医学图像处理基础知识点与关键技术挑战解析

# 医学图像处理基础知识
## 1. 医学图像的基本概念
### 定义
- 通过医学成像设备获取的人体内部结构或功能的图像。
### 特点
- 高分辨率
- 高对比度
- 多模态
### 应用领域
- 诊断
  - 疾病检测
  - 卫生监控
- 治疗规划
  - 放射治疗
  - 药物投递
- 手术导航
  - 实时成像
- 医学研究
  - 临床试验
  - 基因组研究
## 2. 医学图像的类型
### 结构图像
- CT（计算机断层扫描）
  - 解剖结构展示
- MRI（磁共振成像）
  - 软组织对比度高
- X射线
  - 骨骼和肺部成像
- 超声
  - 实时动态成像
### 功能图像
- PET（正电子发射断层扫描）
  - 代谢活动成像
- SPECT（单光子发射计算机断层扫描）
  - 血流和功能成像
### 融合图像
- PET_CT
- PET_MRI
  - 结合结构与功能信息
## 3. 医学图像的基本属性
### 分辨率
- 空间分辨率
  - 像素大小
- 时间分辨率
  - 动态成像的时间间隔
### 灰度与对比度
- 灰度
  - 像素的亮度值
- 对比度
  - 不同组织间的灰度差异
### 噪声与伪影
- 噪声
  - 随机误差
- 伪影
  - 系统误差
    - 运动伪影
    - 金属伪影
## 4. 医学图像的数字化
### 采样与量化
- 采样
  - 空间离散化
- 量化
  - 灰度值离散化
### 图像格式
- DICOM（医学数字成像和通信标准）
- NIfTI（神经影像学数据格式）
### 图像存储与传输
- PACS（医学影像存档与通信系统）
  - 数据存储
  - 数据传输
## 5. 医学图像处理的基本任务
### 图像增强
- 对比度调整
- 去噪
- 锐化
### 图像分割
- 阈值分割
- 边缘检测
- 区域生长
### 图像配准
- 多模态图像对齐
- 空间变换
### 图像重建
- 从投影数据生成图像
  - CT重建
  - MRI重建
### 特征提取与分析
- 形状
- 纹理
- 统计特征
## 6. 医学图像处理的关键技术
### 传统方法
- 滤波
- 形态学操作
- 傅里叶变换
### 机器学习方法
- 分类
  - 支持向量机
  - 决策树
- 聚类
  - K均值
  - 层次聚类
- 特征选择
### 深度学习方法
- 卷积神经网络（CNN）
  - 特征学习
- 生成对抗网络（GAN）
  - 数据增强
## 7. 医学图像处理的挑战
### 数据多样性
- 多模态图像
- 多中心数据差异
### 噪声与伪影
- 影响图像质量
- 影响分析结果
### 计算复杂度
- 高分辨率图像处理的计算需求
### 伦理与隐私
- 患者数据的安全
- 隐私保护措施