医学图像处理

想必大家对医学图像有所接触,但是,你是否知道如何借助医学图像进行疾病诊断?如何对医学图像后期处理?工科背景的你是否期待读懂医学片子?医科背景的你是否想提高影像质量降低阅片难度?那么请一起学习吧!本课程2017年评为辽宁省精品资源共享课程,授课教材为本教研室编写,由电子工业出版社出版。

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大连理工大学
中国大学MOOC
  • 完成时间大约为 12
  • 初级
  • 中文
注:因开课平台的各种因素变化,以上开课日期仅供参考

你将学到什么

掌握关于医学影像处理的基本概念和方法

为培养学习者进行医学影像类图像处理打下坚实的基础

更好地利用医学图像处理知识解决工程实践、科学研究和日常生活中的问题

课程概况

本课程是生物医学工程专业必修的专业主干课程之一。该课程将数字图像处理和现代医学影像相结合,紧跟生物医学成像和图像处理技术的发展趋势不断充实,以体现经典性与现代性、基础性与前沿性的统一。

本课程的任务是使学生掌握关于医学影像处理的基本概念和方法,为培养学习者进行医学影像类图像处理打下坚实的基础,以更好地利用医学图像处理知识解决工程实践、科学研究和日常生活中的问题。

本课程的理论教学内容主要包括医学影像学部分和影像处理部分,其中医学影像学包含经典的影像技术如X线、CT、MRI和核医学成像多种医学影像手段下人体各器官的影像特点,影像处理部分包括医学图像基础、医学图像增强、图像分割、医学图像配准和医学图像可视化技术。

本课程的实验和实践教学部分的内容包括对理论教学内容的验证,以及基于基本方法和算法的设计、综合,以及针对具体医学图像处理问题的创新性研究,侧重编程能力的锻炼,并安排了医院实地教学,使学生切实地了解技术在医疗领域的应用。

大连理工大学医学图像处理课程的教学团队经过八年的努力建设,精心打造了这门慕课课程,目的是帮助需要学习医学图像处理的朋友能够由浅入深、轻松愉快的进入学习状态,能够慢慢的了解医学图像处理的来龙去脉,并逐步掌握利用MATLAB进行图像算法设计的方法,进而能够通过编写程序解决学习和工作中的实际问题。

相信通过本课程的学习,学习者能够初步了解医学图像处理的基本知识,并将具备较好的图像处理算法思维能力和用计算机解决问题的编程能力,从而为进一步学习医学图像相关方面的知识打下坚实的基础。

课程大纲

第1讲 医学影像学绪论

第2讲 医学影像诊断学
2.1 人体X线、CT和MR图像特点
2.2 骨骼系统疾病的X线、CT和MR诊断
2.3 胸部疾病(包括呼吸、循环系统及乳腺疾病)的X线、CT和MR诊断
2.4 腹部疾病的X线、CT和MR诊断
2.5 神经系统疾病的CT和MR诊断

第3讲 基本医学数字图像处理部分
3.1图像基本概念、图像类型及文件存储格式、直方图、编码、图像基本运算、图像插值

第4讲 医学图像增强
4.1 一些基本的灰度变换
4.2 医学图像的直方图增强
4.3 医学图像的空域滤波增强
4.4 医学图像的频域滤波增强
4.5 其他图像增强算法

第5讲 图像分割
5.1 医学图像分割概念
5.2 边缘检测技术
5.3 阈值分割技术
5.4 区域分割技术
5.5 聚类分割技术
5.6 基于形态学的分水岭技术
5.7 基于形变模型的分割技术
5.8 医学图像分割技术的评估

第6讲 医学图像配准
6.1 医学图像配准定义
6.2 医学图像配准的基本框架
6.3 医学图像配准的主要方法及其分类
6.4 常用的医学图像配准方法
6.5 医学图像配准中灰度值插值技术
6.6 医学图像配准方法的评估

第7讲 医学图像可视化技术
7.1 医学图像可视化技术概述
7.2 医学图像可视化的过程
7.3 面绘制技术
7.4 体绘制
7.5 可视化平台

第8讲 实验
8.1 基本医学数字图像处理部分
8.2 医学图像增强
8.3 图像分割
8.4 医学图像配准
8.5 医学图像可视化技术

预备知识

本课程面向零基础的学习对象。学习过医学图像课程或其他计算机课程的会对学习有帮助,但不是必要的。

参考资料

《医学影像和医学图像处理》 刘惠,郭冬梅,邱天爽 主编,北京市:电子工业出版社 2013

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