医学影像算法设计与平台构建

　　本书介绍了医学影像处理与分析领域常用算法的设计，以及集化算法平台，MITK（Medical Imaging TooIKit）的构建。详尽阐述了如何设计和实现一个面向医学影像领域的接口一致且高效、易扩展的集成化算法平台，包括总体框架和种类算法框架的设计、底层数据结构的封装以及各关键技术的实用的三维医学影像领域包括分割、配准、可视化等在内的各类算法的设计方法及其具体实现，面向应用的三维医学影像处理与分析系统3DMed的设计和实现。 本书所介绍的医学影像领域种类主流算法的设计和实现方法，可作为医学影像处理和分析及其相关学科的教材使用。此外，书中所建立的算法的设计和实现方法，可作为医学影像处理和分析及其相关学科的教材使用。此外，书中所建立的算法平台可以为医学影像领域的科研工作者提供一个开放的算法设计和二次开发的工具，提升国内医学影像领域软件开发的水平。

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第1章 绪论
1.1 医学影像算法平台研究的背景及意义
1.2 医学影像算法平台研究的内容
1.2.1 整体框架的研究
1.2.2 医学影像算法的研究
1.3 医学影像算法平台的国内外研究现状
1.3.1 VIK简介
1.3.2 ITK简介
1.3.3 VIK和ITK的局限性
1.4 本书的主要内容
参考文献
思考与练习
第2章 医学影像算法平台的总体设计
2.1 MITK的设计的目标
2.1.1 统一的风格
2.1.2 有限目标
2.1.3 可移植性
2.1.4 代码优化
2.2 MITK的整体计算框架
2.2.1 基于数据流模型的整体框架
2.2.2 数据模型
2.2.3 算法模型
2.3 MITK的基础设施搭建
2.3.1 Object提供的服务
2.3.2 内存管理
2.3.3 跨平台的实现
2.3.4 SSE加速的实现
2.4 小结
参考文献
思考与练习
第3章 基本数据类型的抽象和底层数据结构的设计
3.1 数据类型的抽象
3.1.1 基本数据类型
3.1.2 访问接口设计
3.1.3 数据对象类的层次结构
3.2 底层数据结构的设计和封装
3.2.1 基本数据结构
3.2.2 对海量数据的支持
3.3 小结
参考文献
思考与练习
第4章 面绘制的框架与实现
4.1 表面重建算法及其在MITK中的实现
4.1.1 传统的Marching Cubes算法
4.1.2 基于分割的Marching Cubes方法
4.2 MITK中的表面绘制框架
4.2.1 表面绘制框架的设计
4.2.2 表面绘制框架的实现
4.3 小结
参考文献
思考与练习
第5章 体绘制的框架与实现
5.1 休绘制的基本原理
5.1.1 体绘制的基本原理
5.1.2 Ray Casting 体绘制算法
5.1.3 Splatting体绘制算法
5.1.4 Shear Warp体绘制算法
5.1.5 基于GPU加速的体绘制算法
5.1.6 Out-of-Core体绘制算法
5.2 MITK中的体绘制框架与实现
5.2.1 体绘制的整体框架
5.2.2 View中绘制操作的实现
5.2.3 VolumeModel的实现
5.2.4 VolumeProperty的实现
5.2.5 VolumeRenderer的实现
……
第6章 三维人机交互的设计与实现
第7章 分割算法的设计与实现
第8章 配准算法的设计与实现
第9章 数字医学影像存储与传输标准
第10章 应用算法平台开发实际项目
第11章 扩充算法平台功能
第12章 数值算法库的设计与实现
第13章 三维医学影像处理与分析系统的设计与实现
第14章 三维医学影像处理与分析系统插件开发
第15章 生物自发光前向仿真平台设计与实现
第16章 功能磁共振成像算法
附录A 医学影像数据集
附录B MITK网站介绍