医学影像处理课程资料 📚

课程简介

医学影像处理是医学与计算机科学交叉的重要领域，涉及图像获取、增强、分割、重建及AI分析等技术。本课程将系统讲解相关理论与实践，适合医学生、科研人员及AI开发者学习。

学习目标

• 掌握医学影像的基本原理与常用格式（如DICOM、NIfTI）
• 学习图像处理核心算法（滤波、边缘检测、形态学操作）
• 理解深度学习在医学影像中的应用（如肿瘤检测、器官分割）
• 掌握开源工具使用（如Python的SimpleITK、PyTorch）

核心内容

1. 医学影像分析基础

   • 图像预处理技术：去噪、标准化、配准
   • 传统图像处理方法：傅里叶变换、小波分析
   • 📌 点击查看医学影像处理流程图

2. 深度学习应用

   • 卷积神经网络（CNN）在影像分类中的应用
   • U-Net架构用于图像分割
   • 自然语言处理（NLP）与影像报告生成
   • 📌 扩展阅读：医学影像AI最新进展

3. 实践项目

   • 基于CT图像的肺结节检测
   • MRI脑部图像分割实践
   • X光影像的自动标注工具开发
   • 📌 访问项目代码仓库

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