醫學影像處理資源整理

這份document是為了當醫學影像處理的roadmap而製作。

如何開始？

影像基礎概念

相關課程

生醫影像處理
- 綜合性概念：
  - Matlab醫學影像處理基礎
    - 補充：生醫資訊處理——盧家峰老師：Matlab醫學訊號分析課程
  - 生醫影像處理基礎資源、名詞整理
  - 廣泛性概論硬體、方法部分概論：Edx:Introduction Biomedical Imaging
  - 實際範例：Exercises for 2015 Berkeley practical neuroimaging class
- 工具系列
  - Matlab影像處理基礎：
    - 郭彥甫老師：Matlab系列課程-影像處理（一）
    - 還有第二集
  - Python
    - Intro to Python for Data Science
    - Intermediate Python for Data Science
    - Biomedical Image Analysis in Python
    - [Package：Nipype——Workflows and interfaces for neuroimaging packages]
- 進階
  - 生醫影像處理概念：
    - 比較重點放在裡面講述的概念、如果不會R也還好～
  - 數學、理論類
    - 医学图像处理技术 Medical Image Analysis
    - 概念性統計講解：Statical-analysis-of-fmri-data
  - 臨床
  - 機器學習
    - 理論：
      - 李宏毅老師
      - 林軒田老師
    - 實作：莫煩
    - 醫學影像處理特製CNN Model：U-net

為什麼要學這個？

這裡覺得就多多舉例，看大家能獲得些什麼吧。

2015/3: An advanced image-processing mobile application for monitoring skin cancer

基礎概念：影像分析

影像的自取入後，就是數據。
- 鍾孝文老師：醫學影像淺淺淺概述（大概到p.23）

架構圖示

自數據分析的觀點來看主要能分成：
- 蒐集、處理、其他應用及推廣
  - 蒐集主要敘述取得方式，也就是正常進入電腦前的流程
  - 處理又分為前處理，主處理，後處理
    - 前處理是，將檔案/資料轉為你要處理的格式，進入電腦後到使用軟體處理之間。畢竟我們不太會拿ppt檔丟入excel，轉檔後也有許多要注意，包括先做濾波、平滑化（篩選、去掉較大顆粒的麵粉）
    - 主處理則會是每份需求的核心。
      - 相關如何主處理就是上面的學習資料，概念考量就是：你這份ppt是要傳達什麼？要怎麼說？
      - 就是要怎麼樣分析這些數據～
    - 後處理則是方便收訊人閱讀
      - 主要是視覺化（讓PPT變好看）
      - 或是更好的敘述（PPT用字、關鍵字之類）
  - 其他應用及推廣就是字面上的意思
- 整體考慮：這份處理的目的是要「給誰」「看到什麼」？

蒐集

to be continued…

處理

前處理

何謂前處理？
前處理範例：SPM fMRI Preprocess

主要會是格式定義的部分，可以想像參閱：醫學影像傳輸標準
- 常見的檔案還有 Neuroimaging Informatics Technology Initiative (Nifti), Minc等等。
- 詳細項目可以參閱這篇：Medical Image File Format
常見醫學影像格式：DICOM
- What is dicom?
  - 基本上醫學影像大多是用.dcm檔，也就是dicom檔。
  - DICOM：Digital Imaging and Communications in Medicine 為一種醫學影像的「協議（規範）」
- How to process DICOM?
  - 如何處理DICOM注意點
  - 實際相關工具
    - pydicom
    - npm-FNNDFC(AMI-Medical Image Javascript toolkit)

主處理

可以參考最上面

後處理

to be continued…

其他應用及推廣

to be continued…

補充說明

醫學影像發展史