Medical Image Processing, Reconstruction, and Restoration

出版者:Marcel Dekker Inc

作者:Jan, Jiri

页数:760

出版时间:2005-10

价格:$ 225.94

装帧:HRD

isbn号码:9780824758493

具体描述

It is essential that differently oriented specialists and students involved in image processing have a firm grasp of the necessary concepts and principles. A single-source reference that can provide this foundation, as well as a thorough explanation of the techniques involved, particularly those found in medical image processing, would be an invaluable resource to have. Medical Image Processing, Reconstruction and Restoration: Concepts and Methods is that resource. It not only explains the general principles and methods of image processing, but also focuses on recent applications specific to medical imaging - providing a theoretical yet clear explanation of underlying generic concepts. The content of this book is divided into three parts: Part I, Images as Multidimensional Signals, provides the introduction to basic image processing theory, explaining it for both analogue and digital image representation. Part II, Imaging Systems as Data Sources, offers an alternative view on imaging modalities, with emphasis placed on analyzing internal signals and (pre)image data that are consequently processed. Part III, Image Processing and Analysis, focuses on such vital image processing topics as tomographic image reconstruction, image fusion, methods of image enhancement, and image restoration techniques. This section also explains concepts of fundamental-level image analysis - detailing local feature analysis, image segmentation, and generalized morphological transforms. It also addresses what is needed within the image processing environment by noting necessary hardware and software and processes for image archiving and communications.

用户评价

作为一名希望将理论知识应用于实践的工程师，我对于能够提供切实解决方案的书籍有着特别的偏好。《Medical Image Processing, Reconstruction, and Restoration》这个书名，直接点明了我的兴趣所在。我对于“Reconstruction”部分有非常大的期待。医学影像重建是一个高度复杂的数学和工程问题，它将原始探测器采集到的信号转换成我们能在屏幕上看到的图像。我想知道书中是否会详细阐述不同成像模态（如CT、MRI、PET、SPECT）的重建算法原理。例如，在CT中，是会深入讲解FBP（Filtered Back Projection）算法的数学推导，还是会侧重于更先进的迭代重建算法（如ART, SIRT, OSEM）？对于MRI，书中是否会详细介绍基于傅里叶变换的重建方法，以及如何处理K空间中的采样不规则性？我特别关注书中是否会介绍压缩感知（Compressed Sensing）在MRI重建中的应用，它如何通过数学模型来推断缺失的数据，从而实现快速成像？另外，我希望书中能提供一些关于这些重建算法在实际应用中的性能评估指标，例如空间分辨率、噪声水平、伪影抑制能力等，以及它们在不同临床场景下的优劣势分析。我非常期待书中能够提供一些算法实现的细节，甚至是一些示例代码，这样我就能更好地理解和掌握这些技术，并可能将其应用于我自己的项目开发中，例如优化现有的重建流程，或者探索新的重建方法，以提高成像质量并缩短扫描时间，从而更好地服务于临床诊断。

这本书的封面设计就透着一股严谨的气息，深蓝色调辅以银色字体，沉甸甸的质感让人立刻联想到其中蕴含的深厚学术功底。我最近刚好在寻找关于医学影像处理的进阶读物，对重建和修复部分尤其感兴趣。听闻这本书在这几个领域都有深入的探讨，所以抱持着极大的期待。我对影像重建的数学原理以及不同的算法模型非常好奇，比如常用的迭代重建算法，它们在处理不同模态的医学影像（如CT、MRI）时，各自的优劣和适用场景有哪些？书中是否会详细解析这些算法的数学推导过程，并辅以实际案例说明？另外，对于影像修复，我特别关注如何有效地去除噪声、伪影，以及如何提升低质量影像的细节表现。在临床应用中，这些技术往往直接影响诊断的准确性，所以理解其背后的原理和实现方法至关重要。我希望书中能介绍一些先进的修复技术，例如基于深度学习的去噪和超分辨率方法，它们在处理复杂病灶时能带来怎样的提升？同时，我也关心这些技术在实际操作中的可行性，是否有相应的开源库或者工具可以参考？我对这本书中关于算法的理论深度和实践指导的结合程度有着很高的期望，希望它能成为我研究和工作中的得力助手，帮助我更深入地理解医学影像的处理过程，并将其应用于更广泛的领域，甚至激发新的研究思路。我尤其期待书中能提供一些关于不同重建算法在特定疾病诊断中的性能对比分析，比如在肺结节检测或脑肿瘤分割等任务中，不同方法的精度和效率差异，这将极大地有助于我选择和优化我的研究方向。

我对人工智能在医学影像领域的应用一直保持着浓厚的兴趣，特别是那些能够直接提升诊断效率和准确性的技术。这本书的标题《Medical Image Processing, Reconstruction, and Restoration》正好触及了核心。我尤其想知道书中对于“Reconstruction”部分的阐述。现代医学影像技术，如CT和MRI，其成像过程本身就涉及到复杂的重建算法，这些算法的优劣直接关系到最终影像的质量。我希望书中能深入探讨不同重建算法的数学基础，例如傅里叶变换、Radon变换在CT重建中的作用，以及K空间采样在MRI重建中的意义。更重要的是，我期待书中能介绍一些先进的重建技术，比如压缩感知（Compressed Sensing）在MRI中的应用，它如何通过欠采样来加速成像，同时又不牺牲太多图像质量？以及在CT领域，如何利用深度学习来提高低剂量扫描的图像质量？书中是否会提供对这些方法的理论分析，以及它们在加速扫描、减少伪影、提高空间分辨率等方面的优势？我对书中关于这些算法的实现细节和优化策略也很感兴趣，比如如何选择合适的正则化参数，或者如何设计有效的网络结构来学习数据的内在规律。另外，我也希望书中能包含一些关于多模态影像融合重建的内容，例如如何将PET和CT影像进行融合，以获得更全面的诊断信息。我对于书中能否提供一些具体的编程实现指导，或者推荐相关的开源工具包，也非常期待，因为这能极大地帮助我将理论知识转化为实际应用，并推动我自己在医学影像处理领域的深入研究。

最近一直在琢磨如何让那些模糊不清、充满噪点的老旧医学影像焕发新生，毕竟很多珍贵的临床数据可能因为年代久远而损失了部分信息，这不仅影响了研究的深度，也可能影响到对历史病例的准确复盘。这本书的名字《Medical Image Processing, Reconstruction, and Restoration》瞬间就抓住了我的眼球，它恰好涵盖了我目前最迫切需要解决的几个技术难题。我尤其好奇书中在“Restoration”部分会给出怎样的解决方案。我想知道，对于那些曾经困扰医学影像界的典型噪声类型，例如MRI中的金属伪影，CT中的散射伪影，本书是否会提供系统性的分析和针对性的去除方法？是基于传统的滤波理论，还是会引入更前沿的机器学习或深度学习模型？如果书中能深入讲解这些修复算法的原理，例如如何利用图像的先验知识来填补缺失的信息，或者如何通过多帧图像的融合来增强细节，那将非常有价值。我特别希望能看到一些具体的算法实现思路，甚至是伪代码，这样我就能更好地将其应用到我自己的数据处理流程中。另外，对于低剂量CT影像的重建问题，我一直非常关注，因为这涉及到在保证诊断精度的前提下，最大程度地降低患者的辐射暴露。这本书是否会介绍一些先进的低剂量CT重建算法，比如基于迭代的正则化方法，或者深度学习驱动的重建技术？它们在减少噪声、恢复细节方面能达到怎样的效果？我期望这本书能够提供一些关于不同修复和重建技术在实际临床应用中的案例研究，例如针对特定疾病的影像优化，或者在手术导航中的实时影像增强，这将有助于我更直观地理解这些技术的重要性及其潜在的价值。

我对医学影像的“数字化”和“标准化”流程一直抱有浓厚兴趣，认为这是实现高效、精准医疗的关键。《Medical Image Processing, Reconstruction, and Restoration》这本书的标题，恰好点燃了我对这几个核心环节的关注。我尤其希望在“Processing”部分能找到关于图像归一化和配准的详细论述。在临床实践中，不同设备、不同协议采集的影像在灰度值、对比度和空间尺度上可能存在差异，这给后续的定量分析和模型训练带来了挑战。本书是否会介绍各种图像归一化技术，例如基于统计学的方法（如z-score归一化）或者基于影像特征的归一化？我期待书中能深入讲解如何实现不同影像之间的精确配准，无论是刚性配准还是非刚性配准，以及如何评估配准的精度。我特别关注书中是否会介绍一些用于解决医学影像配准难点的方法，例如在存在大形变或拓扑结构差异的情况下，如何实现准确的配准。此外，我也希望书中能涉及一些关于图像格式转换和标准化的内容，例如DICOM格式的处理，以及如何将影像数据导入到各种分析平台。我希望这本书能够为我提供关于如何构建一个规范、可重复的医学影像数据处理流程的指导，从而为建立可靠的医学影像分析模型打下坚实的基础，并推动医学影像数据在更大范围内的共享和利用。

我是一名对医学影像的“幕后”技术充满好奇的研究者，深知优秀的图像处理、重建和修复技术是现代精准医疗的基石。这本书的名字《Medical Image Processing, Reconstruction, and Restoration》正是我一直在寻找的。我特别关注“Processing”部分。在实际应用中，医学影像往往会受到各种因素的干扰，例如设备本身的局限性、成像过程中的物理效应，甚至患者的生理活动。这些都会导致影像出现噪声、伪影、对比度不足等问题。我希望书中能系统地介绍各种图像预处理技术，比如滤波方法（高斯滤波、中值滤波、各向异性滤波等）如何去除噪声，边缘增强技术如何凸显病灶细节，以及直方图均衡化等对比度调整方法如何提高影像的可读性。我对书中是否会深入探讨不同滤波器的数学原理及其对图像特征的影响很感兴趣，比如它们在保留边缘信息和去除噪声之间的权衡。此外，对于更高级的图像处理技术，例如形态学操作在分割和特征提取中的应用，以及小波变换在图像去噪和压缩方面的潜力，我希望书中能有所涉及。我也对书中是否会介绍一些基于机器学习的图像增强技术，比如利用深度学习模型来学习图像的先验知识，从而实现更精细的图像增强和降噪，感到非常期待。我希望这本书能够不仅提供理论上的深度，还能给我提供一些关于如何根据不同成像模态（如X光、超声、CT、MRI）和不同病灶特征，选择和组合这些图像处理技术，以达到最佳效果的指导。

我是一名对医学影像的三维重建和可视化技术充满热情的学习者，深知高质量的重建是理解复杂解剖结构和病灶的关键。《Medical Image Processing, Reconstruction, and Restoration》这本书的标题，正是我一直在探索的领域。我尤其好奇书中在“Reconstruction”部分会如何阐述三维重建的原理和方法。对于CT和MRI等断层扫描图像，如何将二维切片有效地堆叠和重组成三维模型？是否会介绍体绘制（Volume Rendering）和表面渲染（Surface Rendering）等可视化技术，以及它们在展示病灶形态和空间关系方面的优势？我特别关注书中是否会介绍像Marching Cubes这样的表面提取算法，以及它们在三维模型构建中的应用。另外，对于动态成像，比如心脏的MRI或CT，如何进行时间分辨率重建，以捕捉器官的运动过程？我希望书中能提供一些关于这些三维重建算法的数学基础，以及它们在处理噪声和伪影时的鲁棒性分析。我期待书中能够提供一些关于不同重建算法在显示特定解剖结构（如血管、骨骼、肿瘤）时的效果对比，以及如何通过参数调整来优化重建结果，以获得清晰、准确的三维影像。我希望能从这本书中获得关于如何利用先进的重建技术，更直观、更全面地理解医学影像数据，并为手术规划、诊断分析等提供更强大的支持。

最近我在深入研究如何从低质量的医学影像中提取出有价值的信息，这直接关系到诊断的准确性和治疗方案的制定。这本书的标题《Medical Image Processing, Reconstruction, and Restoration》恰好是我当前研究的焦点。我尤其关注“Restoration”这一部分。医学影像在采集过程中，难免会受到噪声的污染，例如CT中的散谱噪声、MRI中的热噪声、X光中的量子噪声，以及各种各样的成像伪影。这些噪声和伪影会严重干扰病灶的识别和量化。我希望书中能详细介绍各种图像去噪和伪影消除的技术。是会从经典的滤波理论入手，例如高斯滤波、维纳滤波、小波去噪，还是会深入探讨更先进的机器学习和深度学习方法？我特别希望书中能包含关于如何利用图像的内在结构和先验知识来指导去噪过程，以避免过度平滑而丢失重要的细节。对于MRI中的金属伪影，CT中的散射伪影，这本书是否会提供专门的章节来解析其成因，并提出有效的消除策略？我期待书中能提供一些关于这些修复算法的性能评估方法，以及在不同成像模态和不同类型伪影下的适用性分析。我希望这本书能给我提供一些关于如何平衡去噪效果和图像细节保留的指导，从而能够有效地提升现有医学影像数据的质量，为后续的分析和诊断提供更可靠的基础。

作为一名对医学影像的“后处理”技术极其关注的从业者，我深知修复技术的重要性，它直接影响到诊断的可靠性。《Medical Image Processing, Reconstruction, and Restoration》这个书名，精准地指向了我所需。我特别想知道书中在“Restoration”部分会提供哪些关于图像质量提升的解决方案。在临床应用中，经常会遇到低对比度的影像，这使得病灶难以辨认。本书是否会介绍一些有效的对比度增强技术，例如自适应直方图均衡化，或者基于局部区域的对比度拉伸？我希望书中能深入解析这些方法的原理，以及它们在不同成像模态下的适用性。此外，对于那些受到运动伪影干扰的影像，例如 paziente 移动导致的模糊，这本书是否会提供相应的校正方法？是会基于图像配准技术，还是会利用深度学习模型来预测和补偿运动？我也对书中是否会涉及一些关于图像的“修复”技术，比如填补因采集设备故障而出现的局部缺失区域，或者利用多张低质量图像重建出高质量图像的算法，感到非常好奇。我期望书中能够提供一些关于这些修复技术的理论基础，以及在实际应用中的案例分析，说明它们是如何有效提升影像的诊断价值。我希望能从中学习到更多关于如何“拯救”那些质量不佳的医学影像，使其能够更好地为临床诊断服务。

我对医学影像的处理和分析一直抱有浓厚的兴趣，尤其关注那些能够提升影像质量、便于临床解读的技术。《Medical Image Processing, Reconstruction, and Restoration》这个书名，立刻引起了我的共鸣。我希望在“Processing”部分能找到关于图像增强和特征提取的详尽论述。在临床实践中，很多时候影像对比度不高，或者病灶边界模糊，这给诊断带来了困难。本书是否会介绍各种图像增强技术，比如局部对比度增强、Retinex算法在阴影区域的修复，以及如何利用非线性滤波来突出纹理特征？我对书中是否会涉及一些基于深度学习的图像增强方法，例如生成对抗网络（GANs）在提升图像分辨率和细节方面的应用，感到非常期待。此外，在特征提取方面，我希望书中能涵盖从简单的阈值分割、边缘检测，到更复杂的纹理分析、形状描述等方法。对于如何有效地从医学影像中提取出与疾病相关的定量特征，例如病灶的大小、形状、纹理特征等，这本书是否会提供相关的算法和实例？我特别关注书中关于如何选择和组合不同的图像处理技术，以应对不同类型的医学影像（如X光、CT、MRI、超声）和不同的诊断任务。我希望这本书能够帮助我更深入地理解医学影像处理的各个环节，并能够将这些知识应用到我的研究中，例如开发更有效的病灶检测和分割算法。