医学数字图像处理及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

张兆臣，李强，张春玲，王红梅，尚宪刚 ... 著

图书标签:

• 医学图像处理
• 数字图像处理
• 医学影像
• 图像分析
• 图像识别
• 计算机视觉
• 医疗影像
• 图像处理算法
• 医学工程
• 生物医学工程

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302473510

版次：1

商品编码：12122491

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-06-01

用纸：胶版纸

页数：266

字数：412000

正文语种：中文

编辑推荐

　　1.本书注重应用，系统地论述了数字图像处理的基本理论、基本方法和技术及其在医学上的应用。

　　2.所附加的程序是总结多年教学、科研经验的基础上用VisualBasic编写而成，可以直接运行，以利于学习、理解和应用图像处理的计算机程序设计方法；并且列出了经这些程序处理后的医学影像图像的效果。

　　3.本书主要内容有数字图像的形成、医学数字图像处理系统的基本组成、医学图像的数据源、图像与视觉、数字图像的数据结构及基本统计特征、医学图像的DICOM结构、图像变换、数字图像增强与应用、图像恢复及几何校正、图像的编码、图像分析、图像的几何尺寸测量与医学图像的重建等。

内容简介

　　本书是作者根据课题组几年来的医学数字图像方面的教学和科研实际工作，参考了国内外*新的研究成果撰写而成。主要内容有数字图像的形成、医学数字图像处理系统的基本组成、医学图像的数据源、图像与视觉、数字图像的数据结构及基本统计特征、医学图像的DICOM结构、图像运算与变换、数字图像增强与应用、图像恢复及几何校正、图像的编码、图像分析、图像的几何尺寸测量与医学图像的重建等。附录程序是在总结多年教学、科研经验的基础上用VisualBasic语言编写而成的，可以直接运行，以利于学习、理解和应用图像处理的计算机程序设计方法。

　　本书以实用为主，系统地论述了医学数字图像处理的基本理论和基本方法、技术。适合作为高等院校数字图像专业、医学信息专业的学生作为教材，也可作为医学数字图像处理爱好者的参考书。

目录

目录
第1章绪论1
1.1概述1
1.1.1数字图像处理发展史1
1.1.2数字图像处理的基本特点3
1.1.3数字图像处理的优点4
1.1.4数字图像处理的发展动向4
1.2数字图像的形成5
1.2.1抽样6
1.2.2图像抽样方法6
1.2.3量化9
1.2.4图像量化方法10
1.3数字图像处理的主要研究内容及应用 12
1.3.1数字图像处理的主要研究内容12
1.3.2数字图像处理的应用14
1.4数字图像处理系统的基本组成17
1.5医学数字图像处理系统的构成24
1.5.1医学图像的概念及特点24
1.5.2医学图像处理设备26
1.6医学数字图像的数据源28
1.6.1医学X线成像28
1.6.2显微医学成像28
1.6.3核医学图像29
1.6.4体表医学图像29
1.6.5超声医学图像30
1.6.6医学断层图像31
1.6.7磁共振成像31
1.6.8PET成像32
1.6.9医用LCD液晶显示器33
1.7医学数字图像的主要研究内容34医学数字图像处理及应用目录第2章图像与视觉39
2.1概述39
2.1.1图像质量评价与视觉的心理40
2.1.2画面组成和视觉心理40
2.1.3视觉的时空频率分析40
2.1.4视觉生理和模型的研究40
2.2光辐射41
2.2.1可见光41
2.2.2相对视敏度42
2.2.3光源的辐射功率波谱42
2.2.4可见光的度量42
2.2.5黑体辐射与色源45
2.2.6标准光源46
2.2.7辐射谱分解及反射率47
2.3视觉系统48
2.3.1视觉现象48
2.3.2视觉系统的基本构造49
2.4光度学50
2.5彩色视觉51
2.5.1物体的颜色51
2.5.2三基色原理和混色方法51
2.5.3彩色视觉53
2.5.4彩色量54
2.6人眼成像原理54
第3章数字图像的数据结构及基本统计特征56
3.1数字图像的基本数学模型56
3.2数字图像的数据结构及格式文件57
3.2.1图像的数据结构57
3.2.2图像的格式文件60
3.3数字图像的统计特征75
3.3.1图像的基本统计量75
3.3.2概率分布及直方图76
第4章数字图像的运算与变换78
4.1数字图像的点运算78
4.1.1数字图像的点运算概述78
4.1.2数字图像的代数运算79
4.2数字图像的几何运算80
4.2.1概述80
4.2.2几何变换基础——齐次坐标81
4.2.3图像的位置变换82
4.2.4图像的形状变换84
4.3数字图像的傅里叶变换85
4.3.11�睤连续函数的傅里叶变换85
4.3.21�睤离散傅里叶变换86
4.3.32�睤连续函数的傅里叶变换87
4.3.42�睤离散傅里叶变换87
4.3.52�睤傅里叶变换的性质88
4.3.6快速傅里叶变换91
4.4数字图像的沃尔什变换95
4.4.1正交函数的概念95
4.4.2拉格尔函数96
4.4.3沃尔什函数97
4.4.4沃尔什变换99
4.5数字图像的哈达玛变换100
4.5.11�睤离散哈达玛变换100
4.5.22�睤离散哈达玛变换103
4.6数字图像的离散余弦变换104
4.6.11�睤离散余弦变换104
4.6.22�睤离散余弦变换104
4.7数字图像的霍特林变换105
4.8数字图像的小波变换107
4.8.1离散小波变换107
4.8.22�睤小波109
4.8.3小波包112
4.8.4Mallat算法115
第5章数字图像的增强及应用116
5.1图像的直方图增强116
5.1.1对比度扩展116
5.1.2非线性变换118
5.1.3直方图调整119
5.2图像的平滑处理127
5.2.1局部平均法127
5.2.2阈值法127
5.2.3空间域低通滤波128
5.2.4频域低通滤波法128
5.2.5多帧平均法130
5.3图像的锐化处理130
5.3.1空间域图像锐化130
5.3.2频率域高通滤波136
5.4图像的彩色增强137
5.4.1伪彩色处理137
5.4.2假彩色处理140
5.5图像彩色变换141
5.5.1颜色模型141
5.5.2彩色变换143
5.5.3图像的彩色变换145
5.6二值图像处理146
5.6.1图像的二值化146
5.6.2二值化图像处理147
5.7图像的同态增强148
5.8图像的非线性滤波150
5.8.1图像的中值滤波150
5.8.2选择平均法154
5.8.3加权平均法155
第6章数字图像的恢复及几何校正157
6.1图像退化的数学模型157
6.1.1一维离散退化模型157
6.1.22�睤离散退化模型159
6.2图像退化的参数估计161
6.2.1点扩散函数的估计161
6.2.2噪声功率谱的估计162
6.3图像的非约束恢复163
6.3.1逆滤波163
6.3.2消除匀速直线运动模糊165
6.4图像的约束恢复166
6.4.1最小二乘方滤波器和Wiener滤波器166
6.4.2最小二乘方恢复167
6.5图像的同态滤波复原169
6.6图像的几何校正171
6.6.1空间几何坐标变换171
6.6.2像元值的内插174
6.6.3控制点的确定176
第7章数字图像的编码178
7.1数字图像的编码的分类178
7.2图像的PCM编码179
7.2.1PCM编码的基本原理179
7.2.2PCM编码的量化噪声180
7.2.3编码器181
7.2.4非线性PCM编码181
7.2.5亚奈奎斯特采样PCM编码183
7.3图像的预测编码184
7.3.1无损预测编码184
7.3.2有损预测编码185
7.4图像的熵编码190
7.4.1概述190
7.4.2哈夫曼编码方法192
7.4.3香农编码法193
7.5图像的变换编码194
7.5.1变换编码的策略195
7.5.2变换编码的方法195
7.6图像的分形编码198
7.6.1分形编码方法与步骤199
7.6.2自动分形图像编码201
7.7图像的小波变换编码205
7.7.1小波变换编码一般方法205
7.7.2利用正交小波变换实现图像编码206
7.7.3图像编码的KL变换及小波包快速算法209
第8章数字图像分析211
8.1图像分割方法212
8.1.1阈值法212
8.1.2边缘检测214
8.2图像的纹理分析216
8.2.1直方图特征216
8.2.2傅里叶特征217
8.2.3灰度共生矩阵特征217
8.2.4纹理边缘的检测219
8.2.5纹理区域分割219
8.3形状分析的细化219
8.4图像特征的描绘方法221
8.4.1区域描绘221
8.4.2关系描绘225
8.4.3相似性描绘227
第9章图像测量与医学图像重建229
9.1图像的几何测量230
9.1.1长度测量230
9.1.2面积和周长测量230
9.1.3角度测量232
9.2形状分析232
9.2.1圆形度232
9.2.2矩形度233
9.2.3中心矩234
9.2.4主轴234
9.2.5链码及形状分析234
9.3图像的特征值提取236
9.3.1图像的特征236
9.3.2图像的特征值提取概述240
9.4医学图像重建243
9.5医学图像重建方法243
9.5.1方程联立法244
9.5.2迭代法245
9.5.3二维傅里叶变换法245
9.5.4反投影法247
9.6图像三维可视化248
9.6.1面绘制248
9.6.2体绘制249
9.6.3体数据二维重建250
附录A常用数字图像处理英文词条252
附录B常用医学数字图像处理Visual Basic程序254
附录C医学图像的实际处理效果图264

精彩书摘

　　第5章数字图像的增强及应用在图像的产生、传输和变换过程中，由于多种因素的影响，往往使图像与原始景物之间或者与原始图像之间产生某些差异，这种差异称为变劣或退化。图像的变劣使从图像中获取各种信息造成困难和不便。因此，有必要对变劣的图像进行恰当的处理，使处理后的图像更适合于人眼观察或有利用于从图像提取信息，这种处理称为图像增强处理。

　　实际应用中，造成图像变劣的因素非常多，但变劣图像的变劣特征常见的有:图像获得过程中对比度的降低(如照相时曝光过度和曝光不足)、信号的减弱(如电视信号的远距离传输)、图像模糊、图像上的噪声和图像几何畸变等。对每一种变劣特征的图像，有大致相似的增强处理方法。但是每一个增强处理方法具有特定的应用范围，对某一幅图像增强效果好的处理方法，对另一幅图像可能完全不适用。因此，图像增强处理的过程是一个选择、对比的过程，通过运用多种增强处理，观察效果，从中选出最适合的处理方法。

　　从处理手段来讲，图像增强处理可分为空域法和频率域法两种。空域法指在图像所在的空间域中直接进行处理，而频域法指先把图像进行傅里叶变换，在频率域中处理后，进行傅里叶反变换。

　　5.1图像的直方图增强

　　对比度扩展与调整又称为灰度修改技术，灰度修改技术是一种简便而有效的提高图像对比度的方法。灰度修改也称为点运算，它不改变像素的位置，只改变像素的灰度。设输入图像为f(x，y)，输出图像为g(x，y)，则灰度修改技术的数学表达式可表示为g(x,y)=T［f(x,y)］(5��1)这里T为灰度修改的具体映射关系。

　　5.1.1对比度扩展〖*2〗1.线性变换设图像的灰度范围为［a，b］，若没有充分利用显示装置所允许的最大灰度范围［a1,b1］，就会导致图像的对比度太低，使一些细节不易被观察到。例如，摄影过程中如果曝光不足或曝光过度，均会出现这种缺陷。也就是说，灰度变换前后的灰度范围必须在显示装置所允许的最大灰度范围之内，下面简单说明这类变换的实际过程。医学数字图像处理及应用第5章数字图像的增强及应用解决上述问题的最简单的方法是进行灰度的线性变换，其数学表达式如下:g(x,y)=T［f(x,y)］=b1－a1b－a［f(x,y)－a］+a1(5��2)对灰度进行这样线性变换以后，把原始图像f(x，y)的灰度范围［a，b］，强行扩展为显示装置所允许的最大灰度范围［a1,b1］，从而提高了整幅图像的对比度，原来观察不到的一些图像细节可能更加突出了。图5.1给出了这种线性灰度变换关系。

　　2.分段线性变换

　　如果在图像处理过程中，需要突出图像中某灰度范围内的图像细节，同时又允许适当损失另外灰度范围内的图像细节，可以采用线性灰度变换的另一种形式，即分段线性变换。经过这种变换以后，可使所得图像细节的灰度范围得以扩展，增强其对比度；同时又使不感兴趣的图像细节所处的灰度范围得以压缩，降低其对比度。值得注意，这种分段线性变换，变换前后整幅图像总的灰度范围是不变的。由图5.2可以看出断点(或端点)O、A、B、C、D的断点对分别为0、a1、z1、a2、z2、a3、z3、a4、z4……

　　多段分段线性变换的数学表达式可写成:g(x,y)=zi－zi－1ai－ai－1［f(x,y)－ai－1］+zi－1(5��3)其中,i=1,2,3，…，n+1，即对于n个分段性拉伸的线段，则有n+1个断点和n+1个断点对的数据，这n+1个断点对数据可以建立n个分段性拉伸变换方程，这n个方程分别描述n条线性拉伸变换关系的直线。

　　图5.1灰度范围的线性变换

　　图5.2分段线性变换

　　在实际处理过程中，如果图像上灰度范围的两端区域上有噪声，比如感光胶片上有划伤和黑色感光Ag颗粒，则可用这种变换把灰度范围的两端区域压缩，使人眼视觉对噪声的感受不明显，而对有用细节所占据的灰度区域给于线性扩展，提高这部分的对比度。

　　如果图像上绝大部分像素的灰度级集中在［a，b］范围内，比较少的像素的灰度级超出此范围，则可用以下变换增强原图像上［a，b］范围的对比度。g(x,y)=b1－a1b－a［f(x,y)－a］+a1a≤f(x,y)≤b

　　a1f(x,y)

　　b1f(x,y)

　　图像细节为代价的。这种变换与分段线性变换实际上都是非线性变换。实际上，可以利用一些数学函数进行灰度变换，如平方、对数、指数等，但这种变换必须满足以下条件，即：

　　如果a1≤f(x，y)≤b1则需有a1≤g(x，y)≤b15.1.2非线性变换〖*2〗1.对数变换对数变换可表示为g(x,y)=lnf(x,y)，f(x,y)>0如果f(x,y)=a1,则有g(x,y)=lna1=g1如果f(x,y)=b1,则有g(x,y)=lnb1=g2显然，变换前的灰度范围［a1,b1］在变换后成为［g1,g2］，为保证变换后的灰度范围仍然为［a1,b1］，则须用线性变换的方法把灰度范围［g1,g2］扩展为［a1,b1］，由此得出对数变换的表达式为g(x,y)=b1－a1lnb1－lna1［lnf(x,y)－lna1］+a1(5��5)对数变换的功能是扩展低值灰度区域和压缩高值灰度区域，使人眼更容易看清低灰度区域内的图像细节，如图5.4所示。

　　2.指数变换

　　图像的指数变换即指输出图像像素灰度值与对应的输入图像像素灰度值之间为指数变换关系，如图5.5所示，其一般表达式为y=bcx（5��6）式中y为变换后像素灰度值，也即输出图像灰度值，x为原图像灰度值，也即输入图像灰度值b为底，常用b=e。用于指数扩展时，作为输入图像亮度值的x可能达到127或255，系数c必须远小于1（<<1），否则，y值的可能非常大。

　　为了增加变换的动态范围，对于上面的一般公式(5��6)可以加入一些调制参数，以便可以修改变换曲线的起始位置和曲线的变化速率等。加入调制参数的公式为y=bc(x-a)-1（5��7）式(5��7)中,a、b、c都是可选择的参数，当x=a时，y=0，这时指数曲线交于x轴，可见参数a可以决定指数变换曲线的起始位置，而参数c可以决定变换曲线的陡度，即决定曲线的变化速率。如果不规定参数，该程序将按隐含规则执行公式y=exp(x)-1.0，式中的-1项可使该变换准确地转换到使用+1附加偏差的对数变换。

　　指数扩展的效果与对数相反，即着重扩展了亮度值高的部分，同时相对压缩了亮度值低的部分。

　　图5.4对数变换关系

　　图5.5指数变换关系

　　5.1.3直方图调整

　　直方图代表一个离散变量的概率密度函数(ProbabilityDensityFunction，PDF)，是图像概貌总的描述。一幅数字图像的直方图反映了每一个像素的概率密度或相对频数。医学图像的像素值具有一定的随机性质，一般情况下，在直方图中靠近均值随近的像素占全部像素数的绝大部分，而直方图的两端像素数目很少。也就是说，代表图像信息主体部分的数据集中在直方图的中部，要想使图像中这种概率密度数的部分得到充分而合理的扩展，就需要应用与概率密度函数有关的扩展方法，也就是相当于对直方图进行调整。可以通过将给定的图像的直方图修改为指定形式的直方图来改善图像的外貌，达到增强的目的。这时，增强的效果取决于所指定的直方图的形式，这种形式可以是均衡的或任意所需要的形式。

　　1.直方图的均衡

　　直方图均衡化是将原直方图通过变换函数调整为均衡直方图，然后按均衡直方图调整原图像。就是说使概率密度大(直方图上柱子高)的部分相邻像素值的间隔加大，而使概率密度小的部分(通常是直方图两端)像素值差别缩小，往往两个或几个相邻的亮度值归并为同样的值。

　　一幅图像的明暗分配状态或者像素灰级的空间分布，一般说是不均匀的，其灰级范围都很狭窄，其直方图多密集靠近在一起且两侧较小而中间突出一个高峰，这就说明图像绝大多数的像素灰级过于集中，这时图像信息不丰富，图像结构不清晰。如果将直方图的高峰在水平方向压缩，向左右展开成为一个有同样高度的宽而低的新直方图，其清晰程度有明显提高，所需目标信息会被突出出来。

　　图5.6图像均衡化例题

　　现以4×4的图像矩阵为例，说明图像直方图均衡化过程。图5.6(a)为4×4图像的像素灰度值数据，是均衡化前的原始图像数据。对其像素和灰度进行统计，便得到图5.6(b)图的统计表，第一行为像素灰度级值，共有8个灰度级；第二行为各灰度级原有的像素数，也即均衡化之前4×4图像各灰度级的像素数；第三行则表示均衡化处理后图像的各灰度级的像素数。可以看出各灰度级像素数都等于2，这一数值表示各灰度级的像素数平均相等，这就是均衡化的含义，图5.6(c)的4×4矩阵就是均衡化后图像数据，图像中每一个灰度级的像素数都是2，仍然是8个灰度级。读者可以对照均衡化前后图像仔细比较观察，可以看出图5.6(c)均衡化后的4×4图像灰度级是如何排列的，均衡化前的原始图像0级灰度只有一个像素，故其均衡化后仍然是0级，每一灰度级像素都有两个，现在均衡化后的0级像素还差一个，就拉下一个1级像素作为0级补充进来，而且这个1级像素是在扫描过程中最先遇到的像素灰度值，这样均衡化的0级像素位置便被填充满了，然后再考虑均衡化后的1级像素情况。原始图像有两个1级像素，其中最先扫描遇到的一个1级像素已经变为0级像素，故只有原来第二个1级像素均衡化后仍为1级，这样还差一个1级像素，就到2级像素中去找。原始图像2级像素共有4个，现将其中最先扫描遇到的2级像素来改变为1级像素，这样图5.7均衡化前后各像素灰

　　度级变化统计结果

　　两个1级像素全有了。还剩下3个2级像素，其中最先扫描遇到的两个2级像素变换后仍是2级像素，而最后扫描遇到的那个2级像素则升入3级像素的级别。原始图像有5个3级像素，除了其中最先扫描遇到的那个3级像素仍为3级以外，其余的4个3级像素则升入更高的灰度级别，即升入均衡变换后图像的5级灰度级。原始图像的4、5、6、7各灰度级都只有一个像素，均衡化变换后，原始图像的4级、5级变为6级，原始图像的6级、7级变为7级，这个均衡化前后各像素灰度级变化过程如图5.7所示。

　　根据上述均衡化的过程，可以归纳为两条规则。

　　(1)图像均衡化过程中，原始图像各像素灰度级变换后可以保持原来的灰度级别，可以升入较高的灰度级别，也可以降到较低的灰度级别，而且升入或下降情况会出现相隔好几个灰度级别的情况。(2)图像均衡化过程中，按照扫描的顺序最先遇到的像素根据灰度级变化的需要先变化，后扫描遇到的像素根据灰度级变化的改变要求再决定升入或下降。

　　总之，这种均衡化方法，按照扫描顺序，先扫描碰到的像素往均衡处理后新的灰度级位置上填入，如果这一灰度级位置没有被填满，则将较高灰度级别的像素拉下来，降低其灰度级值而填入没有被填满的灰度级别上，有时这种降级会连降好几级；如果这一灰度级位置已被填满，还剩下一些原来同一灰度级的像素，这时就将这些像素往较高灰度级位置上填入，如果仍有剩下的像素，就往更高级灰度级位置填入，有时这种升高填入也会连升好几个灰度级别。这种均衡化比较严格，要求均衡化后的像素数完全相等。

　　另外一种情况，不要求均衡化后各灰度级像素数完全一致，只要灰度级像素数大致差不多就可以了。这种均衡化的基本原则如下。

　　(1)图像均衡化前像素数很少，而且相邻的那些灰度级值在均衡化后可以在图像中用一个灰度级来表示。

　　(2)图像均衡化前具有相同灰度级值的所有像素，均衡化后仍然具有相同的灰度级值，但不一定是原来的灰度级值。

　　(3)均衡化处理后的灰度级变换是按单调递增(或递减)的原则来进行的。

　　设x为图像均衡化前的灰度级变量，而px(x)为均衡前图像原直方图的概率密度函数，y为均衡化后图像的灰度级变量，而py(y)为均衡化后的图像直方图的概率度函数。由于直方图的整个面积等于1，现设均衡化后直方图的最小灰级和最大灰级分别是gmin和gmax，那么均衡化后直方图的长度就是gmax-gmin，而直方图的高度就是直方图的总面积除以它的长度，同时直方图的高度恰巧就是均衡化后直方图的概率密度函数py(y)，因此有:py(y)=1gmax－gmin(5��8)对任意x，均衡化后存在着一个对应y，使∫y0py(y)dy=∫x2x1px(x)dx成立，x∈［x1,x2］,令x1=0,x2=x，将式(5��8)代入,右边取离散化形式为y－gmingmax－gmin=∑xk=0px(k)将上式改写为y=gmin+［gmax－gmin］∑xk=0px(k)(5��9)式（5��9）就是最后求得的直方图均衡化公式，其中∑xk=0px(k)就是均衡化变换函数的离散形式。

　　下面举例说明直方图均衡化的计算过程。

　　现有一幅64×64的图像，具有0～7的8个灰度级，其详细数据如表5.1所示。根据此表，可以计算变换函数∑xk=0px(k)，对每一个灰度级都要计算一次，每次都要计算它的累积分布。表5.164×64图像各灰度级像素数和百分比

　　灰度级01234567像素数790102385065632924512286Px(k)/%192521168632总共要计算8次累积分布函数，即有:∑0k=0p0(k)=p0(0)=0.19

　　∑1k=0p1(k)=p1(0)+p1(1)=0.19+0.25=0.44

　　∑2k=0p2(k)=p2(0)+p2(1)+p2(2)=0.19+0.25+0.21=0.65以下同理计算，可得:∑3k=0p3(k)=0.81∑4k=0p4(k)=0.89

　　∑5k=0p5(k)=0.95∑6k=0p6(k)=0.98

　　∑7k=0p7(k)=1.00上面计算的各灰度级累积分布函数统计值如表5.2所示。表5.264×64图像各灰度级的累积分布函数值

　　灰度级01234567累积分布函数0.190.440.650.810.890.950.981.00由式(5��9)，当gmin=0,gmax=7,则该式简化为y=gmax∑xk=0px(k)=7×∑xk=0px(k)根据上面公式，就可以计算出均衡化后的新灰度级，各变换后新灰度级计算如下:

　　原来0级像素均衡化后变换为y=7×0.19=1.33≈1级

　　原来1级像素均衡化后变换为y=7×0.44=3.098≈3级

　　原来2级像素均衡化后变换为y=7×0.65=4.55≈5级

　　原来3级像素均衡化后变换为y=7×0.81=5.67≈6级

　　原来4级像素均衡化后变换为y=7×0.89=6.23≈6级

　　原来5级像素均衡化后变换为y=7×0.95=6.65≈7级

　　原来6级像素均衡化后变换为y=7×0.98=6.86≈7级

　　原来7级像素均衡化后变换为y=7×1.00=7级

　　上面计算出来的新灰度级值绝大部分都带有小数，作为灰度级值是要取整数的，其取整数的原则是按小数点后面的尾数是否小于0.5而定，即凡是小数点后面的尾数小于0.5的就舍去，取其整数作为灰度级别，凡是小数点后面的尾数大于0.5的就舍去小数而加1取整数作为灰度级别，也即小数点后面的尾数靠近哪个整数，就近似取哪个整数。例如上面计算过程中有6.86，其靠近整数7，即0.86>0.50，故取7级灰度值。而6.23的0��23＜0.50，即6.23这一数字靠近6整数，故取6级灰度值，应注意这种取整的方法并不是四舍五入。

　　按照前面计算结果，得出均衡化后新的像素灰度级，现在就可以画出均衡化前后的直方图和累积分布直方图(见图5.8)。将原始直方图和均衡化直方图对比一下，可以看出变换后确实起到了均衡化的作用，但均衡化以后也不是绝对均匀一致，直方图仍略有高低不平，这说明各灰度级像素数并不是严格相等的。仔细观察图5.8(c)的均衡化直方图，其中0、2、4三个灰度级已没有像素了，原始图像这3个灰度级是有像素的，所以原始直方图中有这3个灰度级的直方图，但是均衡化后这3个灰度级却作了“牺牲”，故均衡化后的直方图没有这3个灰度级，这些灰度级的像素在均衡化过程中都已并入其他灰度级中了，这是均衡化的一个不足之处。但总的趋势是均衡处理后比处理前均匀得多，直观地比较两个直方图的曲线，就可明显地看出这一点。另外，图5.8(b)的阶梯折线是图5.8(a)原始直方图的累积分布函数，它就是进行均衡化的变换函数曲线。计算图像直方图均衡化的结果，最后将本例均衡化前后各种数据统计见表5.3。

　　图5.8均衡化前后直方图的比较

　　表5.364×64图像均衡化前后处理数据统计表

　　原始像

　　灰度

　　级x均衡化

　　灰度

　　级y像素数原像素数

　　百分比px(x)原累积百分比

　　∑xk=0px(k)均衡化后

　　百分比py(y)均衡化后的累积

　　百分比∑xk=0px(k)017900.190.190.190.191310230.250.440.250.44258500.210.650.210.6536656

　　3299850.16

　　0.080.240.8146245

　　122

　　814480.06

　　0.03

　　0.020.110.890.240.89570.95670.980.111.00771.002.直方图匹配

　　在某些场合下，要求突出图像中感兴趣的灰度范围，这时，可以修改图像的直方图，使其具有所要求的形状。这种方法称为直方图匹配或直方图规定化。

　　下面介绍图像直方图匹配的一般方法。

　　设原始图像x(u,v),其经过直方图匹配后变换为图像z(u,v)，而z(u,v)是具有某一指定的直方图pz(z)，pz(z)在连续情况下就是匹配变换后图像的概率密度函数，对于离散的数字图像来说，它就是变换后图像各灰级像素数百分比的变量。但这一匹配的变换过程并不是直接进行转换，而是在这一过程中，首先要将原始图像进行均衡化，设均衡化后的图像为y(u,v)，其直方图设为py(y)，然后进行比较均衡化后的累积直方图∑yk=0py(k)和指定变换目标图像z(u,v)的累积直方图，从两个累积直方图的某些相等之处，就可以找出原图像和其对应的指定直方图的灰级，然后再将原图像的这些灰级变换为与其匹配的指定直方图的灰级，最后原始图像x(u,v)，经过处理变换后就变为直方图匹配图像z(u,v)，这就是直方图匹配处理的基本过程。利用式(5��8)，原图像均衡化灰级的最小值gmin=0,则有:py(y)=1gmax(5��10)前面的直方图均衡化公式(5��9)变为y=gmax∑xk=0px(k)(5��11)应用式(5��10)和式(5��11)可以计算均衡化后的直方图，即各灰级像素数的百分比以及各直方图，也即各灰级像素数的百分比以及各直方图的灰级值py(y)和y。由于标准图像z(u,v)的pz(z)是已知的，然后可进一步算出它的累积直方图的∑zk=0pz(z)。

　　现在，对于均衡化后的图像y(u,v)和指定直方图图像z(u,v)，总能找到某一对应的y和z的灰级值，使得下式成立:∑yk=0py(k)≈∑zk=0pz(k)(5��12)式(5��12)表示离散的分布函数相近，它意味着在这些相近的数值之处，其对应的灰级对y和z就是要找的灰级变换对。这样，就可以把原图像灰级x先均衡化为y灰级，然后根据式(5��12)的条件找出相对应的y和z，再把均衡化为y灰级变换为指定匹配的灰级z，最后得出指定直方图的匹配图像。

　　下面通过一个例子再来看一下图像直方图匹配的过程和做法。仍选用前面64×64的0～7级灰级图像块作为例子，图像的基本数据见表5.1，根据基本数据做出原始直方图和均衡直方图5.8。现在要求64×64的原始图像块按下列指定直方图数据进行处理，即用指定直方图数据来匹配原始图像，指定直方图的数据列在表5.4中，根据表5.4的数据进一步计算统计可以算出累积百分比数据（见表5.5）。根据表5.4和表5.5可以作出指定直方图和它的累积直方图。表5.4指定直方图数据表

　　灰级（z）像素数百分比（pz(z)）灰级（z）像素数百分比（pz(z)）00.0040.2010.0050.3020.0060.2030.1570.15表5.5根据指定直方图数据计算出累积直方图数据

　　灰级（z）累积百分比∑zk=0pz(k)灰级（z）累积百分比∑zk=0pz(k)00.0040.3510.0050.6520.0060.8530.1571.00为了把原始图像用指定直方图的参数进行匹配，就必须比较指定直方图的累积百分比和均衡化后的累积百分比，也即比较两个累积直方图。两个累积直方图数据相等之处的对应灰级对，就是匹配转换的对应灰级，这些对应的灰级就是原始图像均衡化后的灰级及所对应转换的指定直方图灰级。因此就有:均衡累积百分比

　　∑yk=0py(k)进行比较

　　（近似的相等）指定直方图累积百分比

　　∑zk=0pz(z)———0.19≈0.150.44≈0.350.65≈0.650.89≈0.851.00≈1.00由上面的比较可以看出，近似号(≈)两边的数据有的是真正相等，有的相差不多，例如0.89和0��85。有的相差稍微大了些，例如0.44和0.35。但在匹配过程中却认为是相等的，这样就进一步认为这些匹配相等的两边累积百分比数据所代表的灰级也应该匹配，即有下面的比较结果:

前言/序言

　　前言

　　数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。随着图像处理技术的深入发展，从20世纪70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这称为图像理解或计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得不少重要的研究成果。其中代表性之一的成果是20世纪70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想，再就是因将图像处理技术应用医学而发明CT的英国电子工程师Hounsfield，他于1979年获得诺贝尔医学奖。

　　图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，这些领域包括航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着数字化医疗设备的不断应用和普及，数字医学图像已经成为临床诊断的主要依据，医学影像的后处理技术也得到了不断的应用，并且有着广泛的应用前景。

　　本书主要内容有数字图像的形成、医学数字图像处理系统的基本组成、医学图像的数据源、图像与视觉、数字图像的数据结构及基本统计特征、医学图像的DICOM结构、图像运算与变换、数字图像增强与应用、图像恢复及几何校正、图像的编码、图像分析、图像的几何尺寸测量与医学图像的重建等。附录程序是在总结多年教学科研经验的基础上用VisualBasic语言编写而成的，可以直接运行，以利于学习、理解和应用图像处理的计算机程序设计方法。本书以实用为主，系统地论述了医学数字图像处理的基本理论和基本方法、技术。在撰写过程中作者参考了国内外最新的资料，在讨论传统的图像处理和模式识别方法的基础上，引入最新的图像处理方法和模式识别方法，理论联系实际、深入浅出、具有方法性和实用性等特点。

　　全书共分9章，第1.1～1.5节、第2章由尚宪刚撰写；第3章由李强撰写；第1.6节、第4～5章以及附录B和附录C由张兆臣撰写；附录A、第6章由王红梅撰写；第7章由张春玲撰写；第8章由邱建峰撰写；第9章由张光玉撰写。全书由张兆臣统稿、修改定稿，袭著霞校对。本书在撰写过程中得到了学校领导和很多老师的大力支持和帮助，特别是得到了医学信息工程学院、放射学院领导及泰安市中医医院的大力支持，在此一并表示衷心感谢!

　　由于时间仓促加上作者水平有限，书中难免有不足之处，请广大读者批评指正!

　　编著者2017年3月医学数字图像处理及应用前言

《医学数字图像处理与临床诊断精要》 内容简介 本书旨在为读者提供一本全面且实用的医学数字图像处理及其在临床诊断中应用的入门与进阶指南。我们专注于清晰地阐述核心概念、主流技术以及它们如何被整合到日常的医疗实践中，以期提升诊断的准确性、效率和患者的治疗体验。全书结构严谨，逻辑清晰，力求在兼顾理论深度与实践操作性的基础上，为医学影像学、生物医学工程、计算机科学相关领域的学生、研究人员和临床医生提供有价值的参考。 第一部分：医学数字图像基础与采集 本部分将系统介绍医学数字图像的形成原理、基本特性及其在不同成像模态下的独特性。我们将深入剖析X射线成像、计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）、超声成像、正电子发射断层扫描（PET）以及光学成像等主流医学成像技术的物理基础、成像过程和图像特点。 X射线成像： 详细介绍X射线穿透人体组织产生的衰减差异，以及如何转化为数字图像。重点解析X射线成像的优点（如骨骼成像清晰）和局限性（如软组织分辨率较低），并讨论不同探测器技术（如CR、DR）的发展。 CT成像： 阐述CT扫描的原理，即通过X射线束从不同角度照射物体，并利用计算机重建成像。我们将详细讲解CT数字重构算法（如滤波反投影法）的基本原理，以及CT图像的空间分辨率、密度分辨率和伪影的成因与克服方法。 MRI成像： 深入探讨MRI基于核磁共振原理，利用射频脉冲激发人体内氢质子，并通过检测其弛豫信号来成像的过程。我们将详细解释T1加权、T2加权、质子密度加权等不同成像序列的原理及其在显示不同组织特性方面的差异。同时，讨论MRI的空间编码技术、梯度磁场的作用以及对不同组织（如脑、脊髓、关节）的成像优势。 超声成像： 讲解超声波在人体内的传播、反射和衍射现象，以及如何通过换能器发射和接收超声回波来形成图像。重点介绍超声成像的实时性、无创性、操作简便性等优点，以及在腹部、心脏、妇产科等领域的广泛应用。同时，讨论超声图像的若干特性，如多普勒效应在血流检测中的应用。 PET成像： 介绍PET利用放射性核素示踪剂在体内代谢产生的γ射线来成像的原理，强调其在功能和代谢成像方面的独特优势。我们将讨论不同类型的PET扫描（如单光子探测和符合探测），以及PET图像在肿瘤检测、脑功能研究中的重要作用。 光学成像： 涵盖内窥镜、显微镜等光学成像技术在医学中的应用，重点关注其在组织结构观察、细胞层面分析等方面的能力。 在此基础上，本部分还将介绍医学数字图像的存储格式（如DICOM标准）、采样、量化等数字化过程的核心概念，以及影响图像质量的关键因素，如噪声、对比度、空间分辨率等，为后续的图像处理打下坚实基础。 第二部分：医学数字图像处理技术 本部分将系统地介绍和解析用于增强、分割、配准和分析医学数字图像的各种经典与现代处理技术。我们将力求在提供理论依据的同时，强调这些技术在解决实际医学图像问题中的具体应用。 图像增强： 灰度变换： 讲解直方图均衡化、对比度拉伸等技术如何改善图像的整体对比度，使低对比度的细节更加清晰可见。 空间域滤波： 深入讨论各类滤波器（如高斯滤波、中值滤波、Sobel算子、Laplacian算子）在图像去噪、边缘检测和锐化方面的作用。我们将详细阐述不同滤波器的数学原理和它们对图像特性的具体影响。 频率域滤波： 介绍傅里叶变换在图像处理中的应用，以及低通、高通、带通滤波如何分别用于去除噪声、增强边缘或特定频率成分。 图像分割： 阈值法： 讲解基于灰度阈值的方法（如全局阈值、局部阈值、Otsu法）如何将图像分割成不同的区域，重点在于如何选择合适的阈值以实现精确分割。 区域生长法： 阐述基于区域生长的分割思想，即从种子点开始，逐步将相似的邻域像素合并到同一区域，讨论其在分割具有连续纹理或灰度特性的目标时的优势。 边缘检测： 详细介绍Canny、Roberts、Prewitt等边缘检测算子，以及它们如何识别图像中的亮度变化梯度，从而找到对象的边界。 活动轮廓模型（Snake）： 介绍基于能量最小化的活动轮廓模型，解释其如何通过迭代演化来追踪目标对象的边界，尤其适用于分割具有复杂形状的目标。 图割法： 探讨基于图论的分割方法，如Graph Cut，其通过构建图模型并寻找最小割来达到图像分割的目的，特别适用于需要用户交互的场景。 深度学习在分割中的应用： 简要介绍卷积神经网络（CNN）及其在医学图像分割中的突破性进展，如U-Net等架构，强调其强大的特征提取能力和端到端学习的优势。 图像配准： 刚性配准与非刚性配准： 区分这两种配准方式，并介绍其适用的场景。刚性配准侧重于平移和旋转，而非刚性配准则允许局部形变。 基于特征的配准： 讲解如何提取图像中的特征点（如角点、边缘）并进行匹配，然后利用匹配结果计算变换矩阵。 基于强度（像素值）的配准： 介绍互信息（Mutual Information）、均方差（Sum of Squared Differences）等相似性度量，以及优化算法（如梯度下降、Powell法）如何寻找最佳变换参数。 多模态图像配准： 重点讨论不同成像模态（如CT与MRI）图像之间的配准技术，分析其面临的挑战及解决方案。 图像纹理分析： 纹理描述子： 介绍灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等统计学和结构学纹理描述方法，用于量化图像的纹理特征。 纹理分析的应用： 探讨纹理分析在疾病诊断（如癌症识别）、组织表征等领域的应用。 三维重建与可视化： 体绘制（Volume Rendering）： 介绍直接体绘制和基于图形学的方法，如纹理切片、光线步进等，用于在三维空间中可视化医学图像数据。 表面重构（Surface Reconstruction）： 讲解如何从CT、MRI等数据中提取三维表面模型，如Marching Cubes算法，并将其用于解剖结构的可视化。 交互式可视化： 讨论如何在三维模型上进行缩放、旋转、剖切等交互操作，以提供更全面的观察视角。 第三部分：医学数字图像在临床诊断中的应用 本部分将聚焦医学数字图像处理技术在实际临床诊断中的具体应用案例，展示其如何辅助医生进行疾病的早期发现、精准诊断、治疗规划以及疗效评估。 肿瘤检测与诊断： 早期病灶识别： 探讨图像增强和分割技术如何帮助发现微小的早期肿瘤病灶，例如在肺部CT、乳腺X线摄影和MRI中的应用。 肿瘤良恶性鉴别： 介绍如何利用纹理分析、形态学特征提取等技术，结合机器学习模型，辅助医生判断肿瘤的性质。 肿瘤体积和生长速率评估： 讨论三维重建和配准技术如何用于精确测量肿瘤的大小，以及通过多期图像对比来评估肿瘤的生长和扩散情况。 心血管疾病诊断： 冠状动脉狭窄检测： 详细介绍CT血管造影（CTA）图像的处理流程，包括去噪、分割、三维重构，以及如何量化冠状动脉的狭窄程度。 心脏功能评估： 讲解MRI或超声心动图数据如何通过分割和运动追踪技术，来评估心室容积、射血分数、心肌运动等关键指标。 神经系统疾病诊断： 脑卒中识别与量化： 讨论CT和MRI图像如何用于快速识别脑出血、脑梗死，并利用图像处理技术量化病灶体积和评估缺血区域。 阿尔茨海默病等退行性疾病研究： 介绍如何通过MRI图像分析脑萎缩的程度和分布，以及PET成像在评估脑代谢异常中的作用。 脑肿瘤的定位与切除规划： 探讨如何利用多模态图像融合和三维可视化技术，为脑肿瘤的手术提供精确的解剖和病灶信息。 骨骼与关节疾病诊断： 骨折检测与三维重建： 介绍CT图像在骨折线显示和复杂骨折三维复位中的应用。 关节退变评估： 讨论MRI图像如何显示关节软骨、半月板的损伤情况，并进行定量评估。 介入治疗与手术导航： 术前规划： 介绍如何利用三维重建图像进行手术路径规划，例如在肝脏肿瘤射频消融、微创手术中的应用。 术中导航： 简要介绍图像引导手术（IGS）系统如何将术前图像与实时手术器械位置相结合，为医生提供精准导航。 医学影像组学（Radiomics）： 特征提取： 介绍组学特征的概念，即从医学图像中提取大量的定量特征，包括形状、纹理、强度等。 与临床预后关联： 探讨如何利用机器学习模型分析组学特征，挖掘其与患者预后、治疗反应之间的潜在关联。 第四部分：发展趋势与未来展望 在本书的最后部分，我们将对医学数字图像处理领域的最新研究进展和未来发展趋势进行探讨。 人工智能与深度学习的深度融合： 深入分析深度学习模型（如CNN、RNN、Transformer）在图像识别、分割、配准、生成等任务中的最新突破，以及其在提高诊断效率和准确性方面的巨大潜力。 多模态图像融合与整合分析： 探讨如何有效融合来自不同成像模态（如CT、MRI、PET、病理图像）的信息，以获得更全面、更精确的诊断依据。 定量影像学与生物标志物发现： 强调从图像中提取客观、可重复的定量指标（如影像组学特征），并将其作为新的生物标志物，用于疾病的早期预警、诊断和疗效监测。 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）在医学影像中的应用： 探讨VR/AR技术如何提供沉浸式的三维可视化体验，用于手术模拟、解剖学习和远程会诊。 数据隐私与安全： 关注医学影像数据的敏感性，讨论相关的隐私保护技术和法规要求。 标准化与互操作性： 探讨建立统一的数据标准和技术规范，以促进不同系统之间的数据共享和协同工作。 本书的编写力求语言清晰、条理分明，并通过丰富的图例和案例，帮助读者深入理解医学数字图像处理的原理及其在临床实践中的巨大价值。我们希望本书能够成为连接理论知识与临床应用的重要桥梁，为推动医学影像技术的发展和改善人类健康水平贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

最近刚读完一本名为《医学影像的故事：从发现到应用》的书，这本书给我的感受非常独特。它没有过多地纠结于技术细节，而是将目光投向了医学影像技术的发展历程和它如何深刻地改变了医疗实践。书中详述了伦琴发现X射线的偶然与伟大，以及CT、MRI等技术的诞生所经历的漫长而曲折的探索过程。我特别喜欢书中对于科学家们不懈追求的描写，比如布什将X射线断层扫描技术引入临床的艰辛，以及希思菲尔德在MRI技术研发过程中所遇到的挑战。这些故事让我感受到了科学的魅力和人类智慧的光辉。同时，书中也阐述了医学影像技术如何从最初的辅助诊断工具，逐渐发展成为疾病预防、治疗决策、疗效评估等各个环节不可或缺的组成部分。它让我意识到，我们现在习以为常的医学影像检查，背后承载着几代人的智慧和努力。这本书更像是一部医学影像技术的“史诗”，它让我对这项技术产生了更深的敬意，也让我思考，未来的医学影像技术又将走向何方，为人类健康带来怎样的惊喜。

评分☆☆☆☆☆

我最近入手了一本《解密生命之眼——影像诊断的智慧》。坦白说，我原本是带着一丝怀疑的态度去阅读的，毕竟“解密”二字听起来有些过于“江湖”。然而，当我翻开第一页，便被书中详实的案例分析和严谨的逻辑推理所吸引。这本书更侧重于影像诊断的实践层面，它通过大量的真实病例文献，深入剖析了不同影像模态（如X光、超声、核医学显像）在诊断特定疾病时的优势和局限性。我印象最深刻的是关于心血管疾病诊断的章节，书中详细对比了心脏CT血管造影（CCTA）和冠状动脉造影（CAG）在诊断冠状动脉狭窄时的准确率和应用场景，并对两种方法的成像原理和优缺点进行了细致的比较。此外，书中还探讨了影像科医生在解读影像时需要具备的临床知识、解剖学基础以及鉴别诊断的思路。虽然我对其中一些具体的医学术语还需要反复查阅，但这本书无疑让我看到了影像诊断医生高超的专业技能和严谨的工作态度。它不仅仅是一本书，更像是一本影像诊断的“兵法”，教会我们如何“观其形，察其神”，从而洞悉生命的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

我最近借阅了一本《无损透视的艺术——影像解剖学指南》。这本书的定位非常清晰，它是一本以影像学为切入点，深入讲解人体解剖学的书籍。我平时对解剖学有浓厚的兴趣，但纯粹的解剖图谱有时会显得有些枯燥。而这本书通过大量的医学影像图片，将抽象的解剖结构变得鲜活起来。例如，在讲解颅骨结构时，书中不仅展示了CT图像，还对比了MRI图像，并用清晰的箭头标示出各个骨缝和重要的解剖标志。更令人称道的是，书中将不同成像方式（如CT、MRI、超声）下同一解剖部位的影像特征进行了详细对比，让我能够更全面地理解同一个结构在不同“视角”下的呈现方式。此外，书中还穿插了一些常见的解剖变异和影像上的表现，这对于提升临床诊断的准确性非常有帮助。这本书对于我这样希望将解剖学知识与临床实践结合起来的读者来说，无疑是一本非常实用的参考书。它让我能够“看到”人体内部的结构，而不是仅仅“记住”它们的名称。

评分☆☆☆☆☆

最近偶然翻阅到一本名为《医学影像的奥秘》的书，虽与我常读的专业文献略有不同，但其内容却意外地引人入胜。书中以非常生动形象的比喻，将复杂的医学影像技术，如CT、MRI的成像原理，拆解得浅显易懂。我尤其被书中关于“光影的舞蹈”的比喻所吸引，作者详细描述了X射线如何在人体组织中穿透，如何在探测器上留下痕迹，最终构建出三维图像的过程，这让我这个非专业人士也能窥见其中的精妙。书中还穿插了许多医学案例，通过这些案例，我能直观地感受到影像技术在疾病诊断中的强大作用，比如某张CT影像如何揭示了早期肺部结节的蛛丝马迹，又或是MRI如何清晰地勾勒出大脑中细微的病变。虽然书中并未深入探讨具体的算法细节，但它成功地在我心中播下了对医学影像技术的好奇种子，让我开始思考，那些我们看到的精美医学图像背后，究竟蕴藏着怎样的科学智慧。这本书就像一位循循善诱的老师，用最朴实的语言，为我打开了一扇了解医学影像世界的大门，让我对这项改变了现代医学面貌的技术，有了全新的认识和初步的理解。

评分☆☆☆☆☆

近期接触到一本名为《影像科技赋能健康——智能时代下的医学成像新篇章》的书籍。这本书的视角非常前沿，它着眼于人工智能（AI）和大数据技术如何正在重塑医学影像的未来。书中详细介绍了AI在影像识别、病灶检测、量化分析等方面的应用，并举了许多具体的例子，比如AI辅助阅片如何提高了诊断效率，甚至在某些方面超越了人类医生。我印象深刻的是关于深度学习在肿瘤影像诊断中的应用，书中展示了AI如何通过学习海量的影像数据，识别出早期、微小的肿瘤病灶，并对其进行精确的生长预测。此外，书中还探讨了医学影像数据在临床决策支持、药物研发、个性化治疗等领域的潜力。虽然其中涉及到一些高深的算法概念，但我能感受到作者试图以通俗易懂的方式将其呈现出来。这本书让我对医学影像的未来充满了期待，它不仅是一项技术，更是一种强大的工具，正在以前所未有的方式，为人类健康带来革命性的变革。