26. 模块五 5.5 K-均值聚类算法-刘惠

本课程是生物医学工程专业必修的专业主干课程之一。该课程将数字图像处理和现代医学影像相结合，紧跟生物医学成像和图像处理技术的发展趋势不断充实，以体现经典性与现代性、基础性与前沿性的统一。 本课程的任务是使学生掌握关于医学影像处理的基本概念和方法，为培养学习者进行医学影像类图像处理打下坚实的基础，以更好地利用医学图像处理知识解决工程实践、科学研究和日常生活中的问题。 本课程的理论教学内容主要包括医学影像学部分和影像处理部分，其中医学影像学包含经典的影像技术如X线、CT、MRI和核医学成像多种医学影像手段下人体各器官的影像特点，影像处理部分包括医学图像基础、医学图像增强、图像分割、医学图像配准和医学图像可视化技术。 本课程的实验和实践教学部分的内容包括对理论教学内容的验证，以及基于基本方法和算法的设计、综合，以及针对具体医学图像处理问题的创新性研究，侧重编程能力的锻炼，并安排了医院实地教学，使学生切实地了解技术在医疗领域的应用。 大连理工大学医学图像处理课程的教学团队经过八年的努力建设，精心打造了这门慕课课程，目的是帮助需要学习医学图像处理的朋友能够由浅入深、轻松愉快的进入学习状态，能够慢慢的了解医学图像处理的来龙去脉，并逐步掌握利用MATLAB进行图像算法设计的方法，进而能够通过编写程序解决学习和工作中的实际问题。 相信通过本课程的学习，学习者能够初步了解医学图像处理的基本知识，并将具备较好的图像处理算法思维能力和用计算机解决问题的编程能力，从而为进一步学习医学图像相关方面的知识打下坚实的基础。