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目录1

1 绪论1

1.1 医学影像算法平台研究的背景及意义1

1.2　医学影像算法平台研究的内容2

1.2.1 整体框架的研究2

1.2.2 医学影像算法的研究2

1.3　医学影像算法平台的国内外研究现状4

1.3.1 VTK简介4

1.3.2 ITK简介4

1.3.3 VTK和ITK的局限性5

1.4　本书的主要内容6

2 MITK的总体设计　9

2.1　MITK的设计目标9

2.1.1 统一的风格9

2.1.2　有限目标9

2.1.3 可移植性10

2.1.4　代码优化10

2.2　MITK的整体计算框架10

2.2.1　基于数据流模型的整体框架10

2.2.2　数据模型11

2.2.3　算法模型12

2.3　MITK的基础设施搭建13

2.3.1　Object提供的服务13

2.3.2 内存管理17

2.3.3　跨平台的实现19

2.3.4　SSE加速的实现19

2.4　小结20

3 面绘制的框架与实现21

3.1 表面重建算法及其在MITK中的实现21

3.1.1 传统的Marching Cubes算法22

3.1.2 基于分割的Marching Cubes方法40

3.2 MITK中的表面绘制框架40

3.2.1 表面绘制框架的设计40

3.2.2 表面绘制框架的实现42

3.3 小结61

4 体绘制的框架与实现63

4.1　体绘制算法综述63

4.2　MITK中的体绘制算法框架64

4.3　体绘制算法在MITK中的实现67

4.3.1 View中绘制操作的实现67

4.3.2 VolumeModel的实现70

4.3.3 VolumeProperty的实现75

4.3.4 VolumeRenderer的实现79

4.3.5 Ray Casting算法的实现82

4.4 小结108

5 三维人机交互的设计与实现　111

5.1　背景介绍111

5.2.1 3D Widgets的设计准则112

5.2.2 以3D Widgets为核心的三维交互框架总体结构112

5.2 以3D Widgets为核心的三维人机交互的框架设计112

5.2.3 以3D Widgets为核心的三维交互框架设计113

5.3 以3D Widgets为核心的三维人机交互的实现114

5.3.1 Manipulator的实现114

5.3.2 实现具体的WidgetModel118

5.4　三维交互的应用实例124

5.4.1 mitkLineWidgetModel 3D的应用实例124

5.4.2 mitkAngleWidgetModel 3D的应用实例125

5.4.3 mitkClippingPlaneWidget的应用实例125

5.5　小结125

6.1 MITK中的分割算法框架127

6 分割算法的设计与实现　127

6.1.1 数据模块128

6.1.2　数据获取模块128

6.1.3　数据输出模块129

6.1.4　数据处理模块130

6.2 基于阈值的分割算法在MITK中的实现131

6.2.1 原理概述131

6.2.2 阈值分割算法开发包设计与实现132

6.2.3 阈值分割结果示意图132

6.3.2 区域生长算法开发包的设计与实现133

6.3.1 原理概述133

6.3 区域增长算法在MITK中的实现133

6.3.3 区域生长分割结果136

6.4 交互式分割在MITK中的实现137

6.4.1 原理概述137

6.4.2 交互式分割算法开发包的设计与实现138

6.4.3 交互式分割算法的分割结果140

6.5 Live Wire算法在MITK中的实现141

6.5.1 原理概述141

6.5.2 Live Wire算法包的设计与实现144

6.5.3 Live Wire分割结果147

6.6.1 原理概述148

6.6 Fast Marching算法在MITK中的实现148

6.6.2 Fast Marching算法开发包的设计与实现149

6.6.3 Fast Marching分割结果154

6.7 Level Set算法在MITK中的实现155

6.7.1 原理概述155

6.7.2 Level Set算法开发包的设计与实现157

6.7.3 Level Set分割结果162

6.8 小结163

7.1　配准算法简介165

7 配准算法的设计与实现165

7.2　MITK中的配准算法框架166

7.3　几何变换169

7.3.1 刚性变换算法170

7.3.2　线性变换与一对一变换171

7.3.3 变换算法在MITK中的实现171

7.4　图像插值172

7.4.1　最近邻插值173

7.4.2　线性插值173

7.4.3 PV插值173

7.4.4　插值算法在MITK中的实现174

7.5　相似性测度175

7.5.1　灰度平均差测度176

7.5.2 归一化相关系数176

7.5.3 Pattern Intensity176

7.5.4　互信息176

7.5.5　相似性测度在MITK中的实现177

7.6　函数优化178

7.7　配准算法实现180

7.8　应用实例180

7.9　小结181

8 DICOM标准的实现183

8.1 DICOM标准简介183

8.1.1 DICOM标准的产生和演化183

8.1.2 DICOM标准的主要特点185

8.1.3 DICOM标准的总体结构和主要内容186

8.2 MITK中DICOM标准的实现188

8.2.1 DICOM数据编码方式和文件结构189

8.2.2 DICOM文件读写模块（DICOM Utility）的实现197

8.2.3 DICOM Utility在MITK中的封装205

8.3 小结209

9.1　开发环境的设置211

9 应用MITK开发实际项目211

9.2　一个简单的图像浏览器217

9.3　用MITK进行表面重建237

9.4　一个比较完善的例子245

9.5　小结265

10　扩充MITK功能267

10.1 扩充MITK功能的预备知识267

10.2　扩充Reader功能的实例之一269

10.2.1 扩充Reader功能的一般步骤269

10.2.3 实例程序的制作270

10.2.2 实例程序的功能270

10.3　扩充Filter功能的实例之二275

10.3.1 扩充Filter功能的一般步骤276

10.3.2 实例程序的功能276

10.3.3 实例程序的制作276

10.4 小结286

11 基于MITK的三维医学影像处理与分析系统3DMed的设计与实现287

11.1 背景介绍287

11.2　相关工作287

11.2.1 3DVIEWNIX系统简介287

11.3.1 3DMed的设计目标288

11.3 3DMed的整体设计288

11.2.2　VolView系统简介288

11.3.2 3DMed提供的功能简介289

11.4 3DMed的Plugin整体框架的实现291

11.4.1 Plugin SDK的实现292

11.4.2 Plugins的实现292

11.4.3 3DMed Kernel的实现294

11.5 应用实例295

11.6 小结297

12 开发3DMed的Plugin299

12.1 总体介绍299

12.2.1 工程的建立及设置302

12.2 使用MITK的Plugin实例302

12.2.2 实例制作304

12.2.3 插入到3DMed307

12.3 不使用MITK的Plugin实例308

12.3.1 工程的建立及设置308

12.3.2 实例制作309

12.3.3 插入到3DMed318

12.4 小结319

附录一　医学影像数据集320

附录二　MITK网站介绍321