这门课程是随着新技术发展而产生的跨越工学和医学的交叉学科课程,它运用信息学、计算机、认知科学等理论、技术和方法,研究医学影像的性质和运动规律。其研究内容是涉及计算机、数学,物理、解剖、病理及放射成像等专业的重要课程。它能对医学信息采集、加工、存储、传输、分析、利用,乃至表述医学知识,为临床决策提供支持,也为广大居民提供经济、优质、高效和安全的卫生保健。课程的研究范畴是探讨生物学的、医学的或者更广义的健康数据即影像的采集、存储、交互和展现过程的科学;探讨如何利用信息科技来优化这些过程的科学;探讨如何利用这些数据实现信息和知识层次的各种应用的科学。课程内容包括:医学影像信息系统、医学影像信息管理、医学影像质量评价、医学影像处理基础、医学影像处理临床应用、医学影像人工智能技术、医学影像云技术等。
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毕业于首都医科大学生物医学工程学院生物医学工程专业,曾赴加拿大访学。
目录
绪论/1
第1节医学影像信息学概述/1
第2节医学影像数字化/3
第3节医学影像信息学标准/8
第1章医学影像信息系统/14
第1节基础知识/14
第2节医院信息系统/17
第3节放射信息系统/20
第4节PACS系统应用/23
第5节医学影像信息技术标准/29
第2章医学影像信息管理/34
第1节医学影像科工作流程/34
第2节医学影像成像设备/35
第3节医学影像发布/42
第4节医学影像信息管理辅助系统/47
第5节医学影像信息管理岗位职责/52
第3章医学影像质量评价/57
第1节医学影像质量管理/57
第2节医学影像质量特性/58
第3节综合质量评价/63
第4节影像设备成像性能检测/67
第4章医学影像处理基础/72
第1节图像增强/72
第2节图像变换/80
第3节图像分割/82
第4节图像配准/91
第5节图像重建与可视化/94
第5章医学影像处理临床应用/98
第1节DR影像处理/98
第2节CT影像处理/108
第3节MRI影像处理/137
第6章医学影像人工智能技术/152
第1节医学影像人工智能技术简介/153
第2节常用机器学习算法/157
第3节深度学习概述/163
第4节医学影像人工智能技术应用/167
第7章医学影像云技术/174
第1节云技术基础/174
第2节远程放射学系统/177
第3节医学影像云服务/179
主要参考文献/182