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医学图像处理
第1次开课
开课时间: 2021年09月19日 ~ 2021年09月23日
学时安排: 1-2小时每周
当前开课已结束 已有 6 人参加
老师已关闭该学期,无法查看
spContent=医学图像处理(Medical Image Processing)是一门综合了数学、计算机科学、医学影像学、医学信息学等多个学科的交叉学科,是利用数学的方法和计算机这一现代化的信息处理工具,对由不同的医学成像设备产生的医学图像进行处理和加工的技术。本课程主要内容包括医学图像处理概论,医学图像处理基础,医学图像变换、增强、分割、三维重建与可视化、配准与融合,计算机辅助诊断等。
医学图像处理(Medical Image Processing)是一门综合了数学、计算机科学、医学影像学、医学信息学等多个学科的交叉学科,是利用数学的方法和计算机这一现代化的信息处理工具,对由不同的医学成像设备产生的医学图像进行处理和加工的技术。本课程主要内容包括医学图像处理概论,医学图像处理基础,医学图像变换、增强、分割、三维重建与可视化、配准与融合,计算机辅助诊断等。
—— 课程团队
课程概述

医学图像处理》是面向生物医学工程、医学影像技术、计算机科学等专业开设的一门重要专业课程,主要介绍医学成像技术,医学图像处理基础,医学图像变换、增强、分割、三维重建与可视化、配准与融合,计算机辅助诊断等。针对医学院校学生普遍存在理论基础薄弱问题,本课程在讲解过程中加入了大量例子力求将深奥的理论简单化,直观化。在教学内容上及时将国内外最新的学术研究、科技发展前沿成果,社会需求变换等引入课程教学中,增加课程的广度和深度。同时深入挖掘与课程相关的思政元素,在实现知识传授、能力培养的基础上,凸显专业课程在思想引领、价值引导、精神塑造等方面的育人功能。通过本课程的学习,使学生系统掌握医学图像处理的研究内容常用处理方法,熟悉医学图像处理的发展前沿,为今后从事医学图像处理相关的工作或研究奠定基础。同时树立学生的专业自豪感和民族自信心,激发学生科技报国与时代担当的意识;培养学生吃苦耐劳,敢于创新的精神,打造新工科背景下,具有国际视野、家国情怀、使命担当,适应医疗设备行业和智能影像发展的复合型创新人才。


授课目标

1、通过本课程的学习,使学生掌握医学图像处理的基本概念以及发展前沿。 
       2、通过本课程的学习,使学生掌握常用的医学图像处理方法及其应用,培养学生运用所学理论知识解决实际问题的能力。
       3、熟练运用Matlab软件对常用的医学图像处理算法进行实践操作。

      4树立学生的专业自豪感和民族自信心,激发学生科技报国与时代担当的意识;培养勇于创新,具有国际视野、家国情怀、使命担当,适应医疗设备行业和智能影像发展的复合型创新人才。


成绩 要求

为积极响应国家低碳环保政策, 2021年秋季学期开始,中国大学MOOC平台将取消纸质版的认证证书,仅提供电子版的认证证书服务,证书申请方式和流程不变。

 

电子版认证证书支持查询验证,可通过扫描证书上的二维码进行有效性查询,或者访问 https://www.icourse163.org/verify,通过证书编号进行查询。学生可在“个人中心-证书-查看证书”页面自行下载、打印电子版认证证书。

 

完成课程教学内容学习和考核,成绩达到课程考核标准的学生(每门课程的考核标准不同,详见课程内的评分标准),具备申请认证证书资格,可在证书申请开放期间(以申请页面显示的时间为准),完成在线付费申请。

 

认证证书申请注意事项:

1. 根据国家相关法律法规要求,认证证书申请时要求进行实名认证,请保证所提交的实名认证信息真实完整有效。

2. 完成实名认证并支付后,系统将自动生成并发送电子版认证证书。电子版认证证书生成后不支持退费。


课程大纲
医学图像处理概论
课时目标:了解医学图像处理的产生背景、研究内容及应用,医学成像技术的发展。掌握医学图像处理的概念与步骤,医学成像技术的发展。
1.1 医学图像处理概述
1.2 医学成像技术的发展
1.3 X射线成像技术及应用
1.4 CT成像技术及应用
1.5 MRI成像技术及应用
1.6 医学图像处理技术及应用
医学图像处理基础
课时目标:掌握图像的数字化过程,采样和量化的概念,数字图像的类型、常用的图像文件格式、灰度直方图的概念、性质及应用。
2.1 图像的数字化
2.2 数字图像的类型
2.3 图像的文件格式
2.4 数字图像的灰度直方图
医学图像变换
课时目标:掌握傅里叶变换、离散余弦变换和小波变换的特点及应用。理解傅里叶变换、离散余弦变换和小波变换的原理及其在图像处理中的应用。
3.1 傅里叶变换
3.2 离散余弦变换
3.3 小波变换
医学图像增强
课时目标:掌握医学图像增强的概念、方法分类及图像平滑、图像锐化的概念,灰度变换、直方图均衡化、中值滤波、邻域平均值、梯度法等常用的图像增强方法,并能对实际的医学图像进行增强操作。
4.1 医学图像增强概述
4.2 灰度变换
4.3 直方图增强
4.4 空间滤波增强
4.5 锐化滤波器
4.6 频域滤波增强
医学图像分割
课时目标:掌握医学图像分割的概念、方法分类及应用。掌握阈值分割方法的原理及常用的阈值选取方法、边缘检测的原理及常用的边缘检测算子,区域生长和分裂合并的基本思想。
5.1 医学图像分割概述
5.2 基于阈值的分割方法
5.3 基于边缘检测的分割方法
5.4 基于区域的分割方法
医学图像重建与可视化
课时目标:掌握:医学图像重建的概念、加法迭代算法的基本原理、医学图像可视化的概念与分类。了解:移动立方体算法的基本思想
6.1 医学图像三维重建与可视化概述
6.2 加法迭代算法
6.3 移动立方体算法
医学图像的配准与融合
课时目标:了解医学图像配准与融合产生的背景,掌握医学图像配准与融合的概念,医学图像配准与融合的基本过程、常用的医学配准与融合方法及评价指标。
7.1 医学图像配准与融合概述
7.2 医学图像配准技术
7.3 基于特征的医学图像配准方法
7.4 医学图像配准的主要方法
7.5 医学图像融合技术
7.6 医学图像融合技术
7.7 常用的医学图像融合方法
7.8 医学图像融合效果评价
医学图像的计算机辅助检测/诊断技术
课时目标:了解计算机辅助诊断的产生的背景及发展前沿,掌握计算机辅助诊断的概念、步骤、评价指标及应用。
8.1 CAD技术的发展
8.2 CAD计算程序的基本步骤
8.3 CAD计算程序的评估方法
8.4 CAD在医学图像处理中的应用
展开全部
预备知识

高等数学

数字信号处理

MATLAB编程语言

参考资料

《医学图像处理》,聂生东,邱建峰,郑建立主编。复旦大学出版社,2012

《医学图像处理与分析》,罗述谦,周果宏主编。科学出版社,2010。

Digital Image Processing, Third Edition,主编:Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods,电子工业出版社,2017.

数字图像处理(第2版) (影印),主编:冈萨雷斯等著,阮秋琦等译,电子工业出版社2003.




徐州医科大学
5 位授课老师
巩萍

巩萍

副教授

邓燕佳

邓燕佳

副教授

赵英红

赵英红

副教授

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