2018 MICCAI第三部分：医学图像计算与计算机辅助干预

"2018 MICCAI Part 3.pdf是21st International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2018) 的论文集第三部分，涵盖了重建与图像质量、机器学习与统计分析、注册与图像引导、光学与组织学应用、心脏、胸部和腹部应用、fMRI与扩散成像、神经影像学以及计算机辅助干预和分割等多个主题。该会议于2018年9月16日至20日在西班牙格拉纳达举行，由Alejandro F. Frangi、Julia A. Schnabel、Christos D. Davatzikos和Carlos Alberola-López等人编辑。该论文集属于Lecture Notes in Computer Science系列，出版商为Springer，卷号为11072。" 在2018年的MICCAI会议中，参与者探讨了医疗图像计算与计算机辅助干预领域的最新进展和挑战。以下是各主题的一些关键知识点： 1. **重建与图像质量**：这部分可能涉及医学成像技术（如CT、MRI、超声等）的图像重建算法，旨在提高图像分辨率、降低噪声、减少伪影，并优化整体图像质量，从而提高诊断准确性。 2. **机器学习与统计分析**：在医疗图像分析中，机器学习方法（如深度学习、支持向量机等）被用于自动识别病灶、预测疾病发展和治疗响应。统计分析则用于模型验证和参数优化，确保算法的有效性和可靠性。 3. **注册与图像引导**：图像注册是将不同时间或不同模态的图像对齐，以便比较和分析。图像引导技术则应用于手术和放射治疗，帮助医生准确地定位病变，提高治疗精确度。 4. **光学与组织学应用**：这可能包括光学相干断层扫描（OCT）、荧光显微镜等技术，它们提供高分辨率的活体组织观察，有助于病理学研究和临床决策。 5. **心脏、胸部和腹部应用**：这部分可能包含针对心脏疾病、肺部疾病和腹部疾病的诊断和治疗工具，如心血管成像、肺部CT分析和肝脏肿瘤检测。 6. **fMRI与扩散成像**：功能磁共振成像（fMRI）揭示大脑活动，而扩散成像则研究大脑中的水分子扩散，两者结合可以研究神经网络结构和功能，对于理解大脑疾病和脑科学研究具有重要意义。 7. **神经影像学**：涵盖各种神经影像技术，如MRI、PET等，用于研究大脑结构、功能和疾病，例如阿尔茨海默病、帕金森病等神经退行性疾病的研究。 8. **计算机辅助干预和分割**：这些技术涉及自动化或半自动化的图像分割方法，帮助精确识别和量化病变区域，对治疗规划和疗效评估至关重要。 2018年的MICCAI会议展示了医疗图像处理、分析和计算机辅助干预领域的前沿研究成果，推动了医学影像科学的发展，并可能对未来的临床实践产生深远影响。