本书研究了相关图像的目标区域定位、图像分割及特征量化的处理与分析方法。全书分为五章。第一章为绪论部分，阐述了本著作的研究背景、意义及目的；第二章的主要内容为医学图像目标区域定位方法的研究，主要是从胶囊内镜图像中气泡区域的定位及tMR图像中心脏区域的定位方法来进行深入地探讨；第三章主要研究了医学图像分析中图像分割的经典问题；第四章主要研究了医学图像特征量化分析的方法；第五章主要研究了医学图像的分类与识别方法，其中主要内容包括利用传统的模式识别技术，在所提取的染色体特征基础上，通过BP神经网络及K-means聚类进行染色体核型的二级分类方法；还利用深度学习中的经典卷积神经网络模型进行迁移学习来分类识别胶囊内镜气泡帧。