影像时间|医学图像预处理

1、医学图像预处理是医学影像数据分析的第一步，目的是优化图像质量，为后续分析打下坚实基础。常见的预处理技术包括图像去噪、图像重采样、图像均衡化和对比度拉伸等。以下将分别介绍这些技术的基本概念与实现方法。图像去噪是预处理的关键，用于消除或减少图像中的噪声，提高图像清晰度。

2、MITK默认使用NRRD格式保存医学图像，一个NRRD文件大致包括数据头，如下图所示。使用ITK转换工具可以将DICOM格式转换为NIFTI格式，即nii格式，此格式包含三个部分：hdr、ext、img。NIFTI格式最初是为神经影像学设计的，后成为ANALYZE5格式的替代品，适用于神经影像和一些其他领域。

3、遥感技术在获取地表信息时存在空间、波谱、时间和辐射分辨率的限制，这导致数据采集过程中难以避免误差产生。 这些误差不可避免地影响数据质量，进而降低图像分析的准确性。 为了提高图像分析的质量，遥感原始影像需要通过预处理来修正误差。

医学图像处理领域值得关注的期刊和会议

期刊方面，IEEE Transactions on Medical Imaging （TMI）、Medical Image Analysis （MIA）、NEUROIMAGE、IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics （JBHI）等是国际知名的专业期刊，涵盖了磁共振成像、计算机医学图像和图形（CMIG）等领域。

在计算机医学图像处理领域，以下期刊是值得推荐的： 《Applied Ontology》：中科院分区4区，影响因子115，季刊。 《Artificial Life》：中科院分区4区，影响因子0.667，季刊。 《Acm Transactions on Autonomous and Adaptive Systems》：中科院分区4区，影响因子216，季刊。

tmi期刊是医学图像处理领域值得关注的期刊，级别比较高，比较权威，是医学图像领域的顶刊，去年影响因子达到了11点多。TMI 期刊对算法的novelty要求较高，因此含金量比较足。该杂志在全球129种医学成像SCI收录期刊中排名第3（TOP 3），在全球106种计算机科学及交叉学科应用SCI收录期刊中排名第3（TOP 3）。

医学图像处理内容简介

1、内容涵盖图像滤波、恢复、边缘检测、轮廓提取、编码等传统图像处理技术，尤其深入阐述了医学图像分析中的关键内容——图像分割与配准。

2、《医学影像图像处理》是一本详尽阐述医学影像信号处理原理的著作，特别关注了医学领域的关键技术。它涵盖了医学计算机断层成像（CT）、图像分割、图像配准、模式识别以及三维重建与可视化等重要环节。

3、医学图像处理的主要任务包括：图像检测、图像分割、图像配准和图像融合。图像检测是计算机辅助检测的基础，并且非常适合引入深度学习。图像分割的主要任务包括：基于区域的分割方法和基于边界的分割方法。图像配准是图像融合的前提，是公认难度较大的图像处理技术，也是决定医学图像融合技术发展的关键技术。

4、《医学影像图像处理》在系统讲述医学影像信号处理理论的基础上，有针对性地介绍了医学影像计算机断层成像、医学影像图像分割、医学影像图像配准、医学图像模式识别及医学影像三维重建与可视化算法。

5、医学图像处理是现代医学领域中不可或缺的一部分，它涉及到将医学影像数据进行获取、处理、分析和呈现的一系列技术。《医学图像处理》这本书由丁明跃和蔡超两位专家编写，作为高等学校的教材，旨在为学生和从业者提供全面深入的医学图像处理知识。