医学图像处理与分析
课程编码：480177085404P3023
英文名称：Medical Image Processing and Analysis
课时：40
学分：2.00
课程属性：专业课
主讲教师：秦文健等
教学目的要求
本课程为计算机科学与技术、信息与通信工程、控制科学与工程、生物医学工程等学科研究生的专业普及课，主要讲授和讨论医学影像图像处理与分析的基本方法和相关应用。主要内容有常见医学影像的成像原理，医学图像的增强、配准、融合、分割，以及机器学习和深度学习在医学图像分析和计算机辅助诊断等方面的应用。通过本课程的学习，希望学生能掌握医学图像处理与分析的基本理论和关键技术，通过理论与实践相结合的课程实验环节，了解其在相关领域的应用和最新研究成果，培养研究生独立研究与学习的能力，引导科学研究。
预修课程
图像处理、模式识别
大纲内容
第一章 医学影像学基础 6.0学时
第1节 绪论
第2节 X光成像原理
第3节 B超成像原理
第4节 CT成像原理
第5节 MRI成像原理
第6节 PET和SPECT成像原理
第7节 医学图像格式和标准
第二章 数字图像处理基础 4.0学时
第1节 数字图像的基本概念
第2节 图像的基本运算
第3节 图像滤波
第4节 图像增强
第三章 特征检测 6.0学时
第1节 边缘检测
第2节 关键点检测
第3节 纹理检测
第四章 分类和聚类 6.0学时
第1节 传统分类方法
第2节 深度学习方法
第3节 聚类方法
第五章 医学图像配准和信息融合 6.0学时
第1节 医学图像配准的基本概念
第2节 医学图像配准方法
第3节 多源图像融合
第六章 医学图像分割 6.0学时
第1节 医学图像分割的基本概念
第2节 传统图像分割方法
第3节 基于深度学习的分割方法
第七章 医学图像分析及应用 6.0学时
第1节 计算机辅助诊断的基本概念
第2节 机器学习方法在医学影像分析中的应用
第3节 深度学习方法在医学影像辅助诊断中的应用
教材信息
1、
Guide to Medical Image Analysis
Klaus D. Toennies
2018年7月
Springer Berlin Heidelberg
参考书
1、
Fundamentals of Medical Imaging, Paul Suetens
Paul Suetens
2017年3月
Cambridge University Press
2、
Deep Learning for Medical Image Analysis
S. Kevin Zhou，Hayit Greenspan，Dinggang Shen
2017年1月
Academic Press
3、
Radiomics and Its Clinical Application: Artificial Intelligence and Medical Big Data
Jie Tian，Di Dong，Zhenyu Liu， Jingwei Wei
2021年6月
Academic Press
课程教师信息
1、秦文健研究员，博士，博士生导师，深港肿瘤图像智能计算分析联合实验室、SIAT-UAEU(阿联酋大学)智能计算联合实验室主任，国家重点研发项目青年科学家首席，入选中国科学院特聘研究技术攻坚岗，深圳鹏城孔雀特聘高层次人才和中国科学院青年促进会会员。在IEEE TMI/JBHI/CI/ASE, EAAI, Radiotherapy and Oncology, MICCAI等本领域权威期刊/会议已发表 SCI/EI 检索论文 80 多篇，授权国家发明专利50项，14项专利技术已转让企业。先后主持国家重点研发青年科学家项目、国家重点研发课题、国家自然科学面上/青年基金等项目20多项。获得1项国家教学成果奖二等奖、1项省科技进步一等奖和1项省科技进步二等奖。学术兼职中国科学院青年创新促进会信息与管理分会副会长，中国医院协会模拟医学专委会副主任委员，中国生物医学工程学会高级会员，中国生物医学工程学会数字医学及医疗信息化分会委员。担任国际权威期刊IEEE Journal of Biomedical Health Informatics副编委, Medical Physics，Computerized Medical Imaging and Graphics客座副编委，也是IEEE TMI/JBHI/IoT/UFFC/TGRS, Lancet Digital Health, American Journal of Pathology, Neurocomputing, MICCAI等多个国际期刊和学术会议论文审稿人。作为发起人全球范围内牵头组织了“肿瘤计算建模与分析”国际研讨会（CMMCA2022, CMMCA2023）。担任国际会议MICCAI2019、IEEE-ICMIPE2019、APWeb-WAIM 2023大会本地主席、分会场主席。
2、胡战利，中国科学院深圳先进技术研究院·医学人工智能研究中心的副主任、研究员、国自然优秀青年基金获得者（2020）、国家重点研发计划首席科学家（2023）、国自然数学天元重点专项负责人（2023）、国家重点研发计划战略性科技创新合作重点专项负责人（2024），研究领域为医学PET成像技术、人工智能医学影像。入选斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家榜单（2024），以第一完成人荣获第49届日内瓦国际发明展金奖（2024）、吴文俊人工智能技术发明奖（2023）、中国图象图形学学会技术发明奖（2023）、中国产学研合作创新奖（2023）、中国体视学学会青年科技奖（2022）。技术转化到了高端医疗器械龙头企业，落地到了国产PET产品中。先后主持国自然优秀青年基金、数学天元重点专项、面上项目2项；国家重点研发计划重大科学仪器设备研发重点专项、国家重点研发计划战略性科技创新合作重点专项（内地与澳门联合资助）。