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基于多尺度變換的像素級圖像融合是計算機視覺領域的研究熱點，廣泛應用于醫學圖像處理等領域。本文對多尺度變換的像素級圖像融合進行綜述，闡述多尺度變換圖像融合的基本原理和框架。在多尺度分解方面，以時間為序梳理了塔式分解、小波變換和多尺度幾何分析方法的發展歷程。在融合規則方面，圍繞Piella框架和Zhang框架，討論通用的像素級圖像融合框架；在低頻子帶融合規則方面，總結基于像素、區域、模糊理論、稀疏表示和聚焦測度的5種融合規則；在高頻子帶融合規則方面，綜述基于像素、邊緣、區域、稀疏表示和神經網絡的5種融合規則。總結12種跨模態醫學圖像融合方式，討論該領域面臨的主要挑戰，并對未來的發展方向進行展望。本文系統梳理了多尺度變換像素級圖像融合過程中的多尺度分解方法和融合規則，以及多尺度變換在醫學圖像融合中的應用，對多尺度變換像素級醫學圖像融合方法的研究具有積極的指導意義。

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在疾病診斷、手術引導及放射性治療等圖像輔助診療場景中，將不同時間、不同模態或不同設備的圖像通過合理的空間變換進行配準是必要的處理流程之一。隨著深度學習的快速發展，基于深度學習的醫學圖像配準研究以其耗時短、精度高的優勢吸引了研究者的廣泛關注。本文全面整理了2015—2019年深度醫學圖像配準方向的論文，系統地分析了深度醫學圖像配準領域的最新研究進展，展現了深度配準算法研究從迭代優化到一步預測、從有監督學習到無監督學習的總體發展趨勢。具體來說，本文在界定深度醫學圖像配準問題和介紹配準研究分類方法的基礎上，以相關算法的網絡訓練過程中所使用的監督信息多少作為分類標準，將深度醫學圖像配準劃分為全監督、雙監督與弱監督、無監督醫學圖像配準方法。全監督配準方法通過采用隨機變換、傳統算法和模型生成等方式獲取近似的金標準作為監督信息；雙監督、無監督配準方法通過引入圖像相似度損失、標簽相似度損失等其他監督信息以降低對金標準的依賴；無監督配準方法則完全消除對標注數據的需要，僅使用圖像相似度損失和正則化損失監督網絡訓練。目前，無監督醫學圖像算法已經成為醫學圖像配準領域的研究重點，在無需獲得代價高昂的標注信息下就能夠取得與有監督和傳統方法相當甚至更高的配準精度。在此基礎上，本文進一步討論了醫學圖像配準研究后續可能的4個未來挑戰，希望能夠為更高精度、更高效率的深度醫學圖像配準算法的研究提供方向，并推動深度醫學圖像配準技術在臨床診療中落地應用。

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生成對抗式網絡由負責學習數據分布的生成器和負責鑒別樣本真偽的鑒別器構成,這兩者在相互對抗的過程中互相學習逐漸變強。該網絡模型令深度學習方法具備了自動學習損失函數的能力,減少了對于專家知識的依賴,已經被廣泛應用于自然圖像處理領域,并且對于醫學影像處理的相關瓶頸問題也是具有巨大應用前景的解決方案。本文旨在找到生成對抗式網絡與醫學影像領域所面臨的挑戰的結合點,并通過充分分析已有研究工作,對未來的研究方向進行展望,也為即將在該領域開展研究的人員提供參考。本文首先闡述了生成對抗式網絡的基本原理,從任務拆分、條件約束以及圖像到圖像的翻譯等幾個角度對其衍生模型進行分析回顧；其次,對其在醫學影像領域中的數據增廣、模態遷移、圖像分割以及去噪等方面應用的最新研究工作進行回顧,分析各方法的優缺點與適用范圍；然后,對已有的圖像生成質量評估方法進行小結；最后,總結生成對抗式網絡在醫學影像領域的研究進展,并結合該領域問題的特性,指出已有的理論應用存在的不足與改進方向。自生成對抗式網絡提出以來,其理論不斷地完善,在醫學影像的數據增廣、模態遷移、圖像分割以及去噪等應用中也取得了長足的發展, 但其仍然存在一些亟待解決的問題,包括三維數據合成、幾何結構合理性保持、無標記和未配對數據使用,以及多模態數據交叉應用。

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利用深度學習方法對醫學影像數據進行處理分析，極大地促進了精準醫療和個性化醫療的快速發展。深度學習在醫學圖像領域的應用較為廣泛，具有多病種、多模態、多組學和多功能的特點。為便于對深度學習在醫學圖像處理領域的應用進行更深入有效的探索，本文系統綜述了相關研究進展。首先，從深度學習在影像基因組學中的應用出發，理清了深度學習在醫學影像領域應用的一般思路和現狀，將醫學影像領域分為智能診斷、療效評估和預測預后等3個模塊，并對模塊內的各病種進行總結，展示了深度學習各算法的優缺點及面臨的問題和挑戰。其次，對深度學習中出現的新思路、新方法以及對傳統方法的改進進行了闡述。最后，總結了該領域現階段面臨的問題，并對未來的研究方向做出了展望。基于深度學習的醫學圖像智能處理與分析雖然取得了一些有價值的研究成果，但還需要根據臨床的實際需求，將深度學習與經典的機器學習算法及無創并且高效的多組學數據結合起來，對深度學習的理論和方法進行深入研究。

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本書全面概述了人工智能(AI)在醫療和放射學領域的應用進展，使讀者對人工智能的技術背景以及新技術和新興技術對醫學成像的影響有了更深入的了解。在介紹了深度學習技術等放射學領域的之后，描述了人工智能在計算科學和醫學圖像計算領域的技術演變，解釋了人工智能的基本原理和類型及子類型。后續章節將討論成像生物標記物的使用、人工智能應用的開發和驗證，以及與大數據在放射學中日益重要的作用有關的各個方面和問題。然后，本文概述了人工智能在不同身體部位的多種現實臨床應用，展示了它們為日常放射學實踐增加價值的能力。最后一節重點介紹人工智能對放射學的影響以及對放射科醫生的影響，例如與培訓有關的問題。由放射科醫師和IT專業人員編寫，這本書將對放射科醫師、醫學/臨床物理學家、IT專家和成像信息專業人員具有很高的價值。