AI醫學圖像處理（基於Python語言的Dragonfly）

這是一本“將人工智能技術運用於醫學案例，利用先進技術解決臨床問題”的圖書。本書使用三維圖像專業處理軟件Dragonfly（基於Python語言，封裝了多個機器學習庫）作為具體的實現工具。

本書介紹了人工智能與醫療的介紹、醫療領域中的圖像處理、醫學圖像處理的常規流程等內容，並通過6個真實的醫學案例展現人工智能技術在醫學圖像學領域的應用，從醫工交叉的角度出發，深入探討醫學圖像問題的處理方法，旨在讓讀者瞭解如何將人工智能技術切實落地於醫學圖像學中，幫助其提升運用人工智能技術處理醫學圖像問題的能力。

杨慧芳，北京大学口腔医院口腔生物材料和数字诊疗装备国家工程研究中心、口腔数字化医学研究中心工程师，拥有首都医科大学生物医学工程硕士学位。主要研究方向为口腔数字化医学、医学图像处理等。先后发表文章30余篇，申请发明专利10项（获批2项），曾参与多项国家和省部级科研项目。

第 1章 人工智能與醫療 1

1.1　人工智能在醫療領域的發展 1

1.1.1 人工智能在醫療領域的發展史 1

1.1.2 “人工智能+醫療”行業現狀 6

1.2 人工智能在醫療領域的發展階段以及具體實現 9

1.2.1 發展階段 9

1.2.2 具體實現 10

1.3 人工智能在醫學圖像領域的應用 14

1.4 人工智能在口腔領域的研究進展 15

1.5 拓展閱讀 17

第 2章 醫療領域中的圖像處理 19

2.1 醫療領域的圖像處理技術及其應用 19

2.2 醫學圖像處理案例 20

2.3 醫學圖像處理的常用軟件 21

2.3.1 ImageJ 21

2.3.2 MATLAB 22

2.3.3 VTK 22

2.3.4 MIPAR 23

2.3.5 Dragonfly 24

2.3.6 OpenCV 24

2.3.7 Mimics 24

2.3.8 Amira 25

2.4 拓展閱讀 25

第3章 醫學圖像處理的常規流程 27

3.1 圖像獲取 27

3.1.1 醫學圖像的獲取方式 27

3.1.2 醫學圖像的存儲格式 28

3.1.3 醫學圖像的處理和分析 28

3.2 圖像預處理 29

3.2.1 坐標系的定義 29

3.2.2 空間坐標變換 30

3.2.3 圖像灰度值歸一化 31

3.3 圖像標註 31

3.3.1 圖像標註的定義 31

3.3.2 圖像標註軟件 32

3.4 數據增強 32

3.4.1 數據增強的定義 33

3.4.2 圖像數據增強 33

3.5 圖像分割 35

3.5.1 圖像分割的定義 35

3.5.2 常用的經典圖像分割方法 36

3.5.3 常用的基於深度學習的圖像分割技術 37

3.6 圖像配準 40

3.6.1 圖像配準的定義 40

3.6.2 圖像配準的類型 41

3.6.3 圖像配準中的對象分類 41

3.6.4 圖像配準的方法 42

3.7 圖像融合 42

3.8 三維重建及數據導出 43

3.8.1 三維重建 43

3.8.2 數據導出 43

3.9 數據分析 43

3.9.1 特徵提取：構建影像特徵知識庫 43

3.9.2 CT中骨組織的影像特徵分析 43

3.9.3 MRI中軟組織的影像特徵分析 44

3.9.4 構建相應的疾病預測模型 44

3.9.5 結構化報告生成 44

3.10 拓展閱讀 44

第4章 醫學圖像處理軟件Dragonfly 45

4.1 Dragonfly概述 45

4.1.1 軟件概述 46

4.1.2 軟件下載與安裝環境要求 47

4.1.3 Dragonfly的優勢 48

4.2 Dragonfly界面及其主要功能 50

4.2.1 Dragonfly界面 50

4.2.2 Dragonfly的主要功能 53

4.3 Dragonfly的拓展模塊 60

4.3.1 Macro Player 60

4.3.2 Macro Builder 61

4.3.3 Infinite Toolbox 62

4.3.4 Python Console 63

4.4 Dragonfly的應用模塊 64

4.4.1 骨骼分析模塊 64

4.4.2 連通單元分析模塊 65

4.4.3 CT重建模塊 66

4.4.4 人工智能模塊 66

4.5 Dragonfly的工作流程 68

4.5.1 Dragonfly的一般工作流程 68

4.5.2 工作流程中的重要步驟 69

第5章 語義分割——口腔CBCT圖像中牙齒和牙髓及周邊組織的分割 77

5.1 圖像導入 77

5.2 圖像預處理 78

5.2.1 空間坐標系校正 79

5.2.2 灰度值歸一化 80

5.3 圖像標註 82

5.3.1 選擇Frame 82

5.3.2 確定分類 84

5.3.3 ROI標註 85

5.4 模型生成 88

5.5 數據增強 90

5.6 神經網絡訓練 91

5.7 應用網絡 93

5.8 總結與思考 97

第6章 三維建模——肺血管和氣管分割 99

6.1 圖像導入 99

6.2 圖像標註 99

6.3 訓練模型 104

6.4 結果分析 105

6.5 總結與思考 106

第7章 圖像配準——口腔術前和術後數據的配準應用 109

7.1 圖像導入 109

7.2 圖像預處理（三維空間坐標系校正） 109

7.3 圖像配準 111

7.3.1 手動圖像配準 111

7.3.2 自動圖像配準 113

7.4 總結與思考 116

第8章 分割與特徵提取——骨組織的形態學分析 117

8.1 骨的背景知識 117

8.2 Dragonfly中Bone Analysis模塊的操作流程 118

8.3 骨的測量參數 119

8.3.1 骨分析的通用參數 119

8.3.2 骨小梁分析的參數 121

8.3.3 皮質骨分析的參數 122

8.4 圖像導入 124

8.5 圖像預處理與骨分割 125

8.6 Dragonfly軟件中的Bone Analysis模塊 130

8.7 各向異性的計算原理 136

8.8 單層測量 138

8.9 總結與思考 139

第9章 特徵計算及分析——醫用材料方面的應用 143

9.1 圖像導入 143

9.2 圖像可視化 144

9.3 閾值分割、註釋和測量 145

9.4 分水嶺分割 146

9.5 量化分析 153

9.6 總結與思考 156

第 10章 目標檢測——腹部CT腎臟區域的標註 157

10.1 圖像導入 157

10.2 圖像標註 157

10.3 生成YOLOv3模型 159

10.4 訓練YOLOv3模型 160

10.5 應用YOLOv3模型 162

10.6 總結與思考 163

第 11章 未來展望 165

11.1 人工智能在醫學領域的發展現狀及趨勢 165

11.2 人工智能在骨科領域的發展現狀及趨勢 166

11.3 人工智能在口腔領域的發展現狀及趨勢 167

11.4 拓展閱讀 168