科学技術と共に歩む

1 　基礎概念
1.1　医用画像処理のあらまし
　1.1.1　イメージング
　1.1.2　ディスプレイ（表示）
　1.1.3　伝送
　1.1.4　記録・記憶
　1.1.5　蓄積・検索
　1.1.6　画像の変換・認識・理解
1.2　画像データのモデル化
　1.2.1　アナログ画像とディジタル画像
　1.2.2　ディジタル化
　1.2.3　動画像
　1.2.4　3次元画像
　1.2.5　濃度値による分類
1.3　空間周波数
　1.3.1　離散フーリエ変換
　1.3.2　フーリエ変換
　1.3.3　空間周波数の応用
1.4　画像認識とその過程
　1.4.1　判断・決定
　1.4.2　特徴抽出
　1.4.3　セグメンテーション
　1.4.4　前処理
　1.4.5　中間出力の利用
1.5　画像処理のモデル化
　1.5.1　画像演算
　1.5.2　画像間演算
1.6　医用画像処理小史
　1.6.1　X線の発見と医用画像の始まり
　1.6.2　コンピュータの登場と画像処理の開始
　1.6.3　X線写真のコンピュータ処理
　1.6.4　CTの登場とディジタル画像処理
　1.6.5　ディジタルラジオグラフィ
　1.6.6　CADの実用化
　1.6.7　CADの多様化とバーチャルエンドスコピー
　1.6.8　仮想化人体の利用とイメージングの新展開
2 　強調と抑制
2.1　強調，抑制のための操作対象
　2.1.1　一様濃度領域と変動濃度領域
　2.1.2　空間周波数
　2.1.3　コントラスト
　2.1.4　濃度値の確率分布
　2.1.5　画像間の変化
2.2　濃度値の変化の強調と抑制
2.3　局所処理の表現
2.4　空間周波数領域における強調と抑制
2.5　濃度値領域の強調と抑制
3 　セグメンテーション
3.1　しきい値処理
　3.1.1　定義
　3.1.2　しきい値の自動選択
3.2　セグメンテーションのためのエッジ検出
　3.2.1　差分演算によるエッジ画素抽出
　3.2.2　エッジ検出のための細線化
3.3　領域生成
3.4　テクスチャ解析
4 　特徴抽出と2値画像処理
4.1　ディジタル図形の幾何学
　4.1.1　近傍と隣接
　4.1.2　連結性と連結成分
　4.1.3　距離関数
4.2　幾何学的特徴
　4.2.1　点図形
　4.2.2　線図形
　4.2.3　面図形
　4.2.4　複数の図形の集合の特徴量
4.3　トポロジー的特徴量
4.4　濃淡特徴
　4.4.1　濃度値分布の特徴
　4.4.2　濃度曲面の幾何学的特徴
　4.4.3　二つの画像間の類似性の特徴
4.5　特徴量の削減
　4.5.1　K・L（Karhunen・Loeve）展開
　4.5.2　特徴量の個数の削減
4.6　2値画像処理
　4.6.1　特徴抽出と2値画像処理
　4.6.2　ラベル画像とラベリング
　4.6.3　細線化・薄面化
　4.6.4　図形融合
　4.6.5　ボロノイ分割
　4.6.6　距離変換と逆距離変換，スケルトン
　4.6.7　モルフォロジー演算
5 　分類・決定
5.1　ベイズ決定則
5.2　最近傍決定則，クラスタリング，決定木，統計的分類法
　5.2.1　最近傍決定則
　5.2.2　クラスタリング
　5.2.3　決定木
　5.2.4　統計的分類法
5.3　ニューラルネット
5.4　パターン分類手順（分類器）の認識率とROC曲線
6 　高度処理へ向けて
6.1　3次元画像処理
　6.1.1　アルゴリズムの基本的考え方
　6.1.2　3D図形のディジタル幾何学
　6.1.3　細線化と薄面化
　6.1.4　領域拡張
　6.1.5　可視化
6.2　動画像処理
　6.2.1　フレーム間差分による動き検出
　6.2.2　相関マッチングによる動き検出
　6.2.3　特徴マッチングによる対応づけ
　6.2.4　オプティカルフロー検出
6.3　経時変化画像の処理
　6.3.1　画像間減算
　6.3.2　変化の計測
　6.3.3　補正
　6.3.4　幾何学的変換の実行
6.4　可変形状モデルによる輪郭抽出
　6.4.1　輪郭の表現方法
　6.4.2　変形方法
7 　認識システムの例
7.1　間接撮影胸部X線像のCAD
　7.1.1　はじめに
　7.1.2　処理の概要
　7.1.3　各サブシステムの処理の詳細
　7.1.4　実験結果
7.2　3次元CT像と肺がん診断支援システム
　7.2.1　はじめに
　7.2.2　肺がん候補領域検出システム
7.3　マンモグラフィCAD
　7.3.1　はじめに
　7.3.2　処理手法と実験結果
　
参考文献
参考書籍，資料等
索引