医学图像处理与生物信息分析作业指导书.docVIP

医学图像处理与生物信息分析作业指导书

TOC\o1-2\h\u26166第一章绪论 2

12431.1医学图像处理概述 3

42401.1.1定义及意义 3

180391.1.2发展历程 3

107191.1.3研究内容 3

327041.2生物信息分析简介 3

39711.2.1定义及意义 3

140701.2.2发展历程 3

234431.2.3研究内容 4

32588第二章医学图像获取与预处理 4

307572.1医学图像获取方法 4

223972.1.1数字化成像技术 4

148472.1.2光学成像技术 4

138962.1.3传感器技术 5

96452.2医学图像预处理技术 5

316632.2.1图像去噪 5

231102.2.2图像增强 5

299822.2.3图像分割 5

141892.2.4图像配准 5

214862.2.5图像插值 5

16465第三章医学图像分割 6

125123.1阈值分割方法 6

30043.1.1全局阈值分割 6

195833.1.2局部阈值分割 6

208393.1.3自适应阈值分割 6

316283.2区域生长分割方法 6

264193.2.1种子点选择 6

266003.2.2区域生长准则 6

217573.2.3区域生长策略 7

208793.3水平集分割方法 7

71963.3.1水平集函数构造 7

63013.3.2偏微分方程求解 7

306713.3.3水平集分割算法 7

24711第四章医学图像特征提取与表示 8

179594.1形态学特征提取 8

240284.2纹理特征提取 8

13274.3频域特征提取 8

11085第五章医学图像分类与识别 9

282555.1监督学习分类方法 9

101985.2无监督学习分类方法 9

191015.3深度学习分类方法 10

12083第六章生物信息学基本概念 10

111016.1基因组学 10

181916.2蛋白质组学 11

229376.3代谢组学 11

28298第七章生物信息分析技术 12

45397.1序列比对分析 12

273997.1.1基本原理 12

70937.1.2方法 12

11287.1.3应用 12

22527.2结构预测分析 13

297227.2.1基本原理 13

278867.2.2方法 13

96407.2.3应用 13

224107.3功能注释与预测 13

73337.3.1基本原理 13

123487.3.2方法 13

131057.3.3应用 14

32208第八章生物信息数据库与工具 14

157228.1常用生物信息数据库 14

47128.1.1GenBank数据库 14

167648.1.2UniProt数据库 14

117228.1.3PubMed数据库 14

125988.1.4PDB数据库 14

284468.2生物信息分析工具 15

146728.2.1BLAST 15

311458.2.2ClustalOmega 15

71058.2.3R语言 15

31398.2.4PyMOL 15

301608.2.5GSEA 15

2459第九章医学图像处理与生物信息分析在实际应用中的案例分析 15

61019.1肿瘤诊断与预后评估 15

80729.2遗传病诊断与治疗 16

9529.3神经疾病研究 16

28154第十章未来发展趋势与挑战 17

427410.1医学图像处理技术的创新与发展 17

2105610.2生物信息分析技术在医学研究中的应用前景 17

2608410.3面临的挑战与解决方案 17

第一章绪论

医学图像处理与生物信息分析是现代医学领域中两个重要的研究方向，本章将对这两个领域的基本概念、研究内容和发展趋势进行简要介绍。

1.1医学图像处理概述

1.1.1定义及意义

医学图像处理是指运用计算机技术对医学图像进行获取、处理、分析和解释，以提取其中有价值的信息，为临床诊断、治疗和医学研究提供支持。医学图像处理技术在医学领域中具