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第1章 绪论1

1.1 医学影像算法平台研究的背景及意义1

1.2 医学影像算法平台研究的内容2

1.2.1 整体框架的研究3

1.2.2 医学影像算法的研究3

1.3 医学影像算法平台的国内外研究现状4

1.3.1 VTK简介5

1.3.2 ITK简介5

1.3.3 VTK和ITK的局限性6

1.4 本书的主要内容7

参考文献8

思考与练习10

第2章 医学影像算法平台的总体设计11

2.1 MITK的设计目标11

2.1.1 统一的风格11

2.1.2 有限目标12

2.1.3 可移植性12

2.1.4 代码优化12

2.2 MITK的整体计算框架12

2.2.1 基于数据流模型的整体框架13

2.2.2 数据模型14

2.2.3 算法模型15

2.3 MITK的基础设施搭建15

2.3.1 Object提供的服务16

2.3.2 内存管理19

2.3.3 跨平台的实现20

2.3.4 SSE加速的实现21

2.4 小结21

参考文献22

思考与练习22

第3章 基本数据类型的抽象和底层数据结构的设计23

3.1 数据类型的抽象23

3.1.1 基本数据类型23

3.1.2 访问接口设计24

3.1.3 数据对象类的层次结构25

3.2 底层数据结构的设计和封装26

3.2.1 基本数据结构26

3.2.2 对海量数据的支持35

3.3 小结37

参考文献37

思考与练习37

第4章 面绘制的框架与实现38

4.1 表面重建算法及其在MITK中的实现38

4.1.1 传统的Marching Cubes算法39

4.1.2 基于分割的Marching Cubes方法［2］55

4.2 MITK中的表面绘制框架56

4.2.1 表面绘制框架的设计56

4.2.2 表面绘制框架的实现57

4.3 小结77

参考文献77

思考与练习78

第5章 体绘制的框架与实现79

5.1 体绘制算法综述79

5.1.1 体绘制的基本原理79

5.1.2 Ray Casting体绘制算法80

5.1.3 Splatting体绘制算法81

5.1.4 Shear Warp体绘制算法81

5.1.5 基于GPU加速的体绘制算法82

5.1.6 Out-of-Core体绘制算法83

5.2 MITK中的体绘制框架与实现83

5.2.1 体绘制的整体框架83

5.2.2 View中绘制操作的实现85

5.2.3 VolumeModel的实现88

5.2.4 VolumeProperty的实现94

5.2.5 VolumeRenderer的实现98

5.3 体绘制算法在MITK中的实现102

5.3.1 Ray Casting算法的实现102

5.3.2 Splatting算法的实现133

5.3.3 Shear Warp算法的实现144

5.3.4 Texture Based算法的实现152

5.3.5 Out-of-Core Ray Casting算法的实现162

5.4 小结163

参考文献164

思考与练习165

第6章 三维人机交互的设计与实现167

6.1 背景介绍167

6.2 以3D Widgets为核心的三维人机交互的框架设计168

6.2.1 3D Widgets的设计准则168

6.2.2 以3D Widgets为核心的三维交互框架总体结构168

6.2.3 以3D Widgets为核心的三维交互框架设计169

6.3 以3D Widgets为核心的三维人机交互的实现170

6.3.1 Manipulator的实现170

6.3.2 实现具体的WidgetModel174

6.4 三维交互的应用实例180

6.4.1 mitkLineWidgetModel3D的应用实例180

6.4.2 mitkAngleWidgetModel3D的应用实例181

6.4.3 mitkClippingPlaneWidget的应用实例181

6.4.4 mitkReslicePlaneWidget的应用实例182

6.5 小结182

参考文献183

思考与练习184

第7章 分割算法的设计与实现185

7.1 MITK中的分割算法框架185

7.2 阈值分割算法在MITK中的实现186

7.2.1 原理概述186

7.2.2 阈值分割算法开发包设计与实现187

7.2.3 阈值分割结果示意图187

7.3 区域生长算法在MITK中的实现188

7.3.1 原理概述188

7.3.2 区域生长算法开发包的设计与实现188

7.3.3 区域生长分割结果190

7.4 交互式分割在MITK中的实现192

7.4.1 原理概述192

7.4.2 交互式分割算法开发包的设计与实现193

7.4.3 交互式分割算法的分割结果194

7.5 live wire算法在MITK中的实现195

7.5.1 原理概述196

7.5.2 live wire算法包的设计与实现197

7.5.3 live wire分割结果200

7.6 Fast Marching算法在MITK中的实现202

7.6.1 原理概述202

7.6.2 Fast Marching算法开发包的设计与实现203

7.6.3 Fast Marching分割结果207

7.7 水平集算法在MITK中的实现208

7.7.1 原理概述208

7.7.2 水平集算法开发包的设计与实现210

7.7.3 水平集分割结果215

7.8 小结216

参考文献216

思考与练习218

第8章 配准算法的设计与实现219

8.1 配准算法简介219

8.2 配准方法分类220

8.2.1 按图像维度分类220

8.2.2 按配准特征分类221

8.2.3 按变换模型分类221

8.2.4 按图像模态分类221

8.2.5 按图像主体分类221

8.3 MITK中的配准框架222

8.4 几何变换225

8.4.1 刚性变换配准225

8.4.2 线性变换与一对一变换226

8.4.3 变换算法在MITK中的实现227

8.5 图像插值228

8.5.1 最近邻插值228

8.5.2 线性插值229

8.5.3 PV插值229

8.5.4 插值算法在MITK中的实现229

8.6 相似性测度231

8.6.1 灰度均方误差232

8.6.2 归一化相关系数232

8.6.3 Pattern Intensity232

8.6.4 互信息232

8.6.5 基于特征点的最小均方误差测度234

8.6.6 相似性测度在MITK中的实现234

8.7 函数优化235

8.8 配准算法实现236

8.9 应用实例237

8.10 小结238

参考文献239

思考与练习239

第9章 数字医学影像存储与传输标准240

9.1 DICOM标准简介240

9.1.1 DICOM标准的产生和演化240

9.1.2 DICOM标准的主要特点242

9.1.3 DICOM标准的总体结构和主要内容243

9.2 MITK中DICOM标准的实现246

9.2.1 DICOM数据编码方式和文件结构［1］247

9.2.2 DICOM文件读写模块（DICOM Utility）的实现254

9.2.3 DICOM Utility在MITK中的封装262

9.3 小结266

参考文献267

思考与练习267

第10章 应用算法平台开发实际项目268

10.1 开发环境的设置268

10.2 一个简单的图像浏览器274

10.3 用MITK进行表面重建296

10.4 一个比较完善的例子303

10.5 小结322

思考与练习323

第11章 扩充算法平台功能324

11.1 预备知识324

11.2 实例之一：扩充Reader功能326

11.2.1 扩充Reader功能的一般步骤326

11.2.2 实例程序的功能327

11.2.3 实例程序的制作327

11.3 实例之二：扩充Filter功能331

11.3.1 扩充Filter功能的一般步骤332

11.3.2 实例程序的功能332

11.3.3 实例程序的制作332

11.4 小结342

思考与练习342

第12章 数值算法库的设计与实现343

12.1 背景介绍343

12.2 MITK数值算法库的主要内容344

12.3 MITK数值算法库的总体设计344

12.4 MITK数值算法库的基本数据类型346

12.4.1 矩阵类的设计346

12.4.2 向量类的设计347

12.5 MITK数值算法库主要算法的实现347

12.5.1 矩阵计算347

12.5.2 多项式计算359

12.5.3 傅里叶变换与卷积计算361

12.5.4 线性代数方程组求解365

12.5.5 随机数生成370

12.6 MITK数值算法库使用示例371

12.7 小结374

参考文献375

思考与练习375

第13章 三维医学影像处理与分析系统的设计与实现376

13.1 背景介绍376

13.2 相关工作376

13.2.1 3DVIEWNIX系统简介376

13.2.2 VolView系统简介377

13.3 3DMed的整体设计377

13.3.1 3DMed的设计目标377

13.3.2 3DMed提供的功能简介378

13.4 3DMed的Plugin整体框架的实现380

13.4.1 Plugin SDK的实现381

13.4.2 Plugins的实现382

13.4.3 3DMed Kernel的实现382

13.5 应用实例384

13.6 小结385

参考文献386

思考与练习386

第14章 三维医学影像处理与分析系统插件开发387

14.1 总体介绍387

14.2 Plugin实例：使用MITK390

14.2.1 工程的建立及设置390

14.2.2 实例制作392

14.2.3 插入到3DMed394

14.3 Plugin实例：不使用MITK394

14.3.1 工程的建立及设置395

14.3.2 实例制作395

14.3.3 加入到3DMed402

14.4 小结403

思考与练习404

第15章 生物自发光前向仿真平台设计与实现405

15.1 背景及意义405

15.1.1 光学分子成像的背景介绍406

15.1.2 现有光学仿真软件介绍及其局限性407

15.2 光在生物组织中传播的数学模型407

15.2.1 漫射方程408

15.2.2 漫射方程的数值解408

15.2.3 Monte Carlo方法409

15.2.4 Monte Carlo实现算法409

15.3 生物自发光分子成像处理平台总体框架设计412

15.3.1 MOSE总体设计412

15.3.2 真实仿真环境下各主要模块的设计416

15.4 生物自发光分子成像平台主要功能的研究与实现421

15.4.1 三角面片生物模型的构建421

15.4.2 生物自发光光源模型的构建426

15.4.3 光子空间定位算法的设计428

参考文献434

思考与练习435

第16章 功能磁共振成像算法436

16.1 功能磁共振成像436

16.1.1 BOLD-fMRI发展简史436

16.1.2 BOLD-fMRI成像基本原理437

16.1.3 BOLD-fMRI实验设计方法438

16.1.4 功能区定位方法439

16.2 基于数据的处理方法443

16.2.1 ICA简介443

16.2.2 功能磁共振图像上激活区的确定446

16.3 FSL简介451

16.3.1 引言452

16.3.2 FSL功能介绍452

16.3.3 小结454

16.4 本章小结455

参考文献455

思考与练习456

附录A 医学影像数据集457

附录B MITK网站介绍458