准作为基本特征，我国的医疗器械开发生产部门都十分重视这个发展趋势。第十章主要就系统的构成及标准进行详细介绍。第四节小结医学图像处理的对象主要是由医学成像设备产生的图像数据，为使读者在具体学习相关医学图像处理技术之前大体了解医学图像处理技术的基本应用所包含的基本内容及其在临床上的重要性，首先，本章简要介绍了医学成像技术的发展历史，并对目前临床上广泛应用的各种医学成像技术及其特点进行了简单介绍然后，介绍了医学图像处理技术在临床上的应用价值及主要应用领域最后，对本章的主要内容进行了概述。聂生东，汪百真作业通过互联网查询医学成像技术发展的有关内容，了解医学成像技术的发展过程和发展趋势。通过互联网查询医学图像处理技术包含哪些主要内容医学图像处理技术的主要应用有哪些主要参考文献包尚联编著，现代医学影像物理学，北京大学医学出版社，年月第版。罗述谦，周果宏，医学图像处理与分析，科学出版社，年月第版。刘俊敏，黄忠全，王世耕，等，医学图像处理技术的现状及发展方向，医疗卫生装备，年，。李朝晖主编，数字图像处理及应用，机械工业出版社，著，赖建煌，冯国灿，等译，数字图像处理疑难解析，机械工业出版社，年月第版。章毓晋，图像分割，科学出版社，年田捷，包尚联，周明全，医学影像处理与分析，电子工业出版社，年月第版。张季，王宜杰，医学图像三维可视化系统的设计，医学信息，年，。张泽宝主编，医学影像物理学，人民卫生出版社，年月第版。射线成像实验，射线成像原理和实践图像的几何运算是图像处理中最基本和常用的运算，主要包括图像的平移旋转放大和缩小等，图像的几何运算在图像配准中有具体的应用图像的几何运算可能产生新的像素，另外浮点数的操作得到的像素坐标可能不是整数，为了保持变换后的图像质量，需要进行插值运算。图像插值运算对图像处理的效果有非常大的影响。四医学图像变换图像的正交变换是图像处理与分析的重要工具之，通过各种正交变换可以改变图像的表示域，以便给后续的图像处理工作带来极大的方便。例如，傅立叶变换可使对图像的处理分析由空间域，简称空域转换到频率域，简称频域中进行，使运算简便图像经过变换后往往能反映出图像的灰度结构特征，从而便于分析许多变换可使能量集中在少数数据上，从而实现数据压缩，便于图像传输和存储，等等。第四章主要介绍目前在医学图像处理中常用的两个正交变换傅立叶变换和小波变换傅立叶变换在在很多领域中有着广泛地应用。它不仅能把空间域中复杂的卷积运算转化为频率域中的乘积运算，还能在频率域中简单而有效地实现增强处理和进行特征抽取，故而在图像处理中也得到了广泛的应用。卷积定理使傅立叶变换成为迄今为止在图像处理方面最具吸引力的变换之。所谓卷积定理就是，两个函数卷积的傅立叶变换，等于它们各自傅立叶变换的乘积。小波变换的应用主要在图像和信号处理方面。对于稳定的信号图像可以看作是二维信号，处理的理想工具仍然是傅立叶变换。但是在实际应用中的绝大多数信号是非稳定的，而特别适用于非稳定信号的工具就是小波变换。与变换相比，小波变换是个时间和频率的局域变换，因而能有效的从信号中提取局部信息。它允许在宽的时间区域内对低频信号进行精确分析，在较窄时间区域内对所需的高频信号进行分析。因而能有效的从信号中提取信息，通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析，解决了变换不能解决的许多困难问题。第四章除了介绍傅立叶变换和小波变换的基本理论和基本方法外，还将介绍傅立叶变换和小波变换在医学图像处理中的具体应用。五医学图像增强医学图像增强是类最简单最直观，也是最实用和最常用的医学图像处理技术。图像增强就是采用系列技术去增强图像中用户感兴趣的信息，其目的主要有两个是通过提高图像的对比度和信噪比，将原来不清晰的图像变得清晰，从而改善图像的视觉效果，以便于对图像的判读二是通过强调些感兴趣的特征使图像变得更有利于计算机的处理与分析。因此，图像增强是为了改善视觉效果或便于人或计算机对图像的分析理解，根据图像的特点存在的问题或应用目的等，所采取的改善图像质量的方法或加强图像些特征的措施。图像增强可分为空域增强和频域增强。空域增强是在空间域即图像空间本身对图像增强的类方法，主要有均值滤波中值滤波图像平滑图像锐化等。频域增强是在频率域中对图像增强的类方法，主要有高通滤波和低通滤波。因此，图像增强技术往往和图像滤波联系在起。由于图像中的线条信息如组织或器官的边缘和噪声都表现为图像中的高频成分，在空域中对噪声的处理般采用均值滤波中值滤波和图像平滑的方法，而对边缘的增强般采用图像锐化的方法，以突出图像的边缘信息。在频域中对噪声的处理般采用低通滤波的方法，而对边缘的增强般采用高通滤波的方法。第五章将对常见的医学图像增强方法进行详细介绍。六医学图像分割医学图像分割是个根据区域内的相似性以及区域间的不同把图像分割成若干区域的过程。从图像中把有关结构或感兴趣区分离出来是图像分析与识别首要解决的问题，也是制约医学图像处理中其它相关技术发展和应用的瓶颈。从医学研究和临床应用的角度来看，图像分割的目的是对原始或图像划分成不同性质如灰度纹理等的区域，从而把感兴趣的区域提取并显示出来，并使它尽可能地接近解剖结果，为临床诊疗和病理学研究提供可靠的依据。医学图像分割是医学图像处理领域的个经典难题，是医学图像配准融合解剖结构的定量测量，图像重建与可视化等必不可少的预处理环节。由于医学图像常表现为对比度低，组织和器官的复杂性和多样性，不同个体之间的差异性，不同软组织之间或软组织与病灶之间边界的模糊性等，到目前，医学图像分割问题仍然没有得到很好的解决。为了解决医学图像分割问题，近几十年来，许多研究人员进行了大量的研究工作，取得了很多的研究成果，提出了很多的图像分割方法，也使医学图像分割成了医学图像处理领域的研究热点。医学图像分割在临床诊断病理分析以及治疗方面具有重要意义，具体表现在以下几个方面图像分割的结果常用于生物医学图像的分析，如不同形式图像的配准融合，解剖结构的测量，获取先验知识用于图像重建等。用于测量人体器官组织或病灶的体积。通过对这些体积治疗前后的定量测量和分析，可以帮助医生进行诊断预后和制定或修改对病人的治疗方案。用于医学图像的重建方面，便于可视化，外科手术方案的制定和仿真，病理研究，药物疗效的评估，解剖参考以及放能化分析判断能力，为医生提供个较为客观的参考意见，并由医生做出最后的诊断结论。因此，已经成为放射科医生的另外双眼睛，能很好地保证影像诊断的准确性和致性，大幅度降低医生读片时间，从而提高放射科医生的工作质量和工作效率，同时也可以避免对病人的重复检查。的首要目标显然是帮助医生对病人影像进行全面自动的分析，并根据已有知识对病灶进行自动识别和分类，弥补直接用肉眼观察所带来的不足，增加对病灶的检出和鉴别能力。旦发现病灶，放射科医生可以马上对病人做出处理进步行影像学检查或者送去做活检。这就涉及到对病灶是实性占位还是钙化物质的判断，以及实性占位中良恶性各占多少比例的判断。因此，计算机辅助诊断还要设法增加这种分析判断的灵敏度和特异性。因为漏掉个癌症病人所付出的代价要比错做个活检所付出的代价高。所以，基于医学影像的计算机辅助诊断在增加病灶特异性的同时，不能失去对病灶探测的灵敏度。医学图像计算机辅助诊断技术是计算机科学医学影像学人工智能医学图像处理等学科发展进步的产物。需要再次强调指出的是，的目的不是要取代医生在图像诊断中的作用，而是为医生提供过去没有的辅助工具，减轻医生读片的工作量，帮助医生提高诊断的敏感性特异性和准确性。因此，人们更多的是把中的诊断改写为检测，即计算机辅助检测，以强调只是辅助医生提高病灶的检出率，从而减少漏诊和误诊现象。我们再三强调技术只是计算机辅助诊断的手段，医生不能仅仅依靠这个手段处理病人，主要是因为病人个体情况非常复杂，最后的诊断意见仍然由医生决定。所以，技术在临床上的应用主要表现在两个方面在处理大量的病人影像数据的基础上，把可疑的病灶尽可能准确地找出来，提供给医生作为进步诊断的参考，防止漏诊在大量医学影像学处理方法及对种特殊疾病大量分析的基础上实现建模，把在影像学上容易混淆的正常组织和病灶信息通过模型参数的选择区别开，把真正的病灶甄别出来，提高诊断的准确率。第九章除了详细介绍的基本原理和实现的流程外，还以实际例子介绍在医学图像处理中的具体应用。十及图像处理分析技术磁共振成像，具有多参数多方位成像的特点，它提供的高分辨率高对比度解剖图像早已被人们所接受。现在技术仍以惊人的速度发展着，其应用范围正在不断拓展，新的应用领域也在不断涌现。功能磁共振成像，及磁敏感加权成像，就是近年来出现的磁共振成像新技术。传统的与之间的主要区别是它们所测量的磁共振信号有所不同。是利用组织水分子中的氢原子核处于磁场中发生的核磁共振现象，对组织结构进行成像，而是通过血流的变化间接测量大脑在受到刺激或发生病变时功能的变化。正是由于的这特点，目前已经广泛应用于以下几个领域神经外科术前计划系统脑的工作机制的研究重大脑疾病发病机理的研究。磁敏感加权成像，是近年来发展起来的种全新的磁共振成像方法，不同于以往的质子密度或加权成像，这种方法利用不同组织间磁敏感性的差异产生图像对比，进而可对各组织显影的新技术。与其他磁共振成像方式相比，在静脉显影方面具有独特的优势，可应用于脑肿瘤，脑出血或其他有静脉参与的病灶研究中，从而有效改善对这些疾病的诊断。静脉血的主要成分为顺磁性的去氧血红蛋白，动脉血则是抗磁性的氧合血红蛋白，这种磁敏感性差异将最终导致两种血管信号的相位信息强度的不同，在与幅度信息相加权后，使静脉能独立于动脉清晰成像，这是成像的理论基础。在