医学图像处理是一个专门领域，它结合了计算机视觉、信号处理和医疗保健的技术。 对于希望建立基础知识、实施实用解决方案和探索高级主题的开发人员来说，有三本书脱颖而出。 这些资源平衡了理论与实际应用，对于从事医学影像项目的技术专业人员来说非常有价值。
对于基础概念，Isaac N. Bankman 编写的“医学图像处理：技术与应用” 是一个很好的起点。 它涵盖了图像增强、分割和配准等核心主题，并清晰地解释了直方图均衡化、边缘检测和傅里叶变换等算法。 这本书还包括来自 MRI、CT 扫描和超声的示例，帮助开发人员将理论与临床用例联系起来。 另一本重要的教材是 Gonzalez 和 Woods 编写的“数字图像处理”，虽然它不是医学专用，但它对图像过滤、压缩和形态学运算提供了严格的介绍。 对于 MATLAB 用户，Milan Sonka 等人编写的 “图像处理、分析和机器视觉” 提供了代码片段和练习，专门针对医学影像方面的挑战，例如肿瘤检测或器官分割。
专注于实际实现的开发人员可能更喜欢 Olivier Colliot 编写的 “Python 医学图像分析”。 本指南重点介绍了 SimpleITK、PyTorch 和 MONAI 等库，其中包含有关 3D 卷处理和深度学习模型部署等任务的教程。 Aurélien Géron 编写的“使用 Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow 进行动手机器学习” 包含医学影像示例，例如训练卷积神经网络 (CNN) 以对 X 射线进行分类。 对于以 MATLAB 为中心的工作流程，William Palm III 编写的 “工程师实用 MATLAB” 演示了如何预处理 DICOM 文件或对 MRI 扫描进行降噪。 这些书优先考虑代码优先的学习，使其非常适合原型设计管道或将 AI 模型集成到现有系统中。
高级从业者应该探索 Le Lu 等人编写的“医学图像分析中的深度学习”，它深入探讨了尖端主题，例如用于有限数据集的自监督学习和用于合成数据生成的生成对抗网络 (GAN)。 Zhou、Rueckert 和 Fichtinger 编写的“医学图像计算和计算机辅助干预手册”汇编了多模态配准（例如，对齐 PET 和 CT 扫描）和实时手术指导系统等主题的研究。 对于数学深度，Simon J.D. Prince 编写的“计算机视觉：模型、学习和推理” 解释了与分割或重建任务相关的概率模型和优化技术。 这些资源帮助开发人员应对诸如处理噪声数据、确保法规遵从性或扩展用于临床使用的算法等挑战。