《医学图像处理》课程教学大纲

《医学图像处理与分析》课程教学大纲

(执笔人:吴茜     审核人:姜文彪   )

  1. 课程简介

(一)课程代码:

(二)课程名称(含英文名称):

中文名称:《医学图像处理与分析》

英文名称:《Medical Image Processing and Analysis

(三)课程类别:

专业课

(四)修读对象:

2011级生物医学工程专业本科生

临床医学院2011级生物医学工程专业本科生

(五)总学时与学分:

72学时,其中理论  45学时、实验 27学时。

理论 2.5学分、实验 1.5学分

(六)相关课程:

数字信号处理 高等数学 Matlab程序设计 C语言程序设计 解剖学 影像学

(七)内容提要(不超过200字)

《医学图像处理与分析》是生物医学工程专业本科生的专业必修课程。其主要内容包括:数字图像及医学图像处理产生的历史背景及发展过程,图像处理的基本理论、基本算法和实现方法,图像形成、分析及处理的原理,以及常用的各种算法,包括图像数字化、图像变换(含傅立叶变换及其他数学变换)、图像增强(频域及时域)、图像恢复、图像重建、图像分割、图像配准等技术的理论及基本算法实现,了解国内外医学图像处理的重要进展。

二、教学目的和教学方法

教学总体目标:通过对《医学图像处理与分析》课程的学习,使学生熟悉数字图像形成、分析及处理的基本过程,掌握医学图像处理的基本方法和编程技能,掌握数字图像处理的基本理论和常用算法,包括图像数字化、图像变换、图像增强(频域及时域)、图像恢复、图像重建、图像分割等技术的理论及实现,了解国内外医学图像处理重要进展,具有初步分析、处理医学图像的能力。同时为学习相关临床影像医学课程奠定工程基础。

教学分类目标:

1、基本知识:了解数字图像及医学图像处理产生的历史背景及发展过程,掌握图像处理的基本理论、基本算法和实现方法,熟悉图像形成、分析及处理的原理,以及掌握常用的各种算法,包括图像数字化、图像变换(含傅立叶变换及其他数学变换)、图像增强(频域及时域)、图像恢复、图像重建、图像分割、图像配准等技术的理论及基本算法实现,了解国内外医学图像处理的重要进展。

2、基本技能:掌握医学图像处理基本的研究方法,具备一定的编程技能和算法实现能力;学会图像处理常用算法,能够用于日常图像的处理及分析;具有初步分析、处理医学图像的能力初步具备运用所学知识解决临床实际问题的能力,为其从事与医学图像处理相关领域的科研及临床工作打下必要的理论与技术基础。

教学方法:采用理论课、实验课、专题讲座、学生课外科研等多种形式相结合的方式,以丰富课程教学的内涵。理论课的安排,一般先是体现医学图像处理的基本概念和理论,突出各种处理算法的基本理论和实现方法。充分发挥计算机辅助教学的优势,借助演示软件,通过示例的原理、流程、编程及效果演示,帮助学生掌握课程的基本理论、实现方法及应用思路,进一步强化学生的知识与实践操作技能,开扩视野,培养科学的思维方式。此外,在理论课程教学中可开设反映医学成像和处理技术前沿进展和热点研究的专题讲座,探讨其科学意义和临床应用前景,以开拓学生视野,启迪学生对生物医学工程领域的研究兴趣。实验课和理论课要紧密配合,内容前后呼应,使学生在掌握算法理论和基本编程工具的基础上,进一步提高分析及解决问题的能力。医学图像处理实验教学中,要注重培养生物医学工程专业学生的逻辑思维和计算思维能力,培养学生的编程及算法实现能力提高学生综合素质同时,在实验教学过程中,要加强学生自学能力的培养,教师讲解的时间一般不超过该项实验课时的1/3

  1. 理论与实践教学学时分配

//单元

内容

总学时

学习形式

讲授

实践

其它

1

医学图像的发展

3

3



2

医学图像基础

9

6

3


3

医学图像增强

9

6

3


4

医学图像分割

13

7

6


    5

医学图像配准

14

7

6


6

医学图像重建

14

7

6


7

医学图像可视化

9

6

3


8

医学图像标准数据库

3

3



合    计

72

45

27


四、选用教材和主要教学参考书

选用教材:

1.罗述谦,周果宏.《医学图像处理与分析》,科学出版社,2010

2.邱建峰,聂生东.《医学影像图像处理实践教程》,清华大学出版社,2013

参考教材:

1.田捷等.《医学影像处理与分析》. 电子工业出版社2010

2.章毓晋. 图像工程(上册)—图象处理.清华大学出版社,2007

3.K.R. Castleman. Digital Image Processing(英文原版教材). Prentice Hall Press, 2001

五、理论教学内容

(一)第一章

主要讲授内容:

主要内容

教学要求

教学方法与手段

了解

熟悉

掌握

第一节  伦琴开创了人体图像的先河




方法:讲授法、演示法、信息化教学

手段:电子幻灯


第二节  CT技术与三维医学图像




第三节 PET技术与功能医学图像



第四节 分子成像技术




第五节 医学图像后处理概念



教学时数:

3学时

重点与难点:

了解X射线、CTMRIPET等医学图像的发展及成像原理

思考题或练习题:

课后总结常用的医学图像并下载下来供后续课程使用

(二)第二章

主要讲授内容:

主要内容

教学要求

教学方法与手段

了解

熟悉

掌握

第一节  图像处理系统组成




方法:讲授法、演示法、信息化教学

手段:电子幻灯


一、图像的基本概念




1、图像的数字化



2、图像的种类



3、图像的描述



二、数字图像处理系统的组成



第二节  图像数据格式




一、BMP图像格式




二、DICOM图像格式



第三节 灰度直方图



一、灰度直方图概念



、灰度直方图的性质



第四节  彩色




一、人类对颜色的认识



二、颜色特征及术语



三、颜色模型及空间




1RGB彩色模型



2HIS彩色模型



3CMYK彩色模型



第五节 伪彩色与假彩色



方法:讲授法、演示法、信息化教学

手段:电子幻灯、计算机模拟

教学时数:6学时

重点与难点:

重点:图像的表示方式,直方图的概念与性质、伪彩色实现方法

难点:伪彩色的实现原理,图像的数据格式

思考题或练习题:

1.如何通过直方图判断图像的性质

2.用彩虹法对一副灰度图像着色

(三)第三章

主要教授内容

主要内容

教学要求

教学方法与手段

了解

熟悉

掌握

第一节 图像的灰度变换




方法:讲授法、以问题为中心的教学

手段:电子幻灯、计算机模拟


一、γ校正



二、对比度展宽



三、动态范围调整



四、直方图均衡化处理



  1. 图像的几何变换




一、 图像的位置变换



二、 图像的插值



三、 图像的形状变换



第三节 空间滤波器



一、均值滤波器



二、中值滤波器



第四节 卷积算子及频域增强技术




第五节 多幅图像运算




教学时数:6学时

重点与难点:

重点:对比度展宽、直方图均衡化、图像的平移和旋转、图像的插值

难点:直方图均衡、双线性插值法

思考题或练习题:

1.编程实现直方图的均衡化

 2.总结图像插值方法

(四)第四章

主要教授内容

主要内容

教学要求

教学方法与手段

了解

熟悉

掌握

  1. 图像分割的基本概念




方法:讲授法、以问题为中心的教学,信息化教学;

手段:电子幻灯、计算机模拟,网络课程

一、图像分割的目的



二、图像分割算法的分类及应用



第二节  图像的阈值分割




一、全局阈值分割法




1、全局阈值的选取



2阈值分割算法



二、动态阈值分割法




1、子图像的选取



2、子图像阈值的确定



第三节  基于边缘的分割




一、边缘检测类型



二、常用边缘检测算子



三、噪声对边缘检测的影响



四、边缘的连接Hough 变换



第四节  基于区域的图像分割




一、图像分割的集合定义



二、区域生长




1、种子的选取



2、生长的准则



3、生长过程终止的条件或规则



三、分裂合并



教学时数:7学时

重点与难点:

重点:全局阈值分割及最优阈值的选取,边缘检测算子,Hough变换及直线连接,区域生长

难点:最优阈值的选取,Hough变换

思考题或练习题:

1.最优阈值的选取方法

(五)第五章

主要教授内容

主要内容

教学要求

教学方法与手段

了解

熟悉

掌握

第一节 图像的配准及融合




方法:讲授法、以问题为中心的教学,信息化教学;

手段:电子幻灯、计算机模拟

一、配准及融合的目的和意义



二、图像配准的分类



三、常用图像配准方法



第二节 图像配准的基本步骤




一、图像配准的基本框架



二、常用空间变换



三、常用插值算法与相似性测度



四、最优化方法



第三节 基于最大互信息的配准




一、互信息



二、配准算法在医学中的应用



三、配准结果的评估



教学时数:7学时

重点与难点:

重点:图像配准的基本框架,刚性变换,互信息配准

难点:相似性测度,互信息配准

思考题或练习题:

1.计算两幅图像的互信息值,并实现基于互信息的配准

(六)第六章

主要教授内容

主要内容

教学要求

教学方法与手段

了解

熟悉

掌握

  1. 计算机断层成像(CT)系统




方法:讲授法、以问题为中心的教学,信息化教学;

手段:电子幻灯、计算机模拟


一、CT系统的发展历程



二、CT系统的硬件结构及组成



第二节 Radon变换与中心切片定理




一、雷当Radon变换




1X-射线的指数衰减特性



2投影数据与线程和



3雷当变换



二、中心切片定理




1、中心切片定理



2、反投影算子



3、反投影与原图像关系



第三节  滤波反投影(FBP)重建




一、Radon逆变换



二、滤波反投影法



三、重建滤波器的选择



四、卷积反投影重建



五、带有模糊及噪声的投影数据重建



第四节  扇形束投影数据的重建




一、等间隔采样扇形束投影重建



二、等角度采样扇形束投影重建



三、三维锥形束投影的重建(选用)



四、迭代重建算法(选用)



教学时数:7学时

重点与难点:

重点:Radon变换,中心切片定理、反投影算子,Radon逆变换,滤波反投影重建

难点:反投影算子,滤波反投影重建

思考题或练习题:

1.画出滤波反投影算法的流程图

(七)第七章

主要教授内容

主要内容

教学要求

教学方法与手段

了解

熟悉

掌握

第一节 表面绘制技术




方法:讲授法、以问题为中心的教学

手段:电子幻灯、计算机模拟


一、轮廓提取



二、等值面的明暗显示



三、投影中的消隐问题



第二节 体绘制技术




一、 透明度



二、 文理映射



三、 最大强度投影法与三维体绘制技术



教学时数:3学时

重点与难点:

重点:最大强度投影法,三维体绘制技术,面绘制

难点:最大强度投影法,三维体绘制技术

思考题或练习题:

1.最大强度投影法的优点

2.采用三维体绘制方法显示一组CTMRI图像三维可视化效果

(八)第八章

主要教授内容

主要内容

教学要求

教学方法与手段

了解

熟悉

掌握

第一节 数字化人脑图谱




方法:讲授法、以问题为中心的教学

手段:电子幻灯、计算机模拟


一、数字化人脑图谱的构建方法



二、数字化人脑图谱的应用



第二节 数字化虚拟人体




一、 美国可视人计划



二、 数字化虚拟人



三、 中国虚拟人的有关医学图像方法



第三节 MNI-BICBrainWeb图谱



第四节 哈佛全脑数据库



教学时数:3学时

重点与难点:

重点:数字化医学图谱,数字化虚拟人中的医学图像相关知识

难点:数字化人脑图谱的构建方法

思考题或练习题:

1.调研MNI-BICBrainWeb图谱并观察其特

理论教学内容

(一)实验一

主要教授内容

Matlab图像处理应用:学习利用Matlab开发工具进行数字图像处理的能力,掌握基本的Matlab图像处理函数;医学图像基础:读取医学图像并显示其头部文件

教学时数:3学时

重点与难点:

重点:常用Matlab医学图像处理函数

难点:不同格式图像间的转换

思考题或练习题:

1.CTMRI断层图像数据的采集

2.读取,查询,显示,保存医学图像

(二)实验二

主要教授内容

入理解图像的灰度、几何变换等基本概念;掌握对图像进行数学变换的方法和程序实现,分析并实现几种空间滤波算法对图像视觉效果的影响。包括直方图均衡化及锐化算子,图像插值运算。

教学时数:3学时

重点与难点:

重点:图像进行数学变换的方法,直方图均衡化及编程实现,图像插值

难点:空间滤波算法,直方图均衡化编程

思考题或练习题:

1.医学图像几何运算:平移,旋转,缩放,插值

2.医学图像增强:直方图均衡化、空间滤波

(三)实验三

主要教授内容

掌握阈值分割算法及区域生长算法的原理和实现,分析阈值及种子点的选取对分割效果的影响

教学时数:6学时

重点与难点:

重点:阈值分割算法,分水岭分割算法,区域生长法,大津阈值分割法

难点:阈值分割算法,区域生长法

思考题或练习题:

1. 阈值分割算法,分水岭分割算法并比较其分割结果

2. 区域生长法,大津阈值分割法并比较其分割结果

(四)实验四

主要教授内容

医学图像配准的基本过程,多模 医学图像的配准

教学时数:6学时

重点与难点:

重点:空间变换,插值方法,互信息配准

难点:互信息配准

思考题或练习题:

1. 编程计算两幅图像的互信息

2. 基于互信息的多模态医学图像配准

(五)实验五

主要教授内容

CT图像重建,锥束CT图像重建

教学时数:6学时

重点与难点:

重点:傅立叶变换,反投影法

难点:滤波反投影重建算法

思考题或练习题:

1. matlab实现平行束反投影的CT图像重建

2. matlab实现锥束CT图像重建

(六)实验六

主要教授内容

面绘制技术,体绘制技术,体数据三维可视化

教学时数:3学时

重点与难点:

重点:最大强度投影法,三维体绘制

难点:最大强度投影法,三维体绘制

思考题或练习题:

1. matlab实现MRI图像的表面绘制

2. matlab实现CT体数据的三维可视化

六、考核方式及要求

考核方式及要求:

1、理论考核方式:

期末考试(闭卷、笔试),以百分制评分,60分为及格,满分为100分。

2、实验考核方式:

实验小组为单位提交实验报告,每个小组提交4份实验报告。

3、成绩评定

期末考试(闭卷)占总成绩的70%,平时成绩占30%,其中实验课成绩占平时成绩的15%,出勤占平时成绩的5%,作业占平时成绩的5%,课堂表现占平时成绩的5%