Biomedical Image Understanding focuses on image understanding and semantic interpretation, with clear introductions to related concepts, in-depth theoretical analysis, and detailed descriptions of important biomedical applications. It covers image processing, image filtering, enhancement, de-noising, restoration, and reconstruction; image segmentation and feature extraction; registration; clustering, pattern classification, and data fusion. Important clinical applications, such as virtual colonoscopy, ocular disease diagnosis, and liver tumor detection, are included. Each chapter is self-contained and provides the essential principles, methods, case studies, and applications related to specific imaging modalities, anatomical regions, and pathological diagnoses.

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