《医学图像分割与配准(ITK实现分册)》是由周振环、王安明、王京阳和赵明共同编著的一本针对ITK编程的中文教材,专为那些希望深入理解并掌握医学图像处理技术的读者设计。该书源于1999年美国国家卫生院(NIH)发起的一个公开源码项目,由包括商业公司如GECorporateR&D、Kitware和MathSoft(现Insightful)、以及UNC、UT和UPenn在内的六家机构共同参与开发,旨在创建一个统一的、开源的图像分割与配准算法平台,即 Insight Toolkit (ITK)。
ITK自2002年首次正式发布以来,特别是针对ITK2.4更新版本,已经成为了医学图像处理领域的标准工具之一。作为一本实用教程,书中详细介绍了ITK的面向对象架构和核心方法,帮助读者掌握其庞大的功能模块,如图像读取、预处理、分割算法、配准技术等。作者们不仅提供了理论知识,还着重于实际操作技巧,以便读者能够快速上手并在医疗图像分析、疾病诊断等领域中灵活运用ITK。
《医学图像分割与配准(ITK实现分册)》对于学习者来说是一本难得的资源,因为它结合了学术研究与实践应用,适合从初学者到高级工程师的不同层次读者。书中内容包括但不限于以下知识点:
1. ITK概述:介绍ITK的历史背景、开发初衷、开源特性及其在医学成像中的作用。
2. ITK架构:讲解面向对象设计原则,如何构建和组织ITK的类库,以及其模块化的优势。
3. 图像读取与预处理:涵盖如何使用ITK处理不同类型的医学图像,如CT、MRI等,以及图像质量的标准化和增强技术。
4. 图像分割技术:详细解析各种分割算法,如阈值分割、区域生长、水平集方法等,并演示在实际医学图像中的应用。
5. 配准原理与方法:介绍基于特征匹配、相似度度量和变形场的配准策略,以及ITK提供的各种配准工具和接口。
6. 实战案例分析:通过实例展示如何将ITK应用到具体场景,如肿瘤检测、脑结构分析等。
《医学图像分割与配准(ITK实现分册)》是一本不可或缺的ITK编程参考书,对于想要在医学图像处理领域深入研究或进行实际应用的读者来说,无论是理论学习还是实践经验的积累,都将大有裨益。