引言 已经有很多U Net Like的神经网络被提出。 U Net适用于医学图像分割、自然图像生成。 在医学图像分割表现好： 1. 因为利用了底层的特征（同分辨率级联）改善上采样的信息不足。 2. 医学图像数据一般较少，底层的特征其实很重要。 不只是医学图像，对于二分类的语义分割问题，类 UNet ...
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2018-10-22 14:41:44
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NiftyNet项目介绍 简述 NiftyNet是一款开源的卷积神经网络平台，旨在通过实现医学图像分析的深度学习方法和模块，支持快速原型和再现性，由WEISS (Wellcome EPSRC Centre for Interventional and Surgical Sciences), CMIC ...
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2018-10-16 22:11:51
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写在前面： 一直没有整理的习惯，导致很多东西会有所遗忘，遗漏。借着这个机会，养成一个习惯。 对现有东西做一个整理、记录，对新事物去探索、分享。 因此博客主要内容为我做过的，所学的整理记录以及新的算法、网络框架的学习。基本上是深度学习、机器学习方面的东西。 第一篇首先是深度学习图像分割——U-net网 ...
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2018-09-02 17:16:36
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转自：图像分析：二值图像连通域标记 一、前言 二值图像，顾名思义就是图像的亮度值只有两个状态：黑(0)和白(255)。二值图像在图像分析与识别中有着举足轻重的地位，因为其模式简单，对像素在空间上的关系有着极强的表现力。在实际应用中，很多图像的分析最终都转换为二值图像的分析，比如：医学图像分析、前景检 ...
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2018-08-30 00:10:38
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全局直方图均衡化 直方图均衡化通过调整图像的直方图来增强图像的对比度，经常使用在医学图像分析中。 例如一幅8*8图像像素值如下： 对各个像素值进行计数： 得到累计概率分布： 其中均衡化后的像素值计算公式为： 前面的标题全局直方图均衡化，代表着直方图在整个图像计算，这样会有一个缺点，图像的部分区域会显 ...
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2018-06-28 20:45:36
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恢复内容开始 最近在做最后的论文部分，其中有最基础的一部分是对数据的读取。 主要是在我读取的时候接触到多重不一样的数据，比如.dicom, nii, rawb数据等 1. raw数据(主要来自brainWeb的影像) 个人做的是医学图像配准，对于医学图像极端渴求。首先我用了brainWeb的数据进行 ...
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2018-04-09 13:09:15
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ITK是一个功能很强大的医学图像处理公开库，搭配VTK用以显示图像，可以实现几乎所有医学图像处理的功能需要。ITK通常以C++包进行提供，当然也可以自己编译为Python包，不过编译过程比较繁琐耗时，而且很容易踩坑。但ITK官方进行的Python封装SimpleITK，则直接可以拿来使用；虽然有部分 ...
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2018-04-03 15:28:17
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作者：AI研习社链接：https://www.zhihu.com/question/57523080/answer/236301363来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 今天我给大家介绍一下 CVPR 2017 关于医学图像处理的一篇比较有意思的文章，用的 ...
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2018-02-01 10:44:55
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转载：http://www.jianshu.com/p/2d06a1a01cc3 这两天由于公司需要， 自己编写了一个用于接收dicom文件(医学图像文件)的server. 经过各种coding-debuging-coding-debuging之后, 终于上线了, 上线后心里美滋滋的, 一切正常. ...
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2018-01-25 00:15:52
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今天在网上看到一篇2017年的论文，是关于图像配准的，偏医学图像，主要是讲针对于3D耳蜗医学图像的自动配准的问题，因为现存的技术都是医生使用手动成像进行图像配准和分割，非常耗时，而且耳蜗的体积非常小，结构复杂，这对于多模态耳蜗图像的自动配准来说是一个巨大的挑战。这篇论文提出了一种多模态人耳蜗图像的自 ...
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2017-12-14 03:27:25
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