像获取27
3.1.1医学图像的获取方式27
3.1.2医学图像的存储格式28
3.1.3医学图像的处理和分析28
3.2图像预处理29
3.2.1坐标系的定义29
3.2.2空间坐标变换30
3.2.3图像灰度值归一化31
3.3图像标注31
3.3.1图像标注的定义31
3.3.2图像标注软件32
3.4数据增强32
3.4.1数据增强的定义33
3.4.2图像数据增强33
3.5图像分割35
3.5.1图像分割的定义35
3.5.2常用的经典图像分割方法36
3.5.3常用的基于深度学习的图像分割技术37
3.6图像配准40
3.6.1图像配准的定义40
3.6.2图像配准的类型41
3.6.3图像配准中的对象分类41
3.6.4图像配准的方法42
3.7图像融合42
3.8三维重建及数据导出43
3.8.1三维重建43
3.8.2数据导出43
3.9数据分析43
3.9.1特征提取:构建影像特征知识库43
3.9.2CT中骨组织的影像特征分析43
3.9.3MRI中软组织的影像特征分析44
3.9.4构建相应的疾病预测模型44
3.9.5结构化报告生成44
3.10拓展阅读44
第4章医学图像处理软件Dragonfly45
4.1Dragonfly概述45
4.1.1软件概述46
4.1.2软件下载与安装环境要求47
4.1.3Dragonfly的优势48
4.2Dragonfly界面及其主要功能50
4.2.1Dragonfly界面50
4.2.2Dragonfly的主要功能53
4.3Dragonfly的拓展模块60
4.3.1MacroPlayer60
4.3.2MacroBuilder61
4.3.3InfiniteToolbox62
4.3.4PythonConsole63
4.4Dragonfly的应用模块64
4.4.1骨骼分析模块64
4.4.2连通单元分析模块65
4.4.3CT重建模块66
4.4.4人工智能模块66
4.5Dragonfly的工作流程68
4.5.1Dragonfly的一般工作流程68
4.5.2工作流程中的重要步骤69
第5章语义分割——口腔CBCT图像中牙齿和牙髓及周边组织的分割77
5.1图像导入77
5.2图像预处理78
5.2.1空间坐标系校正79
5.2.2灰度值归一化80
5.3图像标注82
5.3.1选择Frame82
5.3.2确定分类84
5.3.3ROI标注85
5.4模型生成88
5.5数据增强90
5.6神经网络训练91
5.7应用网络93
5.8总结与思考97
第6章三维建模——肺血管和气管分割99
6.1图像导入99
6.2图像标注99
6.3训练模型104
6.4结果分析105
6.5总结与思考106
第7章图像配准——口腔术前和术后数据的配准应用109
7.1图像导入109
7.2图像预处理(三维空间坐标系校正)109
7.3图像配准111
7.3.1手动图像配准111
7.3.2自动图像配准113
7.4总结与思考116
第8章分割与特征提取——骨组织的形态学分析117
8.1骨的背景知识117
8.2Dragonfly中BoneAnalysis模块的操作流程118
8.3骨的测量参数119
8.3.1骨分析的通用参数119
8.3.2骨小梁分析的参数121
8.3.3皮质骨分析的参数122
8.4图像导入124
8.5图像预处理与骨分割125
8.6Dragonfly软件中的BoneAnalysis模块130
8.7各向异性的计算原理136
8.8单层测量138
8.9总结与思考139
第9章特征计算及分析——医用材料方面的应用143
9.1图像导入143
9.2图像可视化144
9.3阈值分割、注释和测量145
9.4分水岭分割146
9.5量化分析153
9.6总结与思考156
第10章目标检测——腹部CT肾脏区域的标注157
10.1图像导入157
10.2图像标注157
10.3生成YOLOv3模型159
10.4训练YOLOv3模型160
10.5应用YOLOv3模型162
10.6总结与思考163
第11章未来展望165
11.1人工智能在医学领域的发展现状及趋势165
11.2人工智能在骨科领域的发展现状及趋势166
11.3人工智能在口腔领域的发展现状及趋势167
11.4拓展阅读168