~~~医学影像~~~

2019-04-04 三峡医专毕业考试首次我院开考

2018年7月，我院共接收重庆三峡医药高等专科学校毕业实习生31名，其中临床医学专业4名，针灸推拿专业2名，医学影像技术专业3名，药学专业1名，医学检验技术专业1名，康复医学技术专业5名，护理专业15名
Andy_7130·2021-06-21 21:19

大医同盟早产儿眼底病变医学影像智能识别系统问世

近日，大医同盟医生集团首个人工智能产品——早产儿眼底病变医学影像智能识别系统问世！随着我国新生儿重症医学水平的提高，越来越多的低体重早产儿得以存活，但早产儿视网膜病变(ROP)的发病率也呈上升趋势。
医盟爸爸·2021-06-19 15:24

人工智能在医学影像中的研究与应用

“人工智能+医学影像”，是将目前最先进的人工智能技术应用于医学影像诊断中，帮助医生诊断患者病情的人工智能具体应用场景。
chen1182487556·2021-06-15 11:01

成人高考年龄要求

成人高考没有年龄限制《满18岁均可参加报名》成人高考专科、本科热门专业分类：【医学类】：护理、药学、临床、口腔、中医、中药、康复、检验、医学影像……【农学类】：园林、园艺、林业、林学、农学、动物医学、畜牧兽医
吉林省成考教务·2021-06-14 00:00

医学影像数据格式转换（.mha转.jpg）

文章目录医学影像数据格式转换（.mha转.jpg）1.BRAST2015数据集介绍2.格式转换3.结果展示医学影像数据格式转换（.mha转.jpg）1.BRAST2015数据集介绍BRAST2015的数据集格式如上图所示
JMU-HZH·2021-06-10 17:53

CT医学影像的窗高窗位、CT值（Hu值）

窗宽所谓的窗宽(windowing)就是指用韩森费尔德(发明者)单位(HounsfieldUnit，简称HU)所得的数据来计算出影像的过程，不同的的放射强度(Raiodensity)对应到256种不同程度的灰阶值，这些不同的灰阶值可以依CT值的不同范围来重新定义衰减值，==假设CT范围的中心值不变，定义的范围一变窄后，我们称为窄窗位(NarrowWindow)，比较细部的小变化就可以分辨出来了==
春二一·2021-06-10 16:47

专业知识

专业知识各种医学影像成像理论，图像打印技术、照片冲洗技术、对比剂（新增、修改）单元细目要点要求十、各种影像设备成像理论（修改）1．X线成像基本原理(1)X线影像的形成(2)X线影像信息的传递(3)X线影像对比度与清晰度
Bambi_ddaa·2021-06-08 15:29

相关专业知识

二、相关专业知识影像设备、PACS、医学影像质量控制（修改、增加）影像解剖、CT/MR影像诊断基础、影像设备、PACS技术、医学影像质量管理单元细目要点要求五、人体影像解剖(包括平面和断面)1．头部(1
Bambi_ddaa·2021-06-05 18:11

人脸识别最全知识图谱

数字图像检索管理、医学影像分析、智能安检、人机交互等领域都有计算机视觉
小白学视觉·2021-05-31 10:00

深度学习在图像超分辨率重建中的应用

【嵌牛导读】超分辨率技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。
也突然·2021-05-08 07:37

为何我们正处于高估AI的危险中？

机器可以像放射科医生一样阅读医学影像，也可以使汽车行业开发自动驾驶汽车。然而，这项技术正处于被高估的危险中，并且，在实现机器智能，满足人类多样性之前，我们还需要做大量的工作。
智能观·2021-05-08 06:26

三维重建初探(整理的一些资料及论文分享)

研究僧上了一年，虽说研究的是CV方面的东西，但基本还是处于小白阶段，忙来忙去不知道忙了些啥就这么荒废了一年（捂脸跑），最近接触了一些三维重建方面的内容，一直也对这方面的东西比较感兴趣，像什么建筑重建啦，医学影像重建啦
XmasReindeer·2021-05-06 08:46

数字图像处理课程设计---基于CNN(卷积神经网络)的医学影像识别

文章目录1.实验背景2.实验目的与意义3.环境搭建与数据集3.1环境搭建3.2数据集准备4.实验步骤4.1初始设置4.2数据预处理4.3构建模型4.3.1卷积层4.3.2激活函数层4.3.3池化层4.3.4Dropout层4.3.5Flatten层4.3.6全连接层（Dense）4.3.7Softmax4.3.8自己搭建的三次网络5.实验结论5.1训练参数对比5.2激活函数对比5.3损失函数对比5
小天才才·2021-04-28 21:39

【论文翻译】Medical Image Synthesis for Data Augmentation and Anonymization using Generative Adversaria...

医学影像数据集往往是不平衡的，因为病理发现通常是罕见的，这带来了重大的挑战，当训练深入学习模型。在这项工作中，我们提出了一种方法来生成合成异常的MRI图像与脑肿
hy_238f·2021-04-27 06:08

华德福儿童的三个七年发展对应儿童大脑的发展

解剖学功能图片发自App我的专业原来是医学影像，那解剖学是所有医学生的基础课，我们先来说一下大脑的主要构造，分成大脑皮质，脑干、小脑和边缘系统。
草莓一家的元气生活·2021-04-20 22:44

解决神经网络模型不收敛的几个步骤

项目场景：近些时间，在和老师做关于基于深度学习的医学影像的语义分割实验，但在模型训练的过程中发现了模型无法收敛的问题，为了解决这个问题，真可谓焦头烂额，每天爆肝，为了使得其他热爱深度学习的小伙伴在训练模型的过程中也出现这种错误
热爱DL的全国顶尖学渣·2021-04-18 18:22

最多跑一次：“有云医康不用再打印胶片啦！”

医学影像中心进入数字影像“云”时代你还在医院苦苦等待打印胶片吗？还拎着一堆厚重的胶片来回奔波？想扔又不敢扔，不扔又占地方？现在都不需要了！进入数字化智能时代的今天，“云影像”带给您更好的就医体验。
云医康·2021-04-17 16:19

惊蛰 | 「西安高尚医学影像」愿所有美好 与春天一起醒来

微雨众卉新一雷惊蛰始今天我们迎来二十四节气中一个充满动感的节气惊蛰活泼泼的春天正款款向我们走来惊蛰是怎样的1、惊蛰是多彩的桃花粉蕾点染枝头柳树新叶抽芽吐绿烟红露绿晓风香正是春光无限好2、惊蛰是热闹的蜜蜂穿梭，蝴蝶起舞黄鹂鸣翠柳，鸳鸯戏水间蛰伏一冬的小动物们纷纷出动尽情享受春日的和风暖阳3、惊蛰也是忙碌的燕子忙着衔泥筑巢松鼠忙着觅食补充体力田家几日闲，耕种从此起农忙时节也要开始了惊蛰的标志性物候在古
高尚医学影像·2021-04-14 20:05

深度学习在医学影像的创新

一、医学影像分割有助于临床工作图像分割在影像学诊断中大有用处。自动分割能帮助医生确认病变肿瘤的大小，定量评价治疗前后的效果。除此之外，脏器和病灶的识别和甄别也是一项影像科医生的日常工作。
花开山岗红艳艳·2021-03-24 09:03

PyRadiomics工具包使用说明

cloud.tencent.com/developer/article/1660808https://cloud.tencent.com/developer/article/1662581(一)理论篇医学影像组学特征值
介壳·2021-03-15 10:21

CVPR2021论文分方向整理: 目标检测/图像分割/医学影像等25个方向（持续更新）

从论文ID公布以来，极市一直在对CVPR进行实时跟进，我们在Github上对CVPR2021论文进行了整理和分类，涵盖的方向有：目标检测、图像分割、图像处理、医学影像、目标跟踪、人脸、姿态估计、图像检索
极市平台·2021-03-09 18:23

京津冀符合要求的二三级医院基本实现临床检验结果互认

43项临床检验结果在京津冀485家医疗机构实现互认，21项医学影像检查资料在三省市176家医疗机构试行共享，基本覆盖了符合要求的二三级医疗机构、独立医学检验实验室及民营医疗机构。
长安街知事·2021-02-26 06:41

京津冀符合要求的二三级医院基本实现临床检验结果互认

43项临床检验结果在京津冀485家医疗机构实现互认，21项医学影像检查资料在三省市176家医疗机构试行共享，基本覆盖了符合要求的二三级医疗机构、独立医学检验实验室及民营医疗机构。
长安街知事·2021-02-26 05:36

京津冀符合要求的二三级医院基本实现临床检验结果互认

43项临床检验结果在京津冀485家医疗机构实现互认，21项医学影像检查资料在三省市176家医疗机构试行共享，基本覆盖了符合要求的二三级医疗机构、独立医学检验实验室及民营医疗机构。
长安街知事·2021-02-26 04:31

京津冀符合要求的二三级医院基本实现临床检验结果互认

43项临床检验结果在京津冀485家医疗机构实现互认，21项医学影像检查资料在三省市176家医疗机构试行共享，基本覆盖了符合要求的二三级医疗机构、独立医学检验实验室及民营医疗机构。
长安街知事·2021-02-26 03:56

京津冀符合要求的二三级医院基本实现临床检验结果互认

43项临床检验结果在京津冀485家医疗机构实现互认，21项医学影像检查资料在三省市176家医疗机构试行共享，基本覆盖了符合要求的二三级医疗机构、独立医学检验实验室及民营医疗机构。
长安街知事·2021-02-26 01:21

京津冀符合要求的二三级医院基本实现临床检验结果互认

43项临床检验结果在京津冀485家医疗机构实现互认，21项医学影像检查资料在三省市176家医疗机构试行共享，基本覆盖了符合要求的二三级医疗机构、独立医学检验实验室及民营医疗机构。
长安街知事·2021-02-26 00:45

京津冀符合要求的二三级医院基本实现临床检验结果互认

43项临床检验结果在京津冀485家医疗机构实现互认，21项医学影像检查资料在三省市176家医疗机构试行共享，基本覆盖了符合要求的二三级医疗机构、独立医学检验实验室及民营医疗机构。
长安街知事·2021-02-25 23:40

京津冀符合要求的二三级医院基本实现临床检验结果互认

43项临床检验结果在京津冀485家医疗机构实现互认，21项医学影像检查资料在三省市176家医疗机构试行共享，基本覆盖了符合要求的二三级医疗机构、独立医学检验实验室及民营医疗机构。
长安街知事·2021-02-25 22:34

京津冀符合要求的二三级医院基本实现临床检验结果互认

43项临床检验结果在京津冀485家医疗机构实现互认，21项医学影像检查资料在三省市176家医疗机构试行共享，基本覆盖了符合要求的二三级医疗机构、独立医学检验实验室及民营医疗机构。
长安街知事·2021-02-25 21:00

京津冀符合要求的二三级医院基本实现临床检验结果互认

43项临床检验结果在京津冀485家医疗机构实现互认，21项医学影像检查资料在三省市176家医疗机构试行共享，基本覆盖了符合要求的二三级医疗机构、独立医学检验实验室及民营医疗机构。
长安街知事·2021-02-25 19:53

虚拟内窥镜VE 医学影像 渲染坐标变换 绕任意向量旋转矩阵

1问题的提出内窥图像生成的过程，是在观测点Osn沿着Ysn的方向进行平行光照射，对光线上经过体素进行渲染，渲染得到的结果图像就是内窥镜图像。本文，不讨论光照模型，只关注坐标的变换。所以，关键点就是求Osn到Ov的转换矩阵，进而计算在Osn中的坐标，映射到在坐标系Ov中的实际体素坐标。以上的是一个直观的问题描述，在实际渲染算法引擎中，坐标系Osn到坐标Ov之间的变换，是通过一系列的变换的集合，下图就
恒哥的爸爸·2021-02-24 23:07

DAY-21 目标检测/ 图像分割/ 医学影像/ 目标跟踪/ 人脸识别的相关综述

DAY-21目标检测/图像分割/医学影像/目标跟踪/人脸识别的相关综述原文链接：https://bbs.cvmart.net/articles/4138#reply4821目标检测综述DeepDomainAdaptiveObjectDetection
Sylvia_Lan·2021-02-10 17:24

WACV 2021 论文大盘点-医学影像篇

本文对WACV2021中医学相关论文进行总结，包含医学图像分类、分割、着色、合成以及智能诊断报告生成。共计8篇，如有遗漏，欢迎补充。下载包含这些论文的WACV2021所有论文，请点击：『WACV2021开幕，更偏重技术应用，附论文下载』脑皮层表面重建DeepCSR:A3DDeepLearningApproachforCorticalSurfaceReconstruction本篇文章为WACV202
OpenCV中文网公众号·2021-02-09 23:47

《智源社区周刊：预训练模型》第1期：吴恩达团队医疗影像预训练、快手落地万亿参数模型...

本期贡献者：亓宗帅李卓然常政研究动态我们从生成式预训练、多模态预训练、图神经网络预训练、知识图谱预训练、模型改进、医学影像预训练这几个方面，向大家推荐6篇值得一读的最新预
BAAIBeijing·2021-02-09 12:00

盘点 | 2020年「21篇」医学影像算法最佳综述

点击上方，选择星标或置顶，不定期资源大放送！阅读大概需要15分钟Follow小博主，每天更新前沿干货仅作学术分享，不代表本公众号立场，侵权联系删除转载于：作者丨cynthiayawain编辑丨极市平台引言在过去的一年中，计算机视觉领域出现了许多优秀的工作，并推动了相关领域的技术发展与进步。因此，在2021年初，我们对2020年出现的全部计算机视觉综述论文进行了分方向梳理，希望能帮助大家学习进步。本
深度学习技术前沿·2021-02-04 13:00

【图像分割】基于GUI界面之医学影像分割【Matlab 126期】

一、简介基于matlabGUI界面医学影像分割二、源代码functionvarargout=brain_ysw(varargin)%BRAIN_YSWMATLABcodeforbrain_ysw.fig
星斗月辉·2021-02-02 13:42

【图像分割】基于matlab GUI界面医学影像分割【含Matlab源码 184期】

一、简介基于matlabGUI界面医学影像分割二、源代码functionvarargout=brain_ysw(varargin)%BRAIN_YSWMATLABcodeforbrain_ysw.fig
紫极神光·2021-01-31 10:08

多标签分类问题概况 及 医学影像分类的思考

多标签分类问题概况及医学影像分类的思考最近在做眼底图像的多标签分类，读了一下武大的刘威威老师的综述TheEmergingTrendsofMulti-LabelLearning1，自己也看了一点医学影像分类和自然图像多标签分类的文章
blueyo0·2021-01-16 12:58

人工智能+医学影像结合应用的4大核心价值

“人工智能+医学影像”，是将目前最先进的人工智能技术应用于医学影像诊断中，帮助医生诊断患者病情的人工智能具体应用场景。借着疫情因素的影响与推动，目前这种应用在医疗领域已经非常广泛。
阿里云视觉智能·2021-01-13 20:56

深度学习在医学影像中的研究进展及发展趋势

点击上方蓝字关注我们深度学习在医学影像中的研究进展及发展趋势王丽会1,2,秦永彬1,21贵州省智能医学影像分析与精准诊断重点实验室，贵州贵阳5500252贵州大学计算机科学与技术学院，贵州贵阳550025
唐名威·2021-01-11 17:00

这7个医学类专业很吃香，想学医可以参考！

对于想要报考医学类专业的同学，可以参考~01医学影像学专业医学影像学专业在医学专业中还是很吃香的，也是很重要的。最关键的是这个专业目前的需求量还是很不错的，就业压力小，工作压力也不大。
高考网·2021-01-11 00:00

inception v4 官方实现_图像分类Inception-v4_飞桨-源于产业实践的开源深度学习平台...

图像分类-Inception-v4类别计算机视觉(PaddleCV)应用人脸安防交通场景识别图像内容检索相册归类医学影像识别模型概述Inception-v4将Inception模块与ResidualConnection
weixin_39707851·2020-12-19 14:46

Pytorch-UNet医学影像分割处理-踩坑及经验

目录基本情况介绍模型结构预处理代价函数选择优化器选择训练参数调整基本情况介绍下图为某病人心脏切片，希望在图上分割出其四个心室。标签如下图：总共9个心脏，平均每个18张切片，图片大小512512，人工裁剪到了272272来聚焦中心部位。模型结构我是直接用了github上别人写的模型，在使用时需要留意通道数；各层输出的shape；自己图片的size需不需要padding，需不需要调整kernelsiz
IIDEAT·2020-12-15 15:25

envi的纹理特征统计量_图解医学影像纹理特征

在医学影像分析中，纹理（texture）特征被广泛地应用于定量化描述病灶的特性。相比病灶影像的统计学特征和形状特征，纹理特征的计算往往较为复杂，不易于搞懂其背后的原理。
weixin_39900045·2020-12-15 11:09

【项目合作】生物信号成像下的动物胃运动建模

备注：医学医学影像与生物信号处理交流群扫码备注拉你入群。OpenCV中文网微信号
OpenCV中文网公众号·2020-12-14 18:50

医学图像的 有损压缩 以及可接受的 压缩比

这里写自定义目录标题医学影像的数字化使得CT、MR、PET等医学影像能够很好地在计算机中存储，但是随着影像质量提高和数量的增加，储存医学影像需要消耗的存储资源也在不断增加，其速度甚至超过前者。
钉马掌的小铁匠·2020-12-02 22:37

pytorch打印模型参数_小白学PyTorch | 13 EfficientNet详解及PyTorch实现

【笔者感谢】：近期分享了秋招几十场的算法面经，感谢大家的阅读与点赞支持秋招总结|一个非Top学校的跨专业的算法应届研究生的几十场面试【新闻】：近期公众号读者交流群建立了“医学影像炼丹分群”，群仅仅作为学术技术交流
weixin_39615596·2020-11-29 12:00

Amazon SageMaker 助力医学影像AI诊断技术

目前最新的计算断层成像（CT）、核磁共振成像（MRI）以及超声影像（US）等多种医学成像技术不仅实现了对肿瘤病变的高分辨率成像，同时还可以结构及功能多模态成像，从而实现对肿瘤病变无创检测。但是目前临床基于影像的肿瘤诊断和治疗主要依赖于医生的个人经验和主观评判。然而，目前成像模态多样化，信息量也越来越大，凭借医生的个人判断也越发具有挑战性。如何通过AI技术对肿瘤影像数据进行全自动、精准的诊断和治疗规
AWS_AI开发者社区·2020-11-13 23:41

【文献解读】science-利用空间转录组学对组织切片中的基因表达进行可视化和分析

今天介绍空间转录组学的第一篇文章，来自瑞典卡罗林斯卡研究机构的开发的空间转录组学技术，这开创了一个很好的模式，为后边时空组学的发展带来了启示，为医学影像革命具有重要推动作用。
六博说·2020-10-30 21:55
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