本课程主要研究内容是医学影像处理与分析, 致力于运用信息科学的基本理论和方法，与临床医学相结合，探索新方法和新技术。针对医学图像的特征，结合临床需求，由浅入深地讲解医学图像的种类、特征、应用领域、数字化存储形式，并分类讲解图像处理的理论和算法，具体包括两个方面：数字图像分析与处理技术与医学影像数据应用技术。前者包括：图像增强、分割、配准、融合以及三维重建等；后者则包含人体解剖结构和病变区域定位、提取、三维再现与量化分析等。教学上通过结合应用案例和课程实践使学生熟练掌握相关领域的知识和技能，使其具备一定的动手能力，为进一步学习医学图像领域其他课程奠定基础。

该课程的特色：针对医学影像的特殊受众,为精准手术和治疗提供专业知识，内容上突出科学性和实用性，教学上引进现代教育理念和信息技术。相比传统国内外课程，该课程是以医学影像为特殊受众，且与医学图像处理相结合。课程内容涉及许多针对医学影像问题的专门解法，故而有着突出的科学性。与此同时，该课程内容将结合该领域相关最新研究，着重强调医学图像处理在现代医学影像实践。能有效为精准手术和治疗提供专业知识，有着较强的实用性。另一方面该课程还能为现今热门人工智能诊断读片提供基础知识，故而有着较强的前瞻性。

课程的目的是培养学生对近年来迅猛发展的医学图像的构成、存储、分析、理解以及临床应用具备基本的知识掌握, 促进了解医学图像处理在医学临床、教学和科研中所发挥的作用，为有力地推动医学科学研究和临床医疗的进步提供了大量具有基础知识背景的人才提供了巨大的贡献。

本课程的面向对象是有着一定专业背景的计算机、软件专业，医学院和生物医学工程专业学习者。‍

1. Kenneth R. Castleman <<DIGITAL IMAGE PROCESSING>>,清华大学出版社

2.Pierre Soille <<Morphological Image Analysis>>,Springer出版社

3.Haralick 教授和Shapiro共同专著 <<Computer and Robot Vision>>

1. 本课程与一般的数字图像处理有什么区别?

本课程主要研究内容是医学影像处理与分析, 致力于运用信息科学的基本理论和方法，与临床医学相结合探索新方法和新技术。针对医学图像的特征，结合临床需求，由浅入深地讲解医学图像的种类、特征、应用领域、数字化存储形式，并分类讲解图像处理的理论和算法.