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医学图像分析 课程编码：081104M05004H 英文名称：Medical Image Analysis 课时：40 学分：2.00 课程属性：专业普及课 主讲教师：何晖光等 教学目的要求 医学影像分析的基本思路是将模式识别与图像处理的技术应用在医学影像上，并结合临床信息加以综合分析，其目的是为了找到与特定疾病相关的影像学参数，从而辅助医生早期发现、辅助诊断和预后评估。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，其中 “智能医疗”是其中的一个重要应用方向。 本课程为控制科学与工程、计算机科学、生物医学工程、模式识别与智能系统等学科研究生的专业普及课，其目的是使学生初步掌握医学图像分析的基本内容，并了解其应用领域。 本课程聚焦医学图像分析的基本方法，对学生的要求包括：熟练掌握医学图像处理的基本方法和常用模型和算法，包括CT，MRI的成像原理，医学图像分割、配准、三维重建及可视化、脑功能分析、脑网络分析等的主要思路和方法，以及机器学习、深度学习等方法在计算机辅助诊断和预后评估等方面的应用。通过讲授使学生掌握对主流医学图像处理与分析领域的科研动向，最新技术，对医学图像分析的不同领域的应用有初步了解。培养研究生的研究性学习能力，开阔眼界，为将来的研究与应用打好基础。 预修课程 图像处理、信号与系统 大纲内容 第一章 绪论 3学时 何晖光第1节 现代影像技术简介第2节 医学成像分析的发展历程第3节 课程内容概述第4节 医学影像相关的资源第二章 医学成像设备原理 3学时 何晖光第1节 CT成像原理第2节 磁共振成像原理第3节 fMRI成像原理第三章 医学图像配准 6学时 何晖光第1节 医学图像配准的基本概念和方法第2节 配准框架第3节 Hammer配准方法介绍第4节 Demon配准方法介绍第5节 基于深度学习的配准第四章 医学图像分割 6学时 何晖光第1节 医学图像分割的概念及评价方法第2节 基于阈值的分割，基于区域的分割，模糊连接度的分割第3节 基于高斯混合模型的分割方法第五章 三维医学图像重建及可视化，形状分析 3学时 何晖光第1节 医学图像三维重建方法第2节 医学图像可视化方法-面绘制第3节 形状分析第六章 基于神经信息编解码的类脑模型 3学时 何晖光第1节 视觉信息编解码第2节 基于fMRI的视觉图像重建第3节 基于fMRI和EEG的视觉图像重建第七章 弥散张量成像原理及分析方法 3学时 刘勇第1节 弥散张量成像原理第2节 TBSS分析方法第3节 纤维束追踪方法第八章 fMRI数据处理 3学时 刘勇第1节 HCP总体介绍第2节 基于Block 设计的任务数据及处理第3节 基于事件相关设计的功能数据研究第4节 静息态功能磁共振数据处理的方法第九章 脑网络处理与分析 3学时 刘勇第1节 脑网络基本测度与方法第2节 基于脑网络在疾病分类和预测中的应用第3节 华为云平台的使用第4节 计算机辅助诊断的一般流程第十章 影像大数据分析及应用 6学时 刘勇第1节 传统模式识别方法在医学图像识别研究中的应用第2节 医学影像中神经网络的基本概念及应用 (RBM, CNN, RNN, GAN)第3节 深度神经网络在医学影像辅助诊断中的应用第4节 深度学习算法在医学图像识别的应用研究第5节 深度学习算法在医学图像预测模型研究第6节 模式识别在多模态磁共振影像领域中的问题与挑战第十一章 答疑 1学时 何晖光第1节 问题答疑 参考书 课程教师信息 授课教师简介： 何晖光，中国科学院自动化研究所研究员，博士生导师, 中国科学院大学人工智能学院脑认知与智能医学教研室主任、岗位教授，中科院青年创新促进会优秀会员。中科院脑科学与智能技术卓越中心团队成员。CSIG视觉大数据专委会、机器视觉专委会常务委员，CCF计算机视觉专委会委员，IEEE高级会员, CCF高级会员。分别于1994年（本科），1997年（硕士）毕业于大连海事大学，1997-1999在大连海事大学任助教；2002年在中国科学院自动化研究获博士学位，同年留所工作。2003-2004在美国罗切斯特大学放射系做博士后研究，2008年1-3月，在加拿大滑铁卢大学做高级研究学者，2014.10-2015.4在美国北卡大学教堂山分校做访问教授。何晖光博士先后主持国家自然科学基金（包括重点、面上等）、2项863项目等多个重要项目。获得国家科技进步二等奖两项（分别排名第二、第三），北京市科技进步奖两项，教育部科技进步一等奖（排名第三），获中科院首届优秀博士论文奖，北京市科技新星，中科院“卢嘉锡青年人才奖”等奖项，其研究领域为脑科学、人工智能，医学影像处理，脑-机接口等， 其研究结果在NeuroImage, Human Brain Mapping, Pattern Recognition, MICCAI等相关领域的国内外核心期刊以及国际主流会议上发表文章120余篇。 刘勇，北京邮电大学人工智能学院教授。1981年7月生，2002年毕业于曲阜师范大学数学系，获理学学士学位；2005年毕业于北京工业大学应用数理学院，获理学硕士学位；2005-2008年在中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室进行博士阶段学习与训练，研究方向为计算医学影像学，2008年获得博士学位。2008年7月-2011年9月，模式识别国家重点实验室助理研究员，2011年4月-2012年3月年在剑桥大学脑影像研究组访问，2011年10月-2016年9月，模式识别国家重点实验室副研究员, 2016年10月至2021年1月研究员，2021年调至北邮人工智能学院任教授。2008年获得中国科学院院长奖学金，2008年获得北京市科技进步三等奖(排名第三)， 2009年度中国科学院优秀博士论文，2010年度全国百篇优秀博士论文提名奖，2013年获卢嘉锡青年人才奖，2014年获中国科学院青年创新促进会会员，2015年获北京市科技新星等荣誉。目前作为负责人或主要参加者在研包括自然科学基金面上项目，北京市自然基金面上项目，北京市科委项目等多项研究课题。主要研究方向：脑网络组计算理论与方法及其临床应用。已发表SCI论文60余篇，研究成果已经2500多次被国际同行引用。 |
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