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医学影像分析指南

第一章总论3

1.1医学影像分析概述3

1.2医学影像分析的发展趋势3

第二章影像数据获取与处理4

2.1影像数据获取方法4

2.1.1数字化影像设备4

2.1.2影像数据传输与存储4

2.1.3影像数据采集4

2.2影像数据预处理4

2.2.1影像去噪4

2.2.2影像增强5

2.2.3影像分割5

2.2.4影像配准5

2.3影像数据格式转换5

2.3.1DICOM格式转换5

2.3.2NIFTI格式转换5

2.3.3其他格式转换5

第三章影像重建技术5

3.1常见影像重建算法5

3.2影像重建参数优化6

3.3影像重建质量评估6

第四章影像增强与处理7

4.1影像增强方法7

4.2影像滤波与去噪7

4.3影像分割与边缘检测8

4.3.1影像分割方法8

4.3.2边缘检测方法8

第五章影像特征提取与分类8

5.1影像特征提取方法8

5.2影像特征选择与优化9

5.3影像分类算法与应用9

第六章机器学习在医学影像分析中的应用10

6.1机器学习基本原理10

6.1.1概述10

6.1.2机器学习算法分类10

6.1.3特征提取与选择10

6.2机器学习在影像分类中的应用10

6.2.1影像分类任务概述10

6.2.2常用分类算法11

6.2.3应用案例分析11

6.3机器学习在影像分割中的应用11

6.3.1影像分割任务概述11

6.3.2常用分割算法11

6.3.3应用案例分析11

第七章深度学习在医学影像分析中的应用11

7.1深度学习基本原理11

7.1.1神经元与神经网络12

7.1.2前向传播与反向传播12

7.1.3损失函数与优化算法12

7.2卷积神经网络在影像分析中的应用12

7.2.1卷积层与池化层12

7.2.2全连接层与分类12

7.2.3应用案例12

7.3循环神经网络在影像分析中的应用13

7.3.1长短时记忆网络（LSTM）13

7.3.2门控循环单元（GRU）13

7.3.3应用案例13

第八章影像数据分析与可视化13

8.1影像数据分析方法13

8.1.1预处理13

8.1.2特征提取13

8.1.3模型建立14

8.1.4结果评估14

8.2影像数据可视化技术14

8.2.1二维可视化14

8.2.2三维可视化14

8.2.3交互式可视化14

8.2.4动态可视化14

8.3影像数据挖掘与知识发觉14

8.3.1关联规则挖掘15

8.3.2聚类分析15

8.3.3分类预测15

8.3.4知识发觉15

第九章医学影像分析在临床应用15

9.1影像诊断与辅助决策15

9.1.1影像特征提取15

9.1.2影像分类与识别15

9.1.3辅助决策15

9.2影像引导的治疗规划16

9.2.1精准治疗16

9.2.2治疗方案优化16

9.2.3治疗效果评估16

9.3影像随访与疗效评估16

9.3.1随访策略制定16

9.3