医学图像处理学习路线

医学图像处理学习路线可以按照以下步骤进行：

1. 了解基本概念：首先，你需要了解DICOM（医学数字成像和通信）标准以及医学图像处理的基本概念，包括图像格式、像素与灰度级别、图像增强和恢复等。

2. 学习图像处理算法：学习常见的医学图像处理算法，如图像平滑、边缘检测、阈值分割、形态学处理等，以及它们在医学图像中的应用。

3. 掌握图像配准和融合技术：学习图像配准和融合技术，包括刚体和非刚体变换、图像配准评估指标、多模态图像融合等，以便在不同模态和时间点的医学图像中提取有用信息。

4. 理解图像分割与特征提取：学习图像分割和特征提取方法，如阈值分割、区域生长、边缘检测、形态学重建、纹理特征、形状特征等，以便识别和分析感兴趣的区域。

5. 掌握图像分类与识别技术：学习图像分类和识别的方法，如机器学习算法、深度学习模型等，以便实现自动化的图像分析和诊断。

6. 研究医学图像重建和重建技术：学习医学图像的重建方法，如基于投影的重建、模型基础的重建、机器学习重建等，以便从有限的采样数据中恢复高质量的图像。

7. 了解医学图像处理的应用领域：了解医学图像处理在不同的医学领域中的应用，如放射学、超声学、核医学、病理学等，并掌握相应的应用技术和工具。