内容概要：本文详细介绍了深度学习（Deep Learning）及其相关技术如何在医学图像处理各个应用领域能够显著提升效果并改变传统方法的内容和研究进展。具体而言，文章探讨了深度学习理论与基本概念，以及它们在医学图像检测与识别、分割任务中的出色表现，对图像配准和重建也有重要贡献。文中还提到了一些先进的网络架构如自编码器、对抗生成网络（GAN）、ResNets、U-net等在医疗影像的具体应用场景和技术细节；物理建模方面亦有所涉猎，并特别强调了基于深度神经网络的数据驱动物理模拟带来的潜在优势。与此同时，文章讨论了几项当前面临的关键挑战，例如数据增强的重要性及其带来的改进可能性、以及可能引起误分类的问题——对抗样本攻击的影响。此外还简要论述了计算加速硬件、开源软件工具箱等对迅速发展的支撑因素。 适合人群：医学图像研究人员和专业学生，尤其那些希望深入理解和掌握深度学习应用于医学图像处理的科学家和临床医生。 使用场景及目标：帮助研究人员理解并实施新的算法以解决实际中的各种医学成像难题，提高诊断效率并支持个性化治疗决策。 其他说明：鉴于本论文覆盖范围广博并且不断更新，推荐读者关注最新的科研动态以便紧跟该领域的快速进步态势。

FMRIB's Software Library - FMRIB 是 英国牛津大学脑功能磁共振成像中心，FSL 则是他们开发的一个软件库。 由 Stephen Smith 教授开发，发布于 2000年 - 适用于所有操作系统 - 用于结构 MRI、功能 MRI（任务、静息）、扩散 MRI的分析 - MRI, CT数据的预处理和分析 - MRI, CT数据的查看 fsl官网https://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/ fsl培训课程：https://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fslcourse/2019_Beijing/index.html

研究生医学图像处理数据集，医学相关的，全身上下分类分割都有

VC 医学图像处理系统，可以调整图像色阶、锐度、反色、灰底均衡，还可以对图像进行反转、平移、旋转等操作，类似Photoshop某些功能一样，当然，和PS比，是差了点，只能作为一些C 处理图像的参考吧。

这是第二卷，RAR压缩为3卷，PDF格式
这是一本非常好的书，我也在sina的共享空间里放了这本书，但因为新浪共享对英文名字的搜索太不敏感，致使这么好的资料下载量却是非常低。
这本书，是一本非常经典的医学图像处理方面的书，基础的算法介绍，对图像处理在医学方面的应用起到了非常好的入门作用。其中有个章节是个中国名字所掇写，在医学图像处理算法方面，常可以看到算法的第一作者是我国的拼音名字，感觉应用数学方面，华人的水平可以属于非常高的了，尽管他们大部分都在国外任职或是学习，但也是中华在世界的一份力量体现，为那一个个拼音的名字而骄傲。

希望这本书能够为初入医学图像处理算法的人提供专业的指导。

这是一本非常好的书，希望不要因为是全英文，而放弃这么好的学习资料。阅读此书，不仅会提高医学图像算法方面的知识，亦会对专业英语有提高的作用呵。

博文DICOM医学图像处理：fo-dicom网络传输之C-FIND and C-MOVE中的C-FIND服务的完整工程代码

MICCAI2016论文集第二部分，主要为医学图像影像处理分析。

内容索引:VC/C++源码,图形处理,图像处理　　VC++简单医学图像处理系统，可以调整图像色阶、锐度、反色、灰底均衡，还可以对图像进行反转、平移、旋转等操作，类似Photoshop某些功能一样，当然，和PS比，是差了点，只能作为一些C++处理图像的参考吧。

FitMe提供一个广泛的c++软件平台，包含 (半-)自动分割、配准、可视化、治疗计划,手术导航、统计和报告等模块。一套丰富的交互式工具为用户提供最优的易用性和效率。FitMe在保证临床的用户的效率同时，能够保证高效地软件开发与修改、极大减少工作量和成本。FitMe不需要特别的硬件，支持Windows、Linux和Mac操作系统。图形用户界面可以定制适合你的产品。FitMe模块可以无缝互换,也可以集成到临床系统,如PACS、RIS及其他临床工作流程。

C#实现简单医学图像处理系统，包括图像锐化，平滑、负片等效果。