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医学图像重建

样章
作者：
曾更生
定价：
35.00元
ISBN：
978-7-04-028828-5
版面字数：
220.000千字
开本：
16开
全书页数：
196页
装帧形式：
平装
重点项目：
暂无
出版时间：
2010-02-26
物料号：
28828-00
读者对象：
学术著作
一级分类：
自然科学
二级分类：
信息与通信工程
三级分类：
信号与信息处理

本书主要介绍医学图像分析系统的现代图像重建技术, 内容涵盖二维(2D)平行光束和扇形束成像，三维(3D)平行线、平行面和锥形束成像。详细内容包括：解析算法和迭代算法以及这些算法在X光CT、SPECT、PET、MRI 等医学影像中的应用；使用截断的投影数据精确重建 ROI，Katsevich 的锥形束滤波反投影 (FBP) 算法以及利用 l0 极小化方法重建极度欠采样数据。本书力图用深入浅出的方式介绍一些高深的理论，用图示的方式来展开讨论。

本书可作为医学工程类高年级本科生和研究生的教学参考书，也可作为生物医学工程类的工程技术人员学习医学图像和图像处理与重建知识的入门读物。

  • 前辅文
  • 1 断层成像的基本原理
    • 1.1 断层成像
    • 1.2 投影
    • 1.3 图像重建
    • 1.4 反投影
    • ¤1.5 数学表达式
      • 1.5.1 投影
      • 1.5.2 反投影
      • 1.5.3 狄拉克± 分布函数
    • 1.6 例题
    • 小结
    • 练习题
    • 参考文献
  • 2 平行光束图像重建
    • 2.1 傅里叶变换
    • 2.2 中心切片定理
    • 2.3 重建算法
      • 2.3.1 方法一
      • 2.3.2 方法二
      • 2.3.3 方法三
      • 2.3.4 方法四
      • 2.3.5 方法五
    • 2.4 计算机模拟例子
    • ¤2.5 利用截断的投影数据重建ROI
    • ¤2.6 数学表达式
      • 2.6.1 傅里叶变换与卷积
      • 2.6.2 希尔伯特变换与有限希尔伯特变换
      • 2.6.3 中心切片定理的证明
      • 2.6.4 FBP 算法的推导
      • 2.6.5 先卷积后反投影算法的数学表达式
      • 2.6.6 Radon 反演公式的数学表达式
      • 2.6.7 先反投影后滤波算法的推导
    • 2.7 例题
    • 小结
    • 练习题
    • 参考文献
  • 3 扇形束图像重建
    • 3.1 扇形束成像的几何描述及其点扩散函数
    • 3.2 平行光束算法到扇形束算法的转换
    • 3.3 短扫描
    • ¤3.4 数学表达式
      • 3.4.1 扇形束FBP 算法的推导
      • 3.4.2 扇形束的DHB 算法
    • 3.5 例题
    • 小结
    • 练习题
    • 参考文献
  • 4 透射型投影和发射型投影的断层成像
    • 4.1 X 光CT
    • 4.2 PET 和SPECT
    • 4.3 发射型断层成像的衰减修正
    • ¤4.4 数学表达式
    • 4.5 例题
    • 小结
    • 练习题
    • 参考文献
  • 5 三维图像重建
    • 5.1 平行的线积分数据
      • 5.1.1 先反投影后滤波算法
      • 5.1.2 先滤波后反投影FBP 算法
    • 5.2 平行的面积分数据
    • 5.3 锥形束数据
      • 5.3.1 Feldkamp 算法
      • 5.3.2 Grangeat 算法
      • 5.3.3 Katsevich 算法
    • ¤5.4 数学表达式
      • 5.4.1 平行的线积分数据的先反投影后滤波算法
      • 5.4.2 平行的线积分数据的先滤波后反投影算法
      • 5.4.3 三维Radon 反演公式
      • 5.4.4 三维Radon 数据的先反投影后滤波算法
      • 5.4.5 Feldkamp 算法
      • 5.4.6 Tuy 关系
      • 5.4.7 Grangeat 关系
      • 5.4.8 Katsevich 算法
    • 5.5 例题
    • 小结
    • 练习题
    • 参考文献
  • 6 迭代重建
    • 6.1 解线性方程组
    • 6.2 代数重建ART 算法
    • 6.3 梯度下降算法
    • 6.4 ML-EM 算法
    • 6.5 OS-EM 算法
    • 6.6 噪声控制
      • 6.6.1 解析方法|| 加窗函数
      • 6.6.2 迭代方法|| 提前停止迭代
      • 6.6.3 迭代方法|| 选择像素模型
      • 6.6.4 迭代方法|| 精确建模
    • 6.7 噪声模型建于似然函数中
    • 6.8 利用先验知识
    • ¤6.9 数学表达式
      • 6.9.1 ART
      • 6.9.2 共轭梯度算法
      • 6.9.3 ML-EM
      • 6.9.4 OS-EM
      • 6.9.5 MAP
      • 6.9.6 匹配的和不匹配的投影运算与反投影运算对
      • ¤6.10 利用l0 极小化来重建极度欠采样数据
    • 6.11 例题
    • 小结
    • 练习题
    • 参考文献
  • 7 MRI 中的图像重建
    • 7.1 磁“M”
    • 7.2 共振“R”
    • 7.3 成像“I”
      • 7.3.1 获取z 方向信息|| 断层选择
      • 7.3.2 获取x 方向信息|| 频率编码
      • 7.3.3 获取y 方向信息|| 相位编码
    • ¤7.4 数学表达式
    • 7.5 例题
    • 小结
    • 练习题
    • 参考文献
  • 名词术语英汉对照

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