《医学成像与医学图像处理教程》可以看做是教科书和工具书的结合。一方面，《医学成像与医学图像处理教程》介绍了医学影像领域的多种模态的医疗设备的成像原理，以及医学图像数据的处理和分析的算法原理，如重建、分割、配准、可视化等；另一方面，针对各方面的算法介绍了自主研发的医学影像处理与分析领域常用算法的设计和集成化算法平台MITK（Medical Imaging ToolKit）的构建，在算法平台的构建方面主要包括两方面的内容：一是设计和实现一个面向医学影像领域的，风格统一、接口一致且高效易扩展的集成化算法平台，其中包括总体框架和各类算法框架的设计、底层数据结构的封装以及各关键技术的实现；二是在此平台的基础上，介绍医学影像领域，包括分割、配准、可视化等在内的各类算法的设计方法及其具体实现。此外，《医学成像与医学图像处理教程》还介绍了建立在此平台基础上的面向应用的三维医学影像处理与分析系统3DMed的设计和实现。
在信息技术和临床需求的推动下产生的现代医疗影像技术的不断发展彻底改变了传统医学的诊断和治疗方式，具有划时代的意义。各种不同的成像设备提供了多种模态的医学图像，如： CT、MRI、超声、核医学图像（PET、SPECT）和分子影像等，这些信息为医生提供了关于病变组织或器官的解剖、功能和在体分子细胞信息，充分利用这些信息，可以为临床诊断、治疗以及疗效评估提供更加全面的参考。在数字医学影像时代，无论哪种医学影像模态，想要在临床诊断和治疗中发挥作用都离不开成像算法和处理软件的支持。从前期成像过程中的图像重建到后期图像处理中的医学影像分割、配准、可视化、三维交互，到基于这些技术开发相应的医学影像软件平台，都需要用到大量的计算技术和软件技术。除了研究单独的核心算法外，研究和开发集成化的算法平台和软件平台更是推动医学影像处理与分析前进的加速器。近年来，在这一领域，一方面核心算法研究继续备受重视，新算法层出不穷； 另一方面，算法平台的研究也越来越受到国际医学影像界的重视，在近年来的国际主流学术会议上都设有专门的研讨会，主流学术杂志也推出专刊，来探讨医学影像算法平台的设计问题； 同时，针对国内目前仍然依赖于国外进口的设备和软件的问题，积累发展具有我国自主知识产权的高质量的医学影像软件平台，尤其是底层的算法研发平台，对促进我国医疗仪器设备的应用，尤其是医学影像软件业的持续发展，并直接造福于人民的医疗保健和健康事业是非常重要的。 本书针对以上需求，根据编者所带领的团队在医学影像领域十多年的研究积累所编写，本书既可以看作是一本介绍医学影像领域各类主流算法的教科书，也可以看作是一本提供了医学影像领域通用的可实现的算法平台和软件平台设计的工具书。书中所构建的算法平台（MITK）和软件平台（3DMed）可以为医学影像领域的科研工作者提供一个开放的算法设计和二次开发的工具，我们希望抛砖引玉，带动更多的科研人员和有兴趣的工作者加入到这一开放式平台的研究中来，提升国内医学影像领域算法研究和软件开发的水平。
感谢国家重点基础研究发展计划973（2011CB707700）、国家自然科学基金委国家重大科研仪器设备研制专项（81227901）、国家自然科学基金委重点项目（61231004）、NSFCNIH生物医学合作研究项目（81261120414）、中国科学院知识创新工程重要方向项目（KGCX2YW907）以及清华大学出版社的大力支持。本书是在中国科学院自动化研究所智能医学研究中心、分子影像北京市重点实验室自1996年以来积累的工作和多年来参与医学影像工作的各位已毕业的以及在读的博士生、硕士生、博生后的前期工作的基础上完成的，感谢董迪、薛贞文、李勇保、吴萍、任努努、韩久琦、魏文娟参与编写本书的第3章，张星、李秀丽参与编写本书的第4章，邓可欣、刘沐寒、朱明参与编写本书的第5章，向德辉、宛晓南、李国栋参与编写本书的第6章，张宁、牟玮参与编写本书的第8章； 同时，还要感谢赵明昌、薛健、戴亚康、郑健、陈健、徐敏、杨鑫、秦承虎、马喜波、白丽君、刘建刚、李悟等在MITK和3DMed的研发和长期的研究积累中所做的工作。
本书是在5年前出版的《医学影像算法设计与平台构建》、8年前出版的《集成化医学影像算法平台理论与实践》两本书的基础上改写并增加大量新内容而完成的，是同步MITK/3DMed十多年的发展，多次修改、完善并扩充成书。本书将医学成像和医学图像处理领域的主流算法的原理介绍和具体实现有机地进行结合，不仅给出了目前主流医学成像和图像处理算法原理的清晰介绍，而且给出了有针对性的应用实例，并配有详尽注释的实现代码，同时本书又并非仅仅对一个个单一的算法做孤立的描述，而是希望站在软件工程的角度，着眼于整个软件框架的构造和实现。因此，本书不仅可以看成是一本详尽介绍医学成像和医学图像处理领域的经典算法的教科书，又可以看作一本实用的工具书。书中所构建的算法平台MITK和软件平台3DMed目前已有超过两万人次的下载量（www.mitk.net），在2008年发表在Medical and Biological Engineering and Computing杂志上的一篇综述文章A process and criteria for the evaluation of software frameworks in the domain of computer assisted surgery对国内外现有的可用于计算机辅助外科的TOP 10的算法平台进行了评估，从评估结果来看， MITK/3DMed排名第六，是亚洲地区唯一入选的算法平台。目前，MITK的稳定版本已经发布至2.3.3版，并提供了多操作系统下的适用版本，3DMed的稳定版本已经发布至4.2版，并已开放源码。我们希望本书的出版，将有助于感兴趣的读者共同加入到开发MITK和3DMed的队伍中来，逐步使其成为更加开放的医学影像算法与应用的共享平台。
第1章 绪论
1.1 医学成像与医学图像处理的意义
1.1.1 医学影像对于现代医学的意义
1.1.2 算法与软件对于医学影像的意义
1.2 医学成像与医学图像处理的研究内容
1.2.1 医学影像成像技术
1.2.2 医学影像处理与分析技术
1.2.3 医学影像算法与应用平台
1.3 本书的涵盖内容及章节组织
思考与练习
参考文献
第2章 mitk与3dmed的总体框架
2.1 mitk总体介绍
2.1.1 传统平台vtk和itk简介
2.1.2 mitk的设计目标
2.1.3 mitk的工程结构
2.1.4 mitk的计算模型
2.1.5 mitk的基础设施搭建
2.1.6 mitk对医学影像数据的封装
2.2 3dmed总体介绍
2.2.1 相关工作
2.2.2 3dmed的设计目标
2.2.3 3dmed的工程结构
2.2.4 3dmed的插件接口
2.2.5 3dmed的主框架
2.2.6 3dmed的支持模块：mitk相关的辅助工具集
思考与练习
参考文献
第3章 医学图像重建
3.1 三维医学图像重建概述
3.2 计算机断层扫描成像图像重建
3.2.1 CT基本原理和发展
3.2.2 二维重建
3.2.3 三维重建
3.3 自发荧光成像图像重建
3.3.1 blt的基本原理及生物应用
3.3.2 blt的重建算法
3.4 激发荧光成像图像重建
3.4.1 基本原理和发展
3.4.2 三维重建算法
3.5 光声层析成像图像重建
3.5.1 pat基本原理、发展及应用
3.5.2 pat的重建算法
3.6 正电子发射断层成像图像重建
3.6.1 pet基本原理、发展和应用
3.6.2 pet重建算法的发展
3.6.3 pet重建算法
3.7 基于mitk的多模态三维图像重建框架
3.7.1 重建框架设计
3.7.2 ct重建子框架
3.7.3 多模态重建框架使用实例
思考与练习
参考文献
第4章 医学图像分割
4.1 医学图像分割概述
4.2 医学图像分割方法分类
4.2.1 基于区域的分割方法
4.2.2 基于边缘的分割方法
4.2.3 基于区域和边缘混合的分割方法
4.3 医学图像分割方法评价
4.3.1 评价方法
4.3.2 groundtruth数据集
4.4 mitk中的分割算法框架
4.4.1 mitk中的分割算法框架概述
4.4.2 阈值分割算法在mitk中的实现
4.4.3 区域生长算法在mitk中的实现
4.4.4 livewire算法在mitk中的实现
4.4.5 graphcuts算法在mitk中的实现
4.5 小结
思考与练习
参考文献
第5章 医学图像配准
第6章 医学图像可视化
第7章 三维人机交互
第8章 数字医学影像存储与传输标准
第9章 平台扩充和应用开发实例
附录A mitk网站介绍
展望和结语
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