医学图像重建基础教程

"《医学图像重建：概念教程》是由Gengsheng Lawrence Zeng博士编写的，旨在为读者提供医学图像重建的基础知识。本书源于作者在犹他大学放射学系做博士后期间的笔记，并结合了最新的研究论文，但去除了大部分复杂的数学证明。它适合广大读者群体，特别是对医学成像技术感兴趣的读者。" 医学图像重建是医学成像领域中的一个重要概念，涉及到将从生物体内部获取的投影数据转化为可视化图像的过程。这一过程对于疾病的诊断和治疗具有关键意义，因为它能提供体内结构的详细信息，而这些信息是通过常规检查无法获得的。 本书首先介绍了二维（2D）平行束和锥形束成像技术。平行束成像是X射线穿过物体后，在检测器上形成的一系列平行线的投影，而锥形束成像则是X射线源围绕物体旋转，形成的投影数据包含了三维信息。这两种技术是CT（计算机断层扫描）的基础，通过反投影算法可以将这些投影转换为横截面图像。 接着，书中深入探讨了三维（3D）图像重建，这对于理解器官的立体结构至关重要。3D重建通常需要更复杂的算法，如滤波反投影（Filtered Back Projection, FBP）或迭代重建（Iterative Reconstruction）。FBP是经典的重建方法，它结合了滤波和反投影操作，快速但可能产生噪声和伪影。迭代重建则通过多次迭代优化图像质量，减少噪声并提高细节分辨率，但计算量较大。 此外，书中还涵盖了正则化技术，这是解决图像重建中病态问题（如数据不足或噪声过大）的有效方法。正则化通过引入额外的信息或约束来稳定重建过程，常见的正则化方法有Tikhonov正则化和变分法。 现代医学图像重建领域还包括了各种先进的技术，例如基于模型的重建、深度学习重建等。基于模型的重建利用物理模型和生物特性来改进图像质量；深度学习方法则利用神经网络学习从投影数据到图像的映射，已经在图像质量和重建速度方面取得了显著进展。 《医学图像重建：概念教程》是一本全面介绍医学图像重建基础知识的教材，对于学习和理解这一领域的核心概念和技术非常有益。无论是对医学成像有基础了解的读者，还是希望深入研究该领域的专业人士，都能从中受益匪浅。