醫(yī)學(xué)圖像處理知識(shí)點(diǎn)包括以下方面：

醫(yī)學(xué)圖像基礎(chǔ)：

醫(yī)學(xué)圖像格式：

DICOM 格式：這是醫(yī)學(xué)圖像和相關(guān)信息的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)，廣泛應(yīng)用于放射、成像的診療診斷設(shè)備，如 CT、MRI、超聲等。DICOM 文件除了像素信息外，還包含病人信息（如姓名、年齡、性別等）、診療信息（檢查時(shí)間、檢查部位、ID 等）、圖像坐標(biāo)信息（層厚、切片坐標(biāo)原點(diǎn)、切片的方向等）。

其他格式：如 NIFTI 格式、MHA 格式等，NIFTI 格式常用于存儲(chǔ)醫(yī)學(xué)圖像的分割結(jié)果等信息，MHA 格式則包含頭部信息和像素信息。

醫(yī)學(xué)圖像的獲取方式：

X 射線成像：利用 X 射線穿透人體，不同組織對(duì) X 射線的吸收程度不同，從而在膠片或探測(cè)器上形成不同灰度的圖像，常用于骨骼、胸部等部位的檢查。

計(jì)算機(jī)斷層掃描（CT）：通過對(duì)人體進(jìn)行多個(gè)角度的 X 射線掃描，獲取大量的截面圖像數(shù)據(jù)，然后利用計(jì)算機(jī)重建技術(shù)生成三維的斷層圖像，能夠提供更詳細(xì)的人體內(nèi)部結(jié)構(gòu)信息。

磁共振成像（MRI）：利用磁場(chǎng)和射頻脈沖使人體組織中的氫原子核產(chǎn)生共振，然后接收共振信號(hào)并通過計(jì)算機(jī)處理生成圖像，對(duì)軟組織的分辨率較高，常用于腦部、關(guān)節(jié)等部位的檢查。

超聲成像：利用超聲波在人體組織中的反射和散射，接收回波信號(hào)并形成圖像，具有無創(chuàng)、實(shí)時(shí)、便攜等優(yōu)點(diǎn)，常用于婦產(chǎn)科、心血管等領(lǐng)域的檢查。

正電子發(fā)射斷層掃描（PET）：通過注射放射性示蹤劑，檢測(cè)人體組織中放射性物質(zhì)的分布情況，反映人體的代謝和功能狀態(tài)，常用于腫瘤、神經(jīng)系統(tǒng)等疾病的診斷。

圖像預(yù)處理：

去噪：醫(yī)學(xué)圖像在獲取過程中可能會(huì)受到各種噪聲的干擾，如電子噪聲、運(yùn)動(dòng)偽影等。去噪的方法包括均值濾波、中值濾波、高斯濾波等，目的是去除圖像中的噪聲，提高圖像的質(zhì)量。

增強(qiáng)：增強(qiáng)圖像的對(duì)比度、亮度等，以便更好地顯示圖像中的細(xì)節(jié)和特征。常見的增強(qiáng)方法有直方圖均衡化、灰度變換、銳化等。例如，直方圖均衡化可以使圖像的灰度分布更加均勻，增強(qiáng)圖像的對(duì)比度。

歸一化：將圖像的像素值歸一化到特定的范圍內(nèi)，以便于后續(xù)的處理和分析。例如，將像素值歸一化到 [0, 1] 或 [-1, 1] 的范圍內(nèi)。

圖像配準(zhǔn)：將不同時(shí)間、不同設(shè)備或不同視角獲取的醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，使它們?cè)诳臻g上對(duì)齊。圖像配準(zhǔn)的方法包括基于特征的配準(zhǔn)和基于灰度的配準(zhǔn)等，對(duì)于多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像的融合和分析非常重要。

圖像分割：

定義：根據(jù)區(qū)域間的相似或不同，把醫(yī)學(xué)圖像分割成若干區(qū)域，以便對(duì)感興趣的區(qū)域（如器官、病變組織等）進(jìn)行單獨(dú)的分析和處理。

傳統(tǒng)分割方法：

基于區(qū)域的分割方法：依賴于圖像的空間局部特征，如灰度、紋理及其它像素統(tǒng)計(jì)特性的均勻性等。例如，區(qū)域生長(zhǎng)法是從種子點(diǎn)開始，根據(jù)像素的相似性將相鄰的像素逐步合并到種子區(qū)域，直到滿足一定的終止條件。

基于邊界的分割方法：主要是利用梯度信息確定目標(biāo)的邊界。例如，邊緣檢測(cè)算法可以檢測(cè)出圖像中像素值變化較大的區(qū)域，從而確定目標(biāo)的邊界。

現(xiàn)代分割方法：

基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法：利用統(tǒng)計(jì)學(xué)模型對(duì)圖像中的像素進(jìn)行分類和分割，如馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)模型、高斯混合模型等。

基于模糊理論的方法：將模糊邏輯引入到圖像分割中，處理圖像中的不確定性和模糊性，如模糊 C 均值聚類算法。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法：利用深度學(xué)習(xí)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行圖像分割，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像中的特征，具有較高的分割精度和魯棒性。

基于小波分析的方法：利用小波變換對(duì)圖像進(jìn)行多尺度分析，能夠在不同尺度上提取圖像的特征，對(duì)于處理具有多尺度特性的醫(yī)學(xué)圖像具有優(yōu)勢(shì)。

圖像可視化：

二維可視化：將醫(yī)學(xué)圖像以二維的形式顯示出來，如橫斷面、冠狀面、矢狀面等不同切面的圖像。醫(yī)生可以通過觀察二維圖像來了解人體的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和病變情況。

三維可視化：利用計(jì)算機(jī)技術(shù)將二維的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)重建為三維的模型，使醫(yī)生能夠更直觀地觀察人體的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和病變的空間位置關(guān)系。三維可視化的方法包括面繪制和體繪制等。

虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)：將醫(yī)學(xué)圖像與虛擬現(xiàn)實(shí)或增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)相結(jié)合，為醫(yī)生提供更加沉浸式的觀察和操作環(huán)境，有助于提高診斷和治療的準(zhǔn)確性。

圖像分析與診斷：

特征提取：從醫(yī)學(xué)圖像中提取出能夠反映病變特征的參數(shù)，如形狀、大小、紋理、灰度等。這些特征可以作為醫(yī)生診斷疾病的依據(jù)，也可以用于計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)。

計(jì)算機(jī)輔助診斷：利用計(jì)算機(jī)算法對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行分析和處理，自動(dòng)檢測(cè)和識(shí)別病變組織，并提供診斷建議。計(jì)算機(jī)輔助診斷可以提高診斷的效率和準(zhǔn)確性，減少醫(yī)生的工作量和誤診率。

定量分析：對(duì)醫(yī)學(xué)圖像中的感興趣區(qū)域進(jìn)行定量分析，如計(jì)算病變組織的體積、面積、密度等參數(shù)，為疾病的診斷和治療提供更加客觀的依據(jù)。

圖像存儲(chǔ)與傳輸：

圖像存儲(chǔ)：醫(yī)學(xué)圖像的數(shù)據(jù)量通常較大，需要采用合適的存儲(chǔ)方式進(jìn)行保存。常見的存儲(chǔ)方式包括硬盤存儲(chǔ)、光盤存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)等，同時(shí)還需要考慮數(shù)據(jù)的備份和安全性。

圖像傳輸：為了實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)圖像的遠(yuǎn)程診斷和會(huì)診，需要將醫(yī)學(xué)圖像通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳輸。醫(yī)學(xué)圖像傳輸需要保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和安全性，同時(shí)還需要考慮網(wǎng)絡(luò)帶寬和傳輸速度等因素。