作者曾经在西门子医疗工作16年，此书为第三版，为英文版。

如今，医学领域广泛采用图像处理方法来提高对某些异常的早期检测，例如乳腺癌、肺癌、脑癌等。 本文主要集中在从 X 射线图像、计算机断层扫描 (CT) 图像和 MRI 图像中分割肺癌肿瘤。 图像分割采用图像处理方法。 在预处理阶段使用均值和中值滤波器。 在图像分割阶段，使用Otsu的阈值和k-Means聚类分割方法对肺部图像进行分割并定位肿瘤。 为了评估用于分割的方法的性能，在两者的分割图像上计算性能评估参数，例如信噪比（SNR）、均方误差（MSE）和峰值信噪比（PSNR））。用于分割的不同分割方法。 无论图像如何，K-Means 分割都能获得更好的结果。

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Willi A. Kalender, 西门子工作16年，有大量的CT临床应用。

CT专业，非常经典的入门书，对各方面的学习都很有帮助。Hsieh_J.编著的Computed tomography : principles, design, artifacts, and recent advances .已经出版两次，我所上传的资源是2009年出版的。上传的资源，仅作为大家的学术交流，请不要用于商业行为，否则，侵犯作者和出版社权益的行为，将承担相应法律责任，后果自负。 Copyright © 2009 Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers

A new approach to quantify the lung nodule speculation levels in CT (computed tomography) images was proposed. Firstly, two-dimensional image of nodule was generated by using the spiral scan technology. Secondly, the lung nodule was segmented in the two-dimensional image using the dynamic programming. Thirdly, based on the expanded regions from the segmented boundary, the speculation was segmented by use of threshold segmentation. Fourthly, the feature region where speculation may exist was extr