第1章 X線(xiàn)診斷 1
1.1 X線(xiàn)成像 1
1.1.1 X線(xiàn)成像原理 1
1.1.2 X線(xiàn)成像技術(shù) 2
1.2 X線(xiàn)成像的臨床應(yīng)用 3
1.2.1 胸部病變 3
1.2.2 腹盆部病變 13
1.2.3 骨關(guān)節(jié)病變 16
第2章 CT診斷 28
2.1 CT成像原理 28
2.2 CT的臨床應(yīng)用 31
2.2.1 中樞神經(jīng)系統(tǒng)病變 31
2.2.2 頭頸部病變 39
2.2.3 胸部病變 46
2.2.4 腹盆部病變 52
2.2.5 骨關(guān)節(jié)病變 64
第3章 MRI診斷 69
3.1 MRI成像原理 69
3.1.1 MRI技術(shù)原理和基本概念 69
3.1.2 MRI圖像特點(diǎn) 70
3.1.3 MRI檢查技術(shù) 71
3.1.4 MRI的優(yōu)點(diǎn)和限制 73
3.1.5 MRI成像中的偽影 73
3.1.6 MRI設(shè)備 73
3.2 MRI的臨床應(yīng)用 74
3.2.1 中樞神經(jīng)系統(tǒng)病變 74
3.2.2 頭頸部病變 82
3.2.3 胸部病變 85
3.2.4 腹盆部病變 87
3.2.5 骨關(guān)節(jié)病變 98

第4章 超聲診斷 104
4.1 超聲診斷原理 104
4.2 超聲臨床應(yīng)用 104
4.2.1 乳腺病變 104
4.2.2 甲狀腺超聲診斷 107
4.2.3 腹部病變超聲診斷 110
第5章 核素顯像診斷 118
5.1 核素顯像原理 118
5.2 核醫(yī)學(xué)顯像儀器 125
5.2.1 γ照相機(jī) 125
5.2.2 SPECT與SPECT/CT 127
5.2.3 PET與PET/CT、PET/MRI 128
5.2.4 臨床應(yīng)用 130
5.3 PET/CT顯像 137
5.3.1 18F-FDG PET/CT顯像 137
5.3.2 PET/CT其他顯像 140
5.3.3 神經(jīng)科學(xué) 141
第6章 醫(yī)學(xué)圖像基礎(chǔ) 142
6.1 圖像像素、空間分辨率和亮度分辨率 142
6.2 數(shù)字圖像類(lèi)型及文件存儲(chǔ)格式 144
6.2.1 數(shù)字圖像類(lèi)型 144
6.2.2 文件存儲(chǔ)格式 145
6.3 圖像的亮度直方圖 147
6.3.1 直方圖的概念 147
6.3.2 直方圖的用途 149
6.4 彩色模型 149
6.4.1 彩色編碼 149
6.4.2 偽彩色與假彩色 152
6.5 醫(yī)學(xué)圖像的基本運(yùn)算 152
6.5.1 醫(yī)學(xué)圖像的亮度變換 152
6.5.2 醫(yī)學(xué)圖像的幾何運(yùn)算移、旋轉(zhuǎn)、縮放） 155
6.5.3 醫(yī)學(xué)圖像的頻域變換（傅里葉、離散余弦、小波） 155
6.6 圖像的插值技術(shù) 160
6.6.1 插值的概念 160
6.6.2 插值方法 160
6.7 圖像的形態(tài)學(xué)處理 164
6.7.1 腐蝕 164
6.7.2 膨脹 164
6.7.3 開(kāi)運(yùn)算與閉運(yùn)算 165
6.7.4 灰度圖像的形態(tài)算 165
第7章 醫(yī)學(xué)圖像增強(qiáng) 167
7.1 一些基本的灰度變換 167
7.1.1 線(xiàn)性灰度變換 167
7.1.2 分段線(xiàn)性灰度變換 169
7.1.3 對(duì)數(shù)變換 169
7.1.4 冪次變換 170
7.2 醫(yī)學(xué)圖像的直方圖增強(qiáng) 170
7.2.1 直方圖增強(qiáng)概述 170
7.2.2 直方圖均衡化 171
7.2.3 直方圖規(guī)定化 174
7.3 醫(yī)學(xué)圖像的空域?yàn)V波增強(qiáng) 176
7.3.1 空域?yàn)V波增強(qiáng)概述 176
7.3.2 空滑 176
7.3.3 空域銳化 177
7.4 醫(yī)學(xué)圖像的頻域?yàn)V波增強(qiáng) 178
7.4.1 低通濾波器 178
7.4.2 高通濾波器 179
7.5 其他圖像增強(qiáng)算法 179
7.5.1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)灰度增強(qiáng)方法 179
7.5.2 模糊增強(qiáng)方法 179
7.5.3 深度學(xué)方法 180
第8章 醫(yī)學(xué)圖像分割 181
8.1 醫(yī)學(xué)圖像分割概念 181
8.2 邊緣檢測(cè)技術(shù) 182
8.2.1 并行邊緣檢測(cè)技術(shù) 182
8.2.2 串行邊緣檢測(cè)技術(shù) 187
8.3 閾值分割技術(shù) 189
8.3.1 全局閾值法 190
8.3.2 局部閾值法 194
8.3.3 動(dòng)態(tài)閾值法 195
8.4 區(qū)域分割技術(shù) 196
8.4.1 區(qū)域生長(zhǎng) 196
8.4.2 區(qū)域分裂合并 198
8.5 聚類(lèi)分割技術(shù) 199
8.5.1 K均值聚類(lèi)算法 199
8.5.2 模糊C均值算法 200
8.6 基于形態(tài)學(xué)的分水嶺技術(shù) 202
8.6.1 分水嶺基本概念 202
8.6.2 分水嶺分割算法 203
8.7 基于形變模型的分割技術(shù) 204
8.7.1 參數(shù)形變模型 205
8.7.2 幾何形變模型 207
8.8 醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)的評(píng)估 211
第9章 醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn) 215
9.1 醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)定義 215
9.1.1 數(shù)學(xué)模型 215
9.1.2 醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)模型 215
9.2 醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)的基本框架 216
9.2.1 特征空間 217
9.2.2 搜索空間（幾何變換） 218
9.2.3 搜索算法 221
9.2.4 相似性測(cè)度 221
9.3 醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)的主要方法及其分類(lèi) 223
9.4 常用的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法 225
9.4.1 基于特征點(diǎn)的配準(zhǔn)方法 226
9.4.2 基于表面的圖像配準(zhǔn)方法 227
9.4.3 基于像素的圖像配準(zhǔn)方法 227
9.4.4 基于變換域的圖像配準(zhǔn)方法 229
9.4.5 基于深度學(xué)像配準(zhǔn)方法 230
9.5 醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)中插值技術(shù) 231
9.6 醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法的評(píng)估 233
第10章 醫(yī)學(xué)圖像可視化技術(shù) 236
10.1 醫(yī)學(xué)圖像可視化技術(shù)概述 236
10.1.1 醫(yī)學(xué)圖像可視化技術(shù)的產(chǎn)生 236
10.1.2 醫(yī)學(xué)圖像可視化的應(yīng)用 237
10.1.3 醫(yī)學(xué)圖像可視化的分類(lèi) 238
10.2 醫(yī)學(xué)圖像可視化的過(guò)程 238
10.3 面繪制技術(shù) 241
10.3.1 表面表達(dá)與繪制方法 241
10.3.2 體素模型與等值面的定義 242
10.3.3 移動(dòng)立方體算法（MC） 243
10.3.4 Discretized Marching Cubes（DiscMC）算法 251
10.3.5 Marching Tetrahedra（MT）算法和剖分立方體算法 254
10.4 254
10.4.1 光線(xiàn)投射算法 255
10.4.2 錯(cuò)切變形算法 257
10.4.3 拋雪球算法 259
10.5 可視臺(tái) 260
參考文獻(xiàn) 263