医疗影像分析方法与算法指南

《医学图像分析方法与算法指南》是一本专著，由Klaus D. Toennies教授撰写，他来自德国马格德堡的奥托·冯·古里克大学计算机科学系。本书旨在深入探讨医学图像处理领域的最新进展，特别是针对医学图像分析的方法和算法。医学图像处理与一般的图像处理有所不同，它需要特殊的技术和考虑因素，因为医学图像通常涉及到人体健康状况的精确检测和诊断，如CT扫描、MRI或X光图像。 书中涵盖了计算机视觉和模式识别（Computer Vision and Pattern Recognition）的前沿技术，这些技术对于医学图像的理解和解析至关重要。例如，深度学习和机器学习在医学影像分析中的应用，可以自动识别病变、提取特征、进行分类或分割，以辅助医生进行疾病检测和决策。此外，DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）标准的处理也是关键部分，它规定了医学图像数据的交换格式，确保了不同设备间的兼容性和数据共享。 与一般图像处理相比，医学图像处理往往要求更高的精确度和稳定性，因为它们通常包含细微的结构变化和噪声。因此，研究者需要对图像增强、去噪、配准等预处理技术有深入理解，同时还要考虑如何保护患者的隐私和数据安全。 该书作为《计算机视觉和模式识别》系列的一部分，由Sameer Singh教授和Sing Bing Kang博士共同编辑，他们分别来自英国拉夫堡大学的信息研究学校和微软研究实验室。《医学图像分析方法与算法指南》提供了丰富的理论基础和实践经验，适合医学专业人士、研究人员以及对医疗图像处理技术感兴趣的读者。出版信息包括国际标准书号(ISBN)、电子书号(e-ISBN)、DOI，并强调了版权和合法使用的限制，遵循了版权法规的要求。 《医学图像分析方法与算法指南》是深入学习和探索医疗领域图像处理技术的重要参考文献，为推动医学诊断的自动化和智能化提供了坚实的基础。