第1章 X線診斷 1
1.1 X線成像 1
1.1.1 X線成像原理 1
1.1.2 X線成像技術 2
1.2 X線成像的臨床應用 3
1.2.1 胸部病變 3
1.2.2 腹盆部病變 13
1.2.3 骨關節病變 16
第2章 CT診斷 28
2.1 CT成像原理 28
2.2 CT的臨床應用 31
2.2.1 中樞神經繫統病變 31
2.2.2 頭頸部病變 39
2.2.3 胸部病變 46
2.2.4 腹盆部病變 52
2.2.5 骨關節病變 64
第3章 MRI診斷 69
3.1 MRI成像原理 69
3.1.1 MRI技術原理和基本概念 69
3.1.2 MRI圖像特點 70
3.1.3 MRI檢查技術 71
3.1.4 MRI的優點和限制 73
3.1.5 MRI成像中的偽影 73
3.1.6 MRI設備 73
3.2 MRI的臨床應用 74
3.2.1 中樞神經繫統病變 74
3.2.2 頭頸部病變 82
3.2.3 胸部病變 85
3.2.4 腹盆部病變 87
3.2.5 骨關節病變 98

第4章 超聲診斷 104
4.1 超聲診斷原理 104
4.2 超聲臨床應用 104
4.2.1 乳腺病變 104
4.2.2 甲狀腺超聲診斷 107
4.2.3 腹部病變超聲診斷 110
第5章 核素顯像診斷 118
5.1 核素顯像原理 118
5.2 核醫學顯像儀器 125
5.2.1 γ照相機 125
5.2.2 SPECT與SPECT/CT 127
5.2.3 PET與PET/CT、PET/MRI 128
5.2.4 臨床應用 130
5.3 PET/CT腫瘤顯像 137
5.3.1 18F-FDG PET/CT腫瘤顯像 137
5.3.2 PET/CT其他腫瘤顯像 140
5.3.3 神經科學 141
第6章 醫學圖像基礎 142
6.1 圖像像素、空間分辨率和亮度分辨率 142
6.2 數字圖像類型及文件存儲格式 144
6.2.1 數字圖像類型 144
6.2.2 文件存儲格式 145
6.3 圖像的亮度直方圖 147
6.3.1 直方圖的概念 147
6.3.2 直方圖的用途 149
6.4 彩色模型 149
6.4.1 彩色編碼 149
6.4.2 偽彩色與假彩色 152
6.5 醫學圖像的基本運算 152
6.5.1 醫學圖像的亮度變換 152
6.5.2 醫學圖像的幾何運算（平移、旋轉、縮放） 155
6.5.3 醫學圖像的頻域變換（傅裡葉、離散餘弦、小波） 155
6.6 圖像的插值技術 160
6.6.1 插值的概念 160
6.6.2 插值方法 160
6.7 圖像的形態學處理 164
6.7.1 腐蝕 164
6.7.2 膨脹 164
6.7.3 開運算與閉運算 165
6.7.4 灰度圖像的形態學運算 165
第7章 醫學圖像增強 167
7.1 一些基本的灰度變換 167
7.1.1 線性灰度變換 167
7.1.2 分段線性灰度變換 169
7.1.3 對數變換 169
7.1.4 冪次變換 170
7.2 醫學圖像的直方圖增強 170
7.2.1 直方圖增強概述 170
7.2.2 直方圖均衡化 171
7.2.3 直方圖規定化 174
7.3 醫學圖像的空域濾波增強 176
7.3.1 空域濾波增強概述 176
7.3.2 空域平滑 176
7.3.3 空域銳化 177
7.4 醫學圖像的頻域濾波增強 178
7.4.1 低通濾波器 178
7.4.2 高通濾波器 179
7.5 其他圖像增強算法 179
7.5.1 數學形態學灰度增強方法 179
7.5.2 模糊增強方法 179
7.5.3 深度學習增強方法 180
第8章 醫學圖像分割 181
8.1 醫學圖像分割概念 181
8.2 邊緣檢測技術 182
8.2.1 並行邊緣檢測技術 182
8.2.2 串行邊緣檢測技術 187
8.3 閾值分割技術 189
8.3.1 全局閾值法 190
8.3.2 局部閾值法 194
8.3.3 動態閾值法 195
8.4 區域分割技術 196
8.4.1 區域生長 196
8.4.2 區域分裂合並 198
8.5 聚類分割技術 199
8.5.1 K均值聚類算法 199
8.5.2 模糊C均值算法 200
8.6 基於形態學的分水嶺技術 202
8.6.1 分水嶺基本概念 202
8.6.2 分水嶺分割算法 203
8.7 基於形變模型的分割技術 204
8.7.1 參數形變模型 205
8.7.2 幾何形變模型 207
8.8 醫學圖像分割技術的評估 211
第9章 醫學圖像配準 215
9.1 醫學圖像配準定義 215
9.1.1 數學模型 215
9.1.2 醫學圖像配準模型 215
9.2 醫學圖像配準的基本框架 216
9.2.1 特征空間 217
9.2.2 搜索空間（幾何變換） 218
9.2.3 搜索算法 221
9.2.4 相似性測度 221
9.3 醫學圖像配準的主要方法及其分類 223
9.4 常用的醫學圖像配準方法 225
9.4.1 基於特征點的配準方法 226
9.4.2 基於表面的圖像配準方法 227
9.4.3 基於像素的圖像配準方法 227
9.4.4 基於變換域的圖像配準方法 229
9.4.5 基於深度學習的圖像配準方法 230
9.5 醫學圖像配準中插值技術 231
9.6 醫學圖像配準方法的評估 233
第10章 醫學圖像可視化技術 236
10.1 醫學圖像可視化技術概述 236
10.1.1 醫學圖像可視化技術的產生 236
10.1.2 醫學圖像可視化的應用 237
10.1.3 醫學圖像可視化的分類 238
10.2 醫學圖像可視化的過程 238
10.3 面繪制技術 241
10.3.1 表面表達與繪制方法 241
10.3.2 體素模型與等值面的定義 242
10.3.3 移動立方體算法（MC） 243
10.3.4 Discretized Marching Cubes（DiscMC）算法 251
10.3.5 Marching Tetrahedra（MT）算法和剖分立方體算法 254
10.4 體繪制 254
10.4.1 光線投射算法 255
10.4.2 錯切變形算法 257
10.4.3 拋雪球算法 259
10.5 可視化平臺 260
參考文獻 263

隨著現代科學技術特別是電子信息技術與計算機技術的進步，醫學影像技術和醫學圖像處理技術得到飛速的發展，並且越來越成為現代臨床醫學診斷與治療的有力工具和核心支撐技術。
自1895年德國物理學家倫琴發現X線的一百多年來，醫學成像與醫學影像技術逐步形成、發展並日趨完善。特別是近30年來，除了X線醫學影像技術繼續得到發展，CT、MRI、超聲和核素顯像技術與設備均經歷了產生、廣泛應用和不斷改進的過程。醫學影像診斷已從單一依靠形態變化進行診斷發展成為集形態、功能、代謝改變為一體的綜合診斷體繫。與此同時，諸如心髒和腦的磁源成像等新技術和諸如分子影像學等新的學科分支也在不斷湧現，醫學成像與影像學的範疇仍在不斷發展和擴大之中。
盡管現代醫學成像與醫學影像技術及設備已經得到了巨大的成功，但是另一方面，受到成像機理和材料制造技術等的限制，由現行醫學影像設備所得到的醫學影像在許多方面還存在不盡如人意之處。例如，某些影像的空間分辨率不夠高，某些影像的信噪比不夠好，某些影像需要多模態融合纔能更好地進行診斷等。上述問題的存在，在某種程度上阻礙了醫學影像技術的進一步應用，同時也為醫學圖像處理技術的發展提供了用武之地。作為數字圖像處理技術的一個重要分支，醫學圖像處理技術對於改善醫學影像的視覺質量，實現影像中重要部位的自動分割、提取與識別，完成多模態醫學影像的互補與融合，以實現對臨床問題的輔助診斷與輔助治療均具有極其重要的作用。
本書是把醫學影像學和醫學圖像處理有機結合的著作。全書分為兩大部分，即醫學影像學部分和醫學圖像處理部分。其中，醫學影像學部分主要涵蓋了X線、CT、MRI、超聲、核素顯像五類醫學影像，著重分析介紹各類醫學影像的成像原理和臨床應用，力圖盡可能全面地包含近年來計算機輔助診斷領域探索的醫學影像問題，為讀者理解醫學影像的特點和臨床應用實例奠定基礎。書中涉及的醫學影像均為作者近幾年在臨床工作中獲取的手資料，且經過經驗豐富的臨床影像醫師的篩選，圖像清晰，可讀性高。
本書的醫學圖像處理部分從數字圖像處理基礎入手，內容包括了醫學圖像處理基本概念、圖像增強、圖像分割、圖像配準、圖像可視化等幾個主要部分。既注重數字圖像處理的基礎性概念，以適合初學者；又以醫學圖像為主要研究對像，突出醫學圖像的特點，有的放矢，具有專業特色。此外，本書提供的用於分析處理的實例圖像均來自臨床數據，為讀者進行醫學圖像處理或今後開展計算機輔助診斷的研究，提供了行之有效的技術儲備。
本書作為國內醫學影像學與醫學圖像處理兩大領域密切結合的著作，具有以下主要特點。 
，面向初學讀者，強調理論與應用相結合。本書面向的讀者群以醫學圖像處理的初學者為主，在繫統介紹數字圖像處理，特別是醫學圖像處理的基本理論與方法的基礎上，著重加強了醫學圖像特有問題的研究與分析，還特別加強了有關醫學成像與醫學影像學診斷的內容，這是一般數字圖像處理著作不涉及的，也是許多醫學圖像處理著作中未能繫統介紹的。例如，DICOM圖像格式是一種典型的醫學影像格式，許多圖像處理著作均未加以考慮，而本書則進行了較為詳細的介紹。這樣的安排有助於讀者既掌握數字圖像處理，特別是醫學圖像處理的基本理論與方法，又對醫學影像的成像機理及基於醫學影像的臨床診斷有較深入繫統的了解。
第二，突出繫統性，加強針對性。本書關於醫學成像與醫學影像學的介紹，既不失繫統性，又避免面面俱到。盡可能全面地涵蓋目前醫學圖像處理和計算機輔助診斷領域所涉及的醫學影像學內容，力圖為僅具有工科背景的讀者快速掌握影像知識提供捷徑。
第三，精選臨床數據，努力奉獻讀者。本書使用了豐富的高質量臨床醫學影像數據，並由經驗豐富的臨床醫師解讀，不僅確保了影像的質量，且為進一步處理分析提供可靠的臨床依據。
第四，實現醫工結合，體現科研創新。本書的作者為具有豐富臨床經驗的醫師和多年從事醫學圖像處理和計算機輔助診斷研究的科研工作者。兩部分作者經過長期的實質性科研合作，使得本書的兩部分內容能夠有機銜接，避免了簡單拼湊。
本書適合作為高等院校生物醫學工程專業及電子信息類專業本科生和研究生“醫學圖像處理”課程的教材，也可供有關教師和科技人員參考。
本書各章節的編寫人員包括：醫學影像學部分為郭鼕梅、田愛娟、周楊、李雪瑩、李響、孔子璇、李碩；醫學影像處理部分為劉惠、李煥傑、王洪凱、譚麗、邱天爽。全書由劉惠統稿。
感謝大連理工大學電子信息與電氣工程學部和生物醫學工程學院領導及各位老師對本書編寫工作給予的關懷和支持，感謝大連理工大學教材建設出版基金對本書出版的資助，特別感謝碩士研究生劉淑佳、王佳、陳松、劉爽、胡家瑋、劉曉嵐等同學為本書的編寫提供的計算機仿真、資料搜集和書稿校對。
由於時間倉促加之編者水平所限，書中難免有疏漏之處，懇請讀者批評指正。