上篇存在的问题 这周和小组同学一起讨论，分析存在问题主要是由于以下两个原因 间隔1度取一个方向，再在这个方向上做插值，这个1度的间隔本身就漏掉一些你点，并且会存在在边界处，越来越宽的情况 沿着当前方向计算时取出的点的坐标是浮点数，直接四舍侮五入造成的误差 解决方案 根据以上问题，**首先解决需要解决 ...
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2021-06-28 19:09:41
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1 基本概述 CLAHE是一个比较有意思的图像增强的方法，主要用在医学图像上面。之前的比赛中，用到了这个，但是对其算法原理不甚了解。在这里做一个复盘。 CLAHE起到的作用简单来说就是增强图像的对比度的同时可以抑制噪声 CLAHE的英文是Contrast Limited Adaptive Histo ...
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2020-07-27 09:45:11
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用NVIDIA Tensor Cores和TensorFlow 2加速医学图像分割 Accelerating Medical Image Segmentation with NVIDIA Tensor Cores and TensorFlow 2 医学图像分割是当前学术界研究的热点。这方面正在进行的 ...
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2020-06-20 18:26:42
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U-Net网络是典型的编解码网络，常用于图像分割 首先，准备数据 第一步，将nii格式医学图像转换为png格式，按给定窗位窗宽截断 1 import numpy as np 2 import cv2 as cv 3 import nibabel as nib 4 import os 5 from P ...
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2020-05-31 11:12:35
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V-Net网络是图像分割中以3D结构存在的编解码网络模型 V-Net网络在编码层引入残差结构。残差结构中，除了正常的卷积操作，还将卷积前的输入直接短路连接到输出端，这样网络可以学习到一个残差函数。学习残差可以加速收敛。编码网络用5×5×5卷积来提取图像特征，用步长为2，尺寸为2×2×2的卷积来代替最 ...
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2020-05-31 10:42:32
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最近花点时间琢磨一下dr图像的后处理。 本文处理的是dr图像，就是我们常见的医院dr设备采集到的图像，比如我们平时拍胸片，就是最常见的一种医学图像，图像一般是14或者16bit表示一个像素的值，所以灰阶比较多，信息量也比较大，而一般的显示器也就能显示256灰阶的图像，所以如何把图像的有用信息显示给用 ...
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2020-04-04 22:21:19
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医学图像分割：令R代表整个图像区域，对R的分割可看做将R分成若干个满足以下条件的非空子集(子区域){R1,R2,R3…Rn}。该集合满足以下特性： 所谓医学图像分割，就是根据医学图像的某种相似性特征（如亮度、颜色、纹理、面积、形状、位置、局部统计特征或频谱特征等）将医学图像划分为若干个互不相交的“连 ...
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2020-03-18 13:22:59
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医学图像存储与传输系统(PACS) 第一节 绪论 随着现代医学科技的迅速发展，计算机信息技术已越来越广泛地渗入到医学领域。在影像医学方面，突出表现为越来越多的成像方式在向数字化技术转化，数字化放射学、数字化影像科室乃至数字化医院已成为医疗卫生信息化的发展方向。 图像存储与传输系统(Picture A ...
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2020-03-18 11:41:54
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摘 要 在医学图像分割任务中，重点是从背景像素中检测和区分出代表感兴趣区域的前景像素。到目前为止，背景像素构成了图像中大多数像素。因此，对于背景像素而不是前景像素的检测存在一致的偏差。这导致基于深度学习的医学图像分割频繁出现的假阴性像素分类，即前景像素被错误地分类为属于背景像素类别。在本文中，我们提 ...
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2020-03-03 13:10:41
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ANTsPy主页：https://github.com/ANTsX/ANTsPy ANTsPy官方文档：https://antspyx.readthedocs.io/_/downloads/en/latest/pdf/ 配准ants.registration() import os import a ...
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2020-02-14 18:52:29
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