ITK入门：医学图像分割与配准详解

医学图像分割与配准是医学影像处理中的关键步骤，特别是在临床诊断、手术规划以及科研分析中起着至关重要的作用。本书《医学图像分割与配准（ITK初步分册1）》由周振环、王安明、王京阳和赵明共同编著，电子科技大学出版社于2007年6月出版。ITK全称为Image Toolkit，是一个由美国国家卫生院（NIH）支持的开源项目，旨在提供一个统一且强大的医学图像处理算法平台。 NIH在1999年发起了一项招标，鼓励学术机构和企业共同开发高质量的分割与配准技术。Terry Yoo博士领导的团队，包括GECorporate R&D、Kitware、MathSoft（现Insightful）、University of North Carolina、University of Tennessee和University of Pennsylvania等六家单位参与了这个项目。这一合作最终形成了今天的ITK，它不仅包含了大量的专业算法，还强调了面向对象的设计原则，使得开发者能够方便地理解和使用这些工具。 ITK 2.4版本是本书适用的版本，这意味着读者可以了解到当时最新的技术成果。作为一本实用的软件指南，本书旨在帮助读者理解ITK的核心概念，如对象导向编程、数据结构、图像操作函数以及配准算法的实现原理。通过学习这本书，读者不仅可以掌握基本的图像分割和配准技术，还能学会如何灵活运用ITK的API进行更高级的图像处理任务。 书中内容涵盖了医学图像的基础理论、ITK的工作流程、各种分割和配准算法的介绍、实战案例分析，以及如何调试和优化代码。此外，书后还会提供相关的课件资源供进一步学习和研究。对于那些希望在医学图像处理领域深入探索的学者、工程师和研究人员来说，这本书是一份宝贵的参考资料。 阅读《医学图像分割与配准（ITK初步分册1）》将有助于读者提升在医学图像处理领域的专业技能，推动医疗成像技术的发展，促进医学研究的进步。