本书主要介绍现代医学图像分析技术，内容包括学图像分割、医学图像配准、运动估计与动态医学序列图像分析和基于内容的医学图像检索这四大主题。本书第1章全面介绍书中涉及的相关数学知识，然后分章节对上述内容分别进行详细、全面地闸述。包括它们的特点、典型方法和新颖方法等。
本书可作为生物医学工程及相关专业高年级本科生及研究生的现代医学图像分析课程的教材。从事现代医学图像分析的教师、研究人员和工程技术人员也可以参考阅读。

丛书序
前言
第1章　相关数学基础　
1.1　模糊集理论　
1.2　马尔可夫随机场理论　
1.3　优化方法　
1.4　互信息量　
参考文献　
第2章　医学图像分割　
2.1　概述　
2.2　阈值分割　
2.3　模糊聚类算法　
2.4　基于马尔可夫场的分割算法　
2.5　基于形变模型的图像分割　
2.6　基于TS-MRF与模糊MI丄模型的医学图像分割　
参考文献　
第3章　医学图像配准　
3.1　图像配准的原理以及概念　
3.2　基于特征的配准方法　
3.3　基于图像灰度的配准　
3.4　基于马尔可夫模型的图像配准　
3.5　基于模糊集的图像配准　
3.6　基于自由形变模型的配准　
3.7　医学图像2D-3D配准　
参考文献　
第4章　运动估计与动态医学序列图像分析　
4. 1　基于序列图像的运动估计　
4.2　基于马尔可夫场的运动估计　
4.3　基于广义模糊理论的运动估计　
4.4　基于模糊粒子滤波的运动估计　
参考文献　
第5章　基于内容的医学图像检索　
5.1　基于内容的图像检索　
5.2　CBIR常用主要特征　
5.3　基于内容的医学图像检索　
5.4　基于模糊区域内容和模糊结构的脑部图像检索　
5.5　基于模糊区域特征的相关反馈算法　
参考文献