)； （c） 量化图像2(64级)； （d）量化图像3(32级)； （e） 量化图像4(16级)； （f） 量化图像5(8级) （g）量化图像6(4级)； （h） 量化图像7(2级)；
Zi＋ 1 Zi
Zi－ 1
qi＋ 1 qi－ 1
连 续 灰 度 值 量 化 值 (整 数 值 )
灰 度 标度
灰 度 量化
(a)
…
255 将连续图像的像素值分布
254 落在[Zi，Zi+1]范围内的点 128 的取值量化为qi+1，称之
127 为灰度值或灰阶(Gray
…
Level)。把真实值Z与量化
1 0
2 biPlanes 2 biBitCount
4 biCompressi on
医学图象处理题库及解答
g i, j median f (i k , j l ) | k 1,0,1, l 1,0,1（ i, j 2, , N 1 ）
x x0 2 y y0 2
的光源照射。为简单起见，假设区域的反
射是恒定的，并等于 1.0，令 K=255。如果图像用 m 比特的强度分辨率进行数字化，并且眼睛可检测相邻像素间灰度级 差别大于 8 的突变，那么数字化本图像时的灰度级 k 取什么值将导致可见的伪轮廓? 分析解答：在分析解答该题时，应该从图像的形成模型出发，综合考虑灰度的量化、灰度级分辨率、灰度级之间的关 系。 根据已知条件及图像的形成模型，这里的图像可表示为
s2
ds Ae r dr 。对等式积分，可以得到关于变量 s 和 r 的分布函数的等
s
2
式。为了避免混淆，在等式的左边，用 y 代替积分变量 s，右边用 x 代替积分变量 r，于是
B ye y dy A e x dx
0 0
r
上式的左边为
右边为
s
0
ye
y2
2 1 s 2 1 1 e s dy e y dy e s 1 2 0 2 2
（1）令 V={0，1}，计算 p 和 q 间的 4，8，m 通路的最短长度。如果在这两点间存在通路，请在图中表示出最短通路。 （2）令 V={1，2}，同样计算 p 和 q 间的 4，8，m 通路的最短长度。如果在这两点间存在通路，请在图中表示出最短 通路。 分析解答： （1）当 V={0，1}时，在 p、q 之间不存在 4 通路，因为沿着 4 邻域且满足 V 的点从 p 到达 q 是不可能的。 图（a）描述了在这种条件下到达 q 点是不可能。图（b）实线为最短的 8 通路，其长度为 4。图（b）虚线为最短的 m 通路，其长度为 5。 （2）当 V={1，2}时最短的 4 通路的长度是 6，如图（c）所示为其一种可能性。容易证明 p、q 间存在其它等长的 4 通 路。图（d）实线为最短的 8 通路，其长度为 4。图（d）虚线为最短的 m 通路，其长度为 6。
医学图像处理重点知识概要
1. 灰度直方图
定义：图象中象素灰度分布的概率密度函数；是灰度级的函数，描述的是图像中各灰度 级的像素个数,即横坐标表示灰度级，纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数；
性质:①反映图像灰度分布情况，丢失了像素的位置信息,不包含图象灰度分布的空间信 息，因此无法解决目标形状问题；②具有不唯一性，不同图象可能对应相同的直方图；③具 有可加性，即图象总体直方图等于切分的各个子图象的直方图之和；
(u,
v)
=
1 1+[D(u, v)
/
D10
]2n
n 为滤波器的阶次，D0 为截止频率
3）巴特沃斯高通滤波器：H (u , v ) = 1 + [ D0 / D (u , v )] 2n 通过高频分量，削弱低频分量
4）同态滤波：图像 f(x,y)是由光源产生的照度场 i(x,y)和目标的反射系数场 r(x,y)的共
1 I×J
I i =1
J
[x(i, j) − x(i, j)]2 归一化后： NMSE
j =1
=
i =1
[x(i, j) − x(i,
j =1
IJ
x2 (i, j)
j )] 2
i =1 j =1
∑ ∑ 绝对误差： MAE = 1
IJ
x(i, j) − x(i, j)
I × J i=1 j=1
1
∑ ∑ 峰值信噪比： PSNR = 10lg
1
x2 max
IJ
[x(i, j) − x(i, j)]2
I ⋅ J i=1 j=1
第二章 图像文件的格式
BMP 文件，不压缩形式(WORD 类型 2 个字节，DWOR、DLONG 4 个字节)
医学图像处理重点内容
第六节 图像的三维重建与可视化
1、掌握图像三维重建的基本方法： 面绘制技术 体绘制技术
第七节 图像存储与传输系统
1、掌握图像存储与传输系统的概念 2、了解与ＰＡＣＳ相关的几个医学信息系统
图像存储与传输系统（简称ＰＡＣＳ）是应用数字成像技 术、计算机技术和网络技术，对医学图像进行采集、 存储、传输、检索、显示、诊断、输出、管理、信息处理 的综合应用系统。 医院信息系统（ＨＩＳ）放射科信息系统（ＲＩＳ）
医学图像的配准与融合 虚拟现实技术
DICOM数据通信技术
PACS系统
医学图像处理的应用
1. 辅助医生诊断 2．仿真多角度扫描 3．数字解剖模型 4．手术教学训练 5．制定手术计划 6．手术导航与术中监护…
第二节 医学图像处理基础
1、掌握图像数字化的过程：采样和量化（分别 对图像质量的影响）
2、掌握常用的图像数据格式 3、掌握灰度直方图的概念及性质 4、掌握伪彩色与假彩色的概念 5、掌握常用的体数据文件的格式（DICOM3.0）
傅里叶变换的一个最大的问题是：它的参数 都是复数，在数据的描述上相当于实数的两倍， 不易计算。为此，我们希望有一种能够达到相同 功能但数据量又不大的变换。
在此期望下，产生了DCT变换。 DCT变换系数 是实数。
图像的低频能量集中在左上角，高频能量集中在右下角。
DCT变换在图像处理中的应用
离散余弦变换实际上是傅立叶变换的实数 部分。主要用于图像的压缩，如目前的国际压缩 标准的JPEG格式中就用到了DCT变换。对大多数 图像，离散余弦变换能将大多数的信息放到较少 的系数上去，提高编码效率。
描 述 人 体 功 能 或 代 谢 的 功 能 成 像 模 式 （ Functional Imaging Modality）。比如PET正电子发射断层扫描成像、 SPECT单光子发射断层扫描成像、fMRI功能磁共振成像等。
医学成像原理与图像处理复习重点简化版
四大医学影像装置：超声成像, X线CT, 核磁共振成像, 核医学影像.传统的X射线装置的缺点：（1）影像重叠。
深度方向上的信息至叠在一起，引起混淆。
（2）密度分辨率低，对软组织分辨能力低。
（3）所用剂量大。
CT优点：1）断层成像；2）密度分辨率高，对软组织分辨能力高。
（相对于X射线成像术）；3）投影剂量小（相对于X射线成像术）；4）动态范围大（相对于X 光片）；5）无损检测；6）存储方便。
星状伪迹：孤立点源反投影重建形成的伪迹称为星状伪迹。
产生星状伪迹的原因在于：反投影重建的本质是把取自有限物体空间的射线投影均匀地回抹(反投影)到射线所及的无限空间的各点之上，包括原先像素值为零的点超声是机械波，由物体机械振动产生。
具有波长、频率和传播速度等物理量。
用于医学上的超声频率为2.5～10MHz，常用的是2.5～5MHz。
超声需在介质中传播，在人体软组织中约为1500m/s。
介质有一定的声阻抗，声阻抗等于该介质密度与超声速度的乘积。
超声在介质中以直线传播,有良好的指向性.当超声传经两种声阻抗不同相邻介质的界面时其声阻抗差大于0.1%,而界面又明显大于波长,即大界面时,则发生反射,一部分声能在界面后方的相邻介质中产生折射,超声继续传播,遇到另一个界面再产生反射,直至声能耗竭。
反射回来的超声为回声。
声阻抗差越大，则反射越强，如果界面比波长小，即小界面时，则发生散射。
人体结构对超声而言是一个复杂的介质，各种器官与组织，包括病理组织有它特定的声阻抗和衰减特性。
这种不同的反射与衰减是构成超声图像的基础。
将接收到的回声，根据回声强弱，用明暗不同的光点依次显示在影屏上，则可显出人体的断面超声图像，称这为声像图.超声经过不同正常器官或病变的内部，其内部回声可以是无回声、低回声或不同程度的强回声.换能器的原理（压电效应）：对某些非对称结晶材料进行一定方向的加压或拉伸时，其表面将会出现符号相反的电荷，这种现象称为压电效应。
川大医学图像处理复习大纲_2013汇编
《医学图像处理》课程复习大纲题型:选择题（20分）、判断题（10分）、填空简答题（10分）、分析计算题（60分）第一章绪论1.数字图像处理研究的主要内容：图像变换，图像的数字化，图像增强，图像恢复（也叫图像复原），图像编码（也叫图像压缩），图像重建，图像分析，图像分割。
（大体了解每个含义）。
●几何处理：(geometrical processing)坐标变换、图像放大、缩小、旋转、移动、多个图像配准，全景畸变校正，扭曲校正，周长、面积、体积计算等●算术处理：(Arithmetic processing)对图像施以＋、－、×、÷等运算，主要针对像素点的处理，如医学图像的减影处理●图像增强：(Image Enhancement)突出图像中感兴趣的信息，而减弱或去除不需要的信息，从而使有用信息得到加强，便于区分或解释方法：直方图增强、伪彩色增强法、窗口技术●图像复原：(Image Restoration)去掉干扰和模糊，恢复图像的本来面目噪声包括随机噪声和相干噪声随机噪声干扰表现为麻点干扰，相干噪声表现为网纹干扰方法：维纳滤波、逆滤波、同态滤波●图像重建：(Image Reconstruction)从数据到图像的处理。
也就是说输入的是某种数据，而处理结果得到的是图像方法：代数法、迭代法、傅立叶反投影法、卷积反投影法等●图像编码：(Image Encoding)减少数据存贮量，降低数据率以减少传输带宽，压缩信息量，便于特征抽取，为识别作准备第一代编码：PCM、DPCM、△M，变换编码中的DFT、DCT、Walsh-Hadamard等第二代编码：金字塔编码法、Fractal编码、基于神经元网络的编码方法、小波变换编码法、模型基编码法●图像识别：(Image Recognition)统计识别法；句法结构模式识别法；模糊识别法。
●图像理解：(Image Understanding)该处理输入的是图像，输出的是一种描述，利用客观世界的知识使计算机进行联想、思考及推论，从而理解图像所表现的内容●图像分割：按照应用的要求将图像分割成一块块区域，目的是将感兴趣的对象提取出来2.几个重要的概念: 视觉特征(如：视觉系统的可视波长范围，韦伯定理同时对比度, 马赫效应（当亮度发生跃变时，会有一种边缘增强的感觉，视觉上会感到亮侧更亮，暗侧更暗）)、图像信息的熵（定义，熵的最大和最小值出现在什么情况下），能量谱和功率谱● 人眼可见的波长范围是390~780nm● 同时对比效应：人眼对某个区域感觉到的亮度不仅依赖于它的自身亮度，还与它的背景有关● 视觉遮蔽：当背景存在明显的空间或时间变化时，辨别亮度变化的门限增加● 韦伯定理：如果一个物体的亮度与周围背景I 有刚刚可以察觉到的差别△I ，则△I 和I 的比值是I 的函数，且该比值在一定的亮度范围内近似不变，该比值称为韦伯比 韦伯定理说明人眼视觉系统对亮度的对比度敏感，而非亮度值本身低照度，韦伯比高，亮度分辨能力差；高照度，韦伯比低，亮度分辨能力强 重现图片只需要重现物体间的对比度即可 ● 马赫带效应：人眼所感觉到的亮度并不是亮度的简单函数，视觉系统有趋于过高或过低估计不同亮度区域边界值的现象视觉系统在不同亮度区域边缘周围存在“欠调”和“过调”现象实际各色带的亮度恒定，但是感觉条带边缘亮度有变化，边缘亮的一边更亮，暗的更暗● 图像信息的熵：信源X 发出的xj （j=1,2,…,n ）共n 个随机事件的自信息统计平均，即H(X)称为信源X 的“熵”，即信源X 发出任意一个随机变量的平均信息量。
医学图像处理-复习纲要
《医学图像处理》复习纲要第1章引论1．数字图像处理（DIP）的基本定义和本课程所界定的大致范围数字图像、图像处理、图像分析/理解、计算机视觉2．数字图像处理发展的基本历程和应用领域重点：在医学图像处理中(CAT、CT、PET、MRI、体内三维再现技术等)的发展应用3．从成像来源的角度了解DIP的划分、比较各自特点及应用场合电磁波谱成像、显微镜成像(TEM、SEM)、声波/超声波成像、计算机合成图像4．DIP的基本流程步骤第2章DIP基础1．视觉基本要素杆状体(Rods)和锥状体(Cones)、盲点、主观亮度、亮度适应性、亮度辨别力(Weber ratio)；几种视觉现象（说明感觉亮度不是光强的简单函数）：Mach效应、同时对照度、光幻觉；描述彩色光的三个基本量：辐射度(radiance)、光通量/流明数(luminance)和亮度(brightness)2．图像感知和获取、采样和量化三种基本的图像采集形式（单个、线和阵列）、图像的照射和放射分量模型、数字图像的空间坐标表示、图像存储尺寸的计算、图像的空间和灰度分辨率、checkerboard现象和伪轮廓现象、等性能曲线及解释、混叠/莫尔（波纹）效应及解释3．象素间的基本关系测度近邻(neighbors)（4、对角、8）、邻域; 邻接(adjacency)（4、8、混合）与连接(connectivity)；区域、边界和边缘(沿)；路径、路径长度、连接分量/集、闭路径；距离测度：距离定义、城市街区距离、Euclidean距离、棋盘(chessboard)距离、Dm距离；第3章空域图像增强技术1．灰度变换及基本函数基本概念：负变换、对数变换、幂律变换（Gamma校正）、分段线性变换、灰度切割、位平面切割；要求：理解这些变换的基本含义及对图像作用后会产生什么样的效果、并会灵活运用这些变换于不同的图像增强场合2．直方图处理灰度直方图的定义、基本含义、与图像外观的关系、及其作用；直方图均衡化（线性化）：基本思想与原理、特点与作用、算法基本步骤、应用场合直方图匹配（规定）：基本原理、特点与作用、变换函数、实现流程；会灵活运用（如怎么去设计规定的直方图）怎么运用直方图的统计特征于图像增强：均值、方差及主要含义、全局运用与局部运用3．增强中的算术与逻辑操作与、或、非：特点、作用、怎么运用图像加/平均、减、乘操作的主要原理、特点、作用效果、应用场合；4．空间滤波线性滤波与非线性滤波、填充问题（基于邻域的操作）线性滤波：基本概念、滤波器/模板/掩码、线性卷积与相关线性平滑滤波（盒滤波器、加权平均滤波）、排序统计滤波（中位、中值、最大、最小及其它自定义的百分位）：基本原理、特点、优缺点与应用场合空间锐化滤波器：数学原理与基础、作用一阶导数/梯度算子（Roberts, Sobel, Prewitt）、二阶导数/Laplacian算子：各自主要特征、优缺点、主要作用、怎么运用本章应用实例：联合增强第4章频域增强技术1．基础：二维离散傅立叶变换2．基本概念：图像频谱及物理意义（很重要）、频域和空域分辨率、填充与周期展开；3．频域滤波的基本流程框架4．基本的滤波器类型（高、低通）：理想、Butterworth、Gaussian；基本原理、主要属性、主要用途；要求掌握一定的推导技巧和能灵活运用5．空域与频域滤波器间的转换－卷积定理；频域和空域增强技术间的比较6．同态滤波：概念、原理、算法基本流程、主要用途第5章图像恢复1．基本概念，与图像增强技术的区别和联系；图像退化及恢复过程模型2．噪声：来源、空/频域的属性（从与图像的关系角度）；重要的噪声概率模型：高斯、Reyleigh、指数、均匀、脉冲（椒盐）；对表达公式要熟悉、对基本特征要掌握；能根据图像的统计特征（如直方图分布）对噪声参数进行估计；3．只有噪声情况下的恢复技术－空间滤波：1）线性：均值滤波（算术、几何、谐波、逆谐波；2）排序统计：中值、最大/小、中点、alpha修剪；3）自适应均值滤波（基本思想与流程）。
医学影像图像处理资料
填空题1、（像素）是组成数字图像的基本元素2、经过（采样）和（量化）两个过程，模拟图像就可以转化成数字图像3、（采样）是指将空域上或时域上连续的图像(模拟图像)变换成离散采样点(像素)集合的一种操作。
4、在进行采样时，（采样间隔）的选取是一个非常重要的问题，它决定了采样后图像的质量，即忠实于原图像的程度。
5、（量化）就是把采样点上表示亮暗信息的连续量离散化后，用数值来表示的过程。
6、由模拟图像转换的数字图像质量由两个指标来衡量，分别是（采样密度）和（采样频率）。
选择题：1、根据一维采样定理，若一维信号g(t)的最大频率为ω，以（ A ）为间隔进行采样，则能够根据采样结果g(iT) (i=…， -1， 0， 1，…)完全恢复g(t)A T≤1/2ωB T≤ωC T≥1/2ωD T≥ω2、连续图像经过采样之后所获得的数字图像的效果与以下（AB）评价参数有关。
A采样密度B采样频率 C 灰度值 D 量化等级3、一般，当限定数字图像的大小时，为了得到质量较好的图像可采用如下原则：ABA对缓变的图像，应该细量化，粗采样，以避免假轮廓B对细节丰富的图像，应细采样，粗量化，以避免模糊（混叠）C对缓变的图像，应该粗量化，细采样，以避免假轮廓D对细节丰富的图像，应粗采样，细量化，以避免模糊（混叠）4、以下对矢量图的描述正确的是（ BC ）矢量图图像使得具有两个优点：一是它的文件数据量很小；二是图像质量与分辨率无关A 公式化表示 B文件数据量小 C图像质量与分辨率无关 D容易表示颜色丰富的图形5、以下（ BCD ）属于位图：A线画稿 B灰度图像 C索引颜色图像 D真彩色图像6、以下哪些描述是正确的CDA灰度直方图表示了图像的空间信息 B一幅灰度直方图对应一幅图像C子图直方图之和为整幅图的直方图 D直方图反映了图像中某灰度的像素数量简答题：1、与模拟图像比较，数字图像具有的特点和优势表现在那几个方面？并解释模拟图像和数字图像的概念。
医学图像处理与分析
医学图像处理与分析第一章、引言医学图像处理与分析作为医学领域中的重要技术之一，应用广泛且具有重要意义。
随着科技的不断进步和医学影像技术的不断发展，医学图像处理与分析在诊断、治疗和研究中发挥着越来越重要的作用。
本章将介绍医学图像处理与分析的背景与意义。
第二章、医学图像获取技术医学图像的获取是医学图像处理与分析的基础，不同的医学图像获取技术用于获得不同类型的医学图像。
常见的医学图像获取技术包括计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）、超声成像（US）和正电子发射计算机断层扫描（PET-CT）等。
本章将对这些常见的医学图像获取技术进行介绍，并分析它们的优缺点。
第三章、医学图像预处理医学图像通常受到多种干扰因素的影响，如噪声、伪影和运动伪影等。
因此，在进行后续分析之前，需要对医学图像进行预处理，以去除这些干扰因素。
常见的医学图像预处理方法包括滤波、去噪、增强和配准等。
本章将介绍这些常见的医学图像预处理方法，并分析它们的原理和适用场景。
第四章、医学图像分割医学图像分割是将医学图像中感兴趣的区域从背景中分离出来的过程。
医学图像分割在很多任务中都是必要的，如病灶检测、器官计量和手术模拟等。
常见的医学图像分割方法包括阈值分割、区域生长、边缘检测和基于机器学习的分割等。
本章将介绍这些常见的医学图像分割方法，并分析它们的优缺点和适用场景。
第五章、医学图像特征提取医学图像特征提取是将医学图像中的关键信息提取出来的过程，这些特征可以用于描述疾病的特点和分析病变的程度。
常见的医学图像特征包括形态学特征、纹理特征和灰度统计特征等。
本章将介绍这些常见的医学图像特征提取方法，并分析它们的原理和应用。
第六章、医学图像分类与识别医学图像分类与识别是根据医学图像中的特征将其归类或识别出来的过程，它有助于医生快速准确地判断疾病的类型和程度。
常见的医学图像分类与识别方法包括基于特征的方法和基于深度学习的方法。
本章将介绍这些常见的医学图像分类与识别方法，并分析它们的优缺点和应用场景。
医学图像处理
《医学图像处理》2017.06一、考核方式：期终考试80%（1-6章75%-80%）选择40分，共20个；名解20分，4-5个；简答2个（步骤、基本思想等）；计算2个（较难）平时成绩20%（出勤率、作业、实验）二、1-6章知识点总结1.图像的分类：根据其形式或产生方法可将图像分成模拟图像和数字图像。
2.模拟图像在水平与垂直方向上的像素点位置的变化以及每个像素点位置上的灰度变化都是连续的，因此有时又将模拟图像称之为连续图像( continuous image)。
3.数字图像是指把模拟图像分解成被称作像素的若干小离散点，并将各像素的颜色值用量化的离散值，即整数值来表示的图像。
数字图像：空间量化(采样)+幅值量化(量化)4.简述采样和量化的过程：采样：指将空域上或时域上连续的图像(模拟图像)变换成离散采样点(像素)集合的一种操作。
即空间坐标的离散化。
是通过先在垂直方向上采样，然后将得到的结果再沿水平方向采样两个步骤来完成的操作。
经过采样之后得到的二维离散信号的最小单位就称为像素。
一般情况下，水平方向的采样间隔与垂直方向的采样间隔相同。
对于运动图像，首先在时间轴上采样，其次沿垂直方向采样，最后沿水平方向采样。
量化：把采样后所得的各像素的灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化即：灰度的离散化。
将连续图像的像素值分布落在[Zi，Zi+1]范围内的点的取值量化为qi+1，称之为灰度值或灰阶(Gray Level)。
把真实值Z与量化值qi+1之差称为量化误差，把表示对应于各个像素的亮暗程度称为灰度等级或灰度标度。
5.空间分辨率(spatial resolution )：图像空间中可分辨的最小细节。
一般用单位长度上采样的像素数目或单位长度上的线对数目表示。
6.灰度分辨率(contrast resolution )：图像灰度级中可分辨的最小变化。
一般用灰度级或比特数表示。
8.目前常用的图像格式有BMP、JPG、TIFF、GIF等，此外医学图像专用的格式还有DICOM、img等。
医学图像处理考试复习重点
C h a p t e r11.A n i m a g e m a y b e d e f i n e d a s a t w o-d i m e n s i o n a l f u n c t i o n,f(x,y),w h e r e x a n d y a r e s p a t i a l c o o r d i n a t e s,a n d t h e a m p l i t u d e o f f a t a n y p a i r o f c o o r d i n a t e s (x,y)i s c a l l e d t h e i n t e n s i t y o r g r a y l e v e l o f t h e i m a g e a t t h a t p o i n t.2.I m a g e p r o c e s s i n g i n c l u d e s i m a g e a c q u i s i t i o n,i m a g e s t o r a g e,i m a g e t r a n s m i s s i o n a n dd i g i t a l i m a ge p r o c e s s i n g.3.L o w l e v e l p r o c e s s i n v o l v e s p r i m i t i v e o p e r a t i o n s s u c h a s i m a g e p r e p r o c e s s i n g t o r e d u c e n o i s e,c o n t r a s t e n h a n c e m e n t,a n d i m a g e s h a r p e n i n g.4.M i d-l e v e l p r o c e s s i n v o l v e s t a s k s s u c h a s s e g m e n t a t i o n,d e s c r i p t i o n,a n d c l a s s i f i c a t i o n (r e c o g n i t i o n)o f i n d i v i d u a l o b j e c t s.5.A s f o r m i d-l e v e l p r o c e s s,i t s i n p u t s a r e i m a g e s,b u t i t s o u t p u t s a r e a t t r i b u t e s e x t r a c t e d f r o m t h o s ei m a g e s.6.D i g i t a l i m a g e p r o c e s s i n g e n c o m p a s s e s p r o c e s s e s w h o s e i n p u t s a n d o u t p u t s a r ei m a g e s a n d,i n a d d i t i o n,e n c o m p a s s e s p r o c e s s e s t h a t e x t r a c t a t t r i b u t e s f r o m i m a g e s,u p t o a n d i n c l u d i n g t h e r e c o g n i t i o n o f i n d i v i d u a l o b j e c t s.7.I m a g e r e s t o r a t i o n i s b a s e d o n m a t h e m a t i c a l o r p r o b a b i l i s t i c m o d e l s o f i m a g ed e g r a d a t i o n.8.I m a g e c o m p r e s s i o n i s t o r e d u c e t h e s t o r a g e r e q u i r e d t o s a v e a n i m a g e,o r t h eb a n d w i d t h r e q u i r e d t o t r a n s m i t i t.9.M o r p h o l o g i c a l p r o c e s s i n g i s t o e x t r a c t i m a g e c o m p o n e n t s t h a t a r e u s e f u l i n t h er e p r e s e n t a t i o n a n d d e s c r i p t i o n o f s h a p e.10.W h i c h o f t h e f o l l o w i n g c a n h i g h l i g h t c e r t a i n f e a t u r e s o f i n t e r e s t o f a n i m a g e?(A)I m a g e e n h a n c e m e n t(B)I m a g e r e s t o r a t i o n(C)I m a g e c o m p r e s s i o n(D)I m a g e S e g m e n t a t i o nC h a p t e r21.在晚上光线低的情况下锥状细胞起主要作用。
0904057医学图像处理教学大纲
《医学图像处理》课程教学大纲一、课程基本信息课程中文名称：医学图像处理课程英文名称：Medical Image Processing课程性质：专业主干课程考核方式：考试开课专业：生物医学工程开课学期：7总学时： 48 （其中理论38学时，上机10学时）总学分：3二、课程目的本课程是一门专业基础课，目的是为了加强生物医学工程专业学生用计算机进行医学图像处理能力的培养。
通过讲述bmp图像、锐化增强、图像分割、图像变换、图像的识别等内容，使学生了解医学图像处理所必需的基础知识，掌握医学图像处理的基本技能和实际应用的方法，为今后结合本专业开展相应的研究打下良好的基础。
三、教学基本要求（含素质教育与创新能力培养的要求）本门课程分为理论学习和上机实践两个部分，要求学生掌握医学图像处理所必需的基础知识的同时，重点培养学生的实际应用能力。
1、对用计算机进行医学图像处理的重要性和特殊性有明确的认识。
2、熟悉bmp图像显示的方法和相应的程序设计。
3、熟悉图像的点运算、图像的代数运算、图像的几何运算的算法和相应的程序设计。
4、熟悉直方图增强、锐化增强、局部增强、伪彩色增强、平滑的算法和相应的程序设计。
5、熟悉基于边界的图像分割、阈值分割、基于区域增长或分裂的分割算法和相应的程序设计。
四、教学内容与学时分配第一章数字图像的形成和图像处理系统（4学时）数字图像的形成、图像处理系统的构成，不同成像技术产生的医学图像第二章图像的运算（6学时）图像的点运算、图像的代数运算，图像的几何运算第三章图像增强（6学时，课程重点）直方图增强，图像平滑，锐化增强、局部增强、伪彩色增强第四章图像的分割（6学时，课程重点、课程难点）基于边界的图像分割、阈值分割，基于区域增长或分裂的分割、分割效果的评价第五章图像的表达与描述（4学时，课程难点）目标外特性的表达与描述，目标内特性的表达与描述、目标特性描述的标定第六章图像变换（4学时）傅立叶变换，傅立叶变换在图像处理中的应用第七章图像的识别（4学时，课程难点）图像相似性的测量，图像的特征，图像的分类第八章医学虚拟现实系统概述（2学时）医学虚拟现实系统的组成及其主要应用等考试（2学时）五、教学方法及手段（含现代化教学手段及研究性教学方法）所运用的教学方法和教学手段有理论教学（课堂讲授）、使用多媒体教学、课堂讨论、上机实践等。
《医学图像处理》课程教学大纲
目标3：解决医学图像处理的实际问题中领会团队合作的精神，提升沟通能力。
否
9.2, 10.1
9.2, 10.1
三、课程内容
序号
章节号
标题
课程内容/重难点
支撑课程目标
课内学时
教学方式
课外学时
课外环节
1
第一章
医学图像处理概论
本章主要针对中国人群特点，对医学影像技术的发展及相关成像技术做简要的介绍，使学生了解国内医疗图像处理发展现状。
《医学图像处理》教学大纲
一、课程基本信息
课程名称
医学图像处理
Medical Image Processing
课程编码
CST522121015
开课院部
计算机科学与技术学院
课程团队
计算机视觉教学团队
学分
1.5
课内学时
28
讲授
16
实验
0
上机
12
实践
0
课外学时
0
适用专业
智能科学与技术
授课语言
中文
先修课程
深度学习基础、数字图像处理
With the development and progress of medical imaging technology, image processing is applied more and more widely in medical research and clinical medicine. Compared with medical image processing in general sense, medical image processing for Chinese population has its particularity and different emphasis. According to the characteristics of medical images of Chinese people, this course has set up traditional classical image processing teaching contents including image filtering, image restoration, edge detection, contour extraction, image coding, etc, at the same time, it also focuses on the two most important contents widely involved in medical image analysis-image segmentation and image registration. It laid a foundation for students to understand and master the main theories and technical methods of medical image processing. Its teaching focus is to enable students to master the main theories and technical methods of medical image processing according to the characteristics of Chinese population, including image filtering, image restoration, edge detection, contour extraction, traditional Classical image processing methods such as image coding. Ideological and Political cases are also interspersed in the course to enable students to master professional knowledge while cultivating students to establish correct values and deeply understand socialist core values.