第1章緒論 1
1.1基本概念 3
1.2醫學信息學 14
1.3醫學影像信息學 20
1.4認知科學與醫學影像信息學 24
1.5信息安全 25
1.6醫學影像信息學的數學、物理基礎 28
第2章數學、物理與醫學成像基礎 29
2.1數學、物理基礎 30
2.2常用數學工具概述 63
2.3醫學成像基礎 77
2.4醫學影像數據分析 87
第3章信息論基礎 89
3.1繫統與編碼 90
3.2信息熵 94
3.3互信息 99
3.4信息損失 101
3.5信息論的應用 101
第4章醫學影像數據科學概論 104
4.1數據科學 105
4.2醫學影像數據科學 110
第5章醫學影像信息學相關標準 129
5.1HL7 130
5.2DICOM 137
5.3IHE 155
5.4其他標準 159
第6章醫學影像網絡信息繫統 162
6.1計算機網絡基礎 163
6.2醫學網絡信息繫統 174
6.3分布式信息繫統 194
6.4醫學影像雲 195
6.5計算技術與智慧醫療 199
第7章醫學影像人工智能概論 202
7.1人腦解剖與生理 203
7.2人腦研究 208
7.3心智 213
7.4認知科學 214
7.5人工智能 217
7.6人工智能在醫學中的應用 258
第8章計算機輔助檢測和診斷 260
8.1計算機輔助檢測和診斷 261
8.2CAD的關鍵技術 263
8.3肺疾病的CAD 265
8.4乳腺疾病的CAD 267
8.5其他繫統的CAD 268
8.6人工智能與CAD進展 269
第9章醫學影像信息學實踐 270
9.1常用開源軟件的編譯與應用 271
9.2Python編程環境 290
9.3GNU Octave 293
9.4基於DCMTK的DICOM處理 294
9.5信息理論的編程實踐 301
9.6人工智能相關編程實踐 305
附錄 306
附錄A部分人名對照表 306
附錄B部分中英文名詞對照 311
附錄C部分參考文獻 316
後記 391

計算機的出現及大規模應用，徹底改變了人類社會。如今，基於計算機技術的各類應用已深深融入我們生活的方方面面。借助於計算機強大的大規模數據存儲、處理、計算分析能力，許多以往無法實現的事情都一一實現了，我們的生活進入了信息時代。
影像是重要的信息載體。正如有學者所說“一圖抵千言”，形像地說明了圖像在信息分享方面的獨特價值。電子技術的進步使各種照相、錄像裝置進入普通人的生活，尤其是智能手機和互聯網的普及使人們可以方便地通過圖像、視頻分享信息，極大地推動了信息的記錄與傳播。
在醫學領域，計算機技術、信息技術的應用尤其發揮了重要作用。20世紀60年代，人們開始利用計算機處理病案數據、進行醫學檢查、分析檢查結果、提供決策支持，不僅提高了診療的效率，而且使醫療數據信息的保存與分享變得更加容易，由此促使了醫學信息學學科的形成與發展。
在各種醫學數據中，醫學影像是極為重要的醫療數據。
醫學影像是與計算機、信息技術等關繫最為密切的學科。從醫學圖像的生成、處理、存儲、分發、顯示，到更高層次和維度的影像分析，計算機和信息技術無處不在。作為醫學信息學的一個重要分支，醫學影像信息學專注於醫學影像相關理論與實踐的應用研究。
20世紀70年代，數字成像技術進入臨床應用，尤其是近年來人工智能技術在醫學影像領域普遍應用，對醫學影像相關從業人員提出了更高的要求，也帶來了巨大的挑戰。甚至有學者認為未來人工智能將取代影像科醫生，也有學者認為未來應當是掌握人工智能等信息技術的影像醫生取代不會相關技術的醫生等。
因此，學習醫學信息學相關理論並將之應用於醫學影像領域，指導日常工作和科學研究，對於提高工作效率、影像質量，進而提高影像診斷的準確度，更好地為患者服務具有重要意義。
多年來，國內外出版了大量的信息學相關研究文獻和學術著作。這些著作有的專注於理論分析，有的偏重科普介紹，有的則聚焦於某一個研究點。這些文獻和著作寫作風格迥異、難易程度懸殊，不便於在校學生學習使用。因此，需要一本覆蓋面廣、難度適中，既有理論又有具體實踐應用的適合大學生學習的讀物作為教材。這就是編寫這本書的初衷。
由於醫學影像信息學是醫學信息學的一個分支，因此本書先介紹醫學信息學相關知識，再過渡到醫學影像信息學，重點介紹醫學影像信息學相關基礎知識，在此基礎上介紹信息技術在醫學影像領域的應用，涉及內容包括相關的數理理論基礎和實踐應用等。
在具體內容的選擇上，編者查閱了大量國內外出版的著作和文獻，按照理論的重要性和應用頻率進行了合理的篩選和編排，確保實際應用中需要的知識在書中都可找到；順序編排上則考慮各知識點的先後和支撐關繫，從底層基礎到高層綜合，注重知識體繫的完備性，突出實踐能力的訓練這一核心。
全書共分為9章，各章內容既相互呼應又相對獨立。為讓讀者比較全面地了解國內外相關研究，各章大量引用了相關文獻和著作中的成果，時間跨度大、內容豐富，對不同學者的觀點均有所介紹，有利於讀者形成比較全面、客觀的認識。
第1章簡要介紹醫學信息學和醫學影像信息學的發展歷程、主要研究內容和未來發展方向，參照主流的著作和文獻資料對一些重要概念給出普遍接受的定義，對學習方法、進一步的閱讀材料等給出建議。
第2章介紹與信息有關的數學、物理基礎知識，並簡要介紹主要的醫學成像基礎。
第3章為信息論概述，主要介紹信息論涉及的一些基礎問題，包括香農信息論的重要概念及其應用等。
第4章介紹數據、數據科學基礎理論，涉及大數據、數據挖掘等，重點介紹醫學影像大數據及其臨床應用。
第5章介紹與醫學信息學相關的國際標準，重點是醫學成像相關標準，如HL7、DICOM、IHE等，為從事醫學影像網絡傳輸、存儲等相關工作提供必要的基礎知識。
第6章介紹醫學影像網絡信息繫統，重點是醫學圖像存檔與傳輸繫統（PACS）的相關知識。
第7章介紹醫學影像中的人工智能技術，包括人工神經網絡、機器學習、深度學習等基礎知識和臨床應用情況。使讀者對人工智能在醫學影像中的應用有較全面的
認識。
第8章聚焦於計算機輔助診斷、計算機輔助檢測技術的理論與應用，重點綜述上述技術在乳腺疾病和肺部疾病中的應用情況。
第9章為實踐部分，利用一些成熟的案例介紹信息技術的應用，提供一些基礎性工具的介紹及應用，重點介紹當前流行的開源項目，為大學本科生或研究生開展相關知識的實訓提供很好的參照，也可為從事相關研究的人員提供某種參考。
雖然從事醫學影像信息學教學多年，也參閱了大量的文獻資料，但由於筆者水平有限，編寫時間也比較倉促，未能查找閱讀更多的文獻資料，書中也難免有不足之處，懇切希望讀者批評指正，以便再版時修正。
本書參考了大量國內外出版的專業著作和研究文獻，同時也參考了許多開源項目的代碼和應用實例，由於教材體例的原因，文中並未標注引用，但是相關成果的知識產權仍為原著者所有，在此向這些資源的著者表示深深的謝意！

侯慶鋒
2023年9月