**医学影像图像处理 期末考试题**
**(考试时间：120分钟 总分：100分)**

**一、 选择题（每题2分，共20分）**

1. 在CT图像重建中，滤波反投影（FBP）算法的核心步骤是：
A. 直接对投影进行反投影
B. 先对投影进行傅里叶变换，再逆变换
C. 先对投影进行滤波（卷积），再进行反投影
D. 使用迭代法最小化误差函数

2. 下列哪种医学影像模态主要依赖于氢原子核在磁场中的特性？
A. CT
B. MRI
C. PET
D. 超声

3. 用于抑制MRI图像中脂肪信号的技术是：
A. 梯度回波
B. 脂肪饱和
C. 扩散加权
D. 灌注成像

4. 图像直方图均衡化的主要目的是：
A. 增强图像边缘
B. 扩大图像的动态范围，增强对比度
C. 去除图像噪声
D. 平滑图像

5. 在图像分割中，基于区域生长算法的关键要素不包括：
A. 种子点的选择
B. 生长准则（相似性准则）
C. 停止条件
D. 图像的梯度信息

6. 各向异性扩散滤波（如Perona-Malik模型）相比于高斯滤波的主要优势在于：
A. 计算速度更快
B. 能更好地平滑噪声同时保留图像边缘
C. 能完全去除椒盐噪声
D. 无需设置任何参数

7. 在医学图像配准中，将浮动图像的空间坐标通过一个变换模型映射到参考图像空间的过程，其目的是：
A. 图像分割
B. 图像增强
C. 实现图像间的几何对齐
D. 图像压缩

8. 用于评估图像分割结果与金标准（Ground Truth）之间重叠度的常用指标是：
A. 均方根误差（RMSE）
B. 峰值信噪比（PSNR）
C. 戴斯相似系数（Dice Coefficient）
D. 信噪比（SNR）

9. PACS系统的主要功能是：
A. 进行图像的三维重建
B. 图像的采集、存储、传输和显示
C. 自动诊断疾病
D. 控制影像设备的扫描参数

10. 在深度学习中，常用于医学图像语义分割的网络架构是：
A. 卷积神经网络（CNN）
B. 生成对抗网络（GAN）
C. U-Net
D. 循环神经网络（RNN）

**二、 简答题（每题5分，共30分）**

1. 简述医学图像处理的基本流程及其主要目标。
2. 什么是部分容积效应（Partial Volume Effect）？它对医学影像诊断可能造成什么影响？
3. 列举三种常见的医学图像噪声类型，并简述其来源或特点。
4. 解释图像插值在医学图像处理中的重要性，并列举两种常用的插值方法。
5. 简述阈值分割法的基本原理及其在医学图像分割中的局限性。
6. 什么是最大密度投影（MIP）？它主要应用于哪种医学影像的后处理？

**三、 计算与分析题（每题10分，共30分）**

1. **图像增强计算**：
有一幅8位灰度图像，其部分像素值分布过于集中，动态范围小。已知其原始灰度级范围为[40, 150]。现欲将其线性变换到整个[0, 255]范围。
（1）请写出线性变换的公式。
（2）计算原始灰度值为80的像素，变换后的灰度值是多少？（结果四舍五入取整）

2. **图像分割分析**：
给定一幅脑部MRI图像，需要分割出白质（WM）、灰质（GM）和脑脊液（CSF）。下图（此处应为题目附图，以文字描述代替）显示了该图像在WM、GM和CSF区域的近似灰度值分布直方图，呈现为三个重叠的高斯分布。
（1）这种直方图形状提示我们采用哪种经典的阈值分割或分类方法较为合适？
（2）如果采用该方法，请简述其基本思想。

3. **图像配准原理**：
在基于强度的图像配准中，我们通过优化一个相似性测度来寻找最佳变换参数。常用的测度包括互相关（CC）和互信息（MI）。
（1）互信息（MI）测度相比于互相关（CC）的主要优点是什么？
（2）为何互信息（MI）特别适用于多模态医学图像（如MRI与PET）的配准？

**四、 综合论述题（20分）**

近年来，人工智能特别是深度学习在医学影像图像处理领域取得了突破性进展。请结合课程所学，论述：
1. 深度学习在医学影像处理中的至少三个主要应用方向（例如：分割、分类、检测等），并分别举例说明。
2. 尽管前景广阔，但深度学习应用于临床医学影像分析仍面临哪些主要挑战？（请从数据、模型、临床验证、伦理等角度至少阐述三个方面）

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**答题须知：**
1. 所有答案请写在答题纸上，试卷上作答无效。
2. 保持卷面整洁，书写工整。
3. 祝各位同学考试顺利！

*(注：此为模拟试题，旨在考察学生对《医学影像图像处理》核心知识的掌握程度。实际考试题目可能根据教学重点有所调整。)*

本文由AI大模型（天翼云-Openclaw 龙虾机器人）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。