医学三维重建

ai垂直领域和水平领域如何理解?

在这些领域中，AI技术被用于医学诊断、风险评估、销售预测、智能交通管理等特定领域的应用。水平领域（HorizontalDoma
王摇摆·2025-03-05 12:21

深度学习算法模型：从原理到未来

从手机中的语音助手到医学影像的智能诊断，从自动驾驶汽车到生成式AI创作的诗歌和画作，深度学习算法模型正逐渐渗透到社会的每个角落。
YDH_AlwaysRunning·2025-03-05 00:20

统基化磁珠是一种表面修饰有巯基（-SH）的磁性微球

巯基化磁珠是一种表面修饰有巯基（-SH）的磁性微球，在生物医学、生物化学等领域有广泛应用。
星贝爱科生物-xb·2025-03-05 00:48

集成化信息化信号采集处理系统 一体化生物医学信号采集系统 机能集成化信号采集与处理系统

实验平台技术指标：（MHO561-6O623O7）1.1、整机外形尺寸：1500（±20）mm×740（±10）mm×2100mm（±20）（长*宽*高）；1.2、实验台操作面积：1220（±10）mm×740（±10）mm（长*宽）；1.3、实验台面离地高度：两侧各830-850mm；1.4、输液架离台面高度：1000-1200mm；1.5、输液架移动范围：两侧各600mm；1.6、实验台制造工
minhong1001·2025-03-04 18:32

顶配版SAM：由分割一切迈向感知一切

然而，迈向更高效的视觉感知则需要在单个模型中实现全面的视觉理解，以助力于更广泛的应用场景，如自动驾驶、安防监控、遥感以及医学图像
猛码Memmat·2025-03-04 13:23

医院信息科医疗语言大模型开发的风险洞察与避坑策略

从辅助医生进行疾病诊断、提供临床决策支持，到助力医学文献分析、药物研发等，医疗语言大模型展现出了巨大的应用潜力。
Allen_LVyingbo·2025-03-04 09:57

【Python】OpenCV算法使用案例全解

从简单的图像滤波到复杂的三维重建，OpenCV涵盖了计算机视觉领域的众多算法。本文将详细介绍OpenCV中常见算法的使用案例，帮助读者更好地理解和应用这些强大的工具。
岱宗夫up·2025-03-04 07:43

书籍-《医学图像分析（论文版）》

MedicalImageAnalysis作者：AlejandroFrangi，JerryPrince，MilanSonka出版：AcademicPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《医学图像分析
·2025-03-03 17:24

刘舒文护编---去年护理编第一，我想说...

✅考试重点职测常识判断：1、医学常识：重点掌握基础医学知识、临床医学
好运妙妙·2025-03-03 12:11

MATLAB环境下从信号中去除60Hz工频干扰噪声

从信号中去除60Hz工频干扰噪声是信号处理中的常见需求（尤其在生物医学、工业传感等领域）。1.工频干扰特性分析来源：电力线耦合（如50/60Hz交流电）、设备接地不良、电磁辐射。
Luis Li 的猫猫·2025-03-02 16:02

智慧医疗伙伴：AI助手与医疗知识库的协同创新

在数字化转型的大潮中，医疗行业正以前所未有的速度探索提升医疗服务质量、优化医疗资源配置、加速医学研究的途径。
LJ_Kindi·2025-03-02 07:44

基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面

该系统采用YOLOv8目标检测模型，结合经过标注和处理的医学影像数据集，能够高效且准确地检测并分类糖尿病视网膜病变的不同严重程度。
FL1623863129·2025-03-01 13:10

PyRadiomics 安装与使用教程

PyRadiomics安装与使用教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pyradiomics1.项目目录结构及介绍PyRadiomics是一个用于从医学图像中提取放射组学特征的开源
符凡言Elvis·2025-02-28 22:16

吲哚菁绿标记牛血清白蛋白|ICG-BSA

良好的生物相容性：ICG-BSA在生物体内具有良好的生物相容性，对细胞和组织无毒副作用，适用于生物医学研究和生物技术应用。稳定性好：ICG-BSA复合物在水溶液中稳定
星贝爱科·2025-02-28 01:37

UNet：UNet在自然环境监测中的应用案例_2024-07-24_09-14-11.Tex

其设计初衷是为了在生物医学图像分析中进行细胞和组织的精确分割，但因其高效性和准确性，迅速在自然环境监测、遥感图像分析、卫星图像处理等领域找到了应用。架构原理UNet模型采用了一个编码
chenjj4003·2025-02-27 21:29

深度学习的前沿与挑战：从基础到最新进展

循环神经网络（RNN）3.生成对抗网络（GAN）4.变分自编码器（VAE）5.自注意力机制与Transformer深度学习的应用1.计算机视觉2.自然语言处理（NLP）3.语音识别与合成4.推荐系统5.医学影像分析深度学习面临的挑战结语引言深度学习
Jason_Orton·2025-02-27 03:09

【openCV-66】内参矩阵和外参矩阵

外参矩阵与内参矩阵在计算机视觉、相机标定和三维重建等领域，内参矩阵和外参矩阵是描述相机如何将三维世界映射到二维图像的重要工具。它们分别描述了相机的内部特性和外部位置，是相机标定的核心组成部分。
华东算法王·2025-02-27 02:03

从中医到代码：用Java揭开《皇帝内经》的神秘面纱

《皇帝内经》是一部古代中国医学经典，主要涵盖了中医的理论和实践，而Java编程则是一种现代的编程语言，两者在本质上属于不同的领域。
guzhoumingyue·2025-02-26 20:45

ChatGPT版本差异分析大全

2.推理与准确性o1系列在复杂推理任务中表现卓越：通过CoT（链式推理）技术分解复杂问题，在医学临床案例测
爱吃青菜的大力水手·2025-02-26 17:26

未来至少十年时间里，哪些行业的岗位更有发展前景且很难被人工智能替代？

在人工智能技术快速迭代的背景下，未来十年内，以下六大类行业因其对人类独特能力的依赖，将展现出强大的抗替代性，并成为具有长期发展潜力的领域：一、医疗健康行业：生命科学与人文关怀的交织复杂决策与不确定性应对医学诊断需要结合患者个体差异
向贤·2025-02-26 09:58

点云配准（点云拼接）论文综述

该技术广泛应用于自动驾驶、增强现实、工业检测、医学影像等领域。随着传感器技术（如LiDAR、RGB-D相机）的进步与深度学习的发展，点云配准方法经历了从传统优化算法到数据驱动模型的演变。本文系统综
点云SLAM·2025-02-26 08:47

【PyTorch 实战2：UNet 分割模型】10min揭秘 UNet 分割网络如何工作以及pytorch代码实现（详细代码实现）

UNet网络详解及PyTorch实现一、UNet网络原理  U-Net，自2015年诞生以来，便以其卓越的性能在生物医学图像分割领域崭露头角。
xiaoh_7·2025-02-25 22:37

【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net：Semantic segmentation with PyTorch

项目介绍二、项目实战2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测：predict.pyU-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构
胖墩会武术·2025-02-25 21:04

论文学习3：深度学习增强的光声成像（PAI）的最新进展（综述）

原文链接有空可以细看，这里中列出了文中提到的部分研究结果写作大纲1.引言光声成像（PAI）的介绍，它结合了光学和超声成像的优点，为生物医学成像提供了一种有前景的模态。
superace7911·2025-02-25 15:50

虚拟现实医疗：技术创新与应用前景

虚拟现实（VirtualReality,VR）医疗是近年来随着虚拟现实技术的快速发展而崛起的一个新兴领域，它结合了计算机图形学、传感技术、互动技术与医学的深度融合，通过模拟真实的三维虚拟环境，让医生、患者
给生活加糖！·2025-02-25 11:49

工业机器视觉（一）

文章目录前言机器视觉的定义人与机器的视觉系统机器视觉系统与人的视觉的对比机器视觉技术发展机器视觉与计算机视觉机器视觉的应用工业检测中的应用医学诊断中的应用机器视觉系统工业机器视觉系统的组成关键组成部分工业机器视觉系统开发过程前言最后编辑时间为
头疼的程序员·2025-02-25 09:38

联邦学习与边缘模型优化赋能医疗诊断新路径

联邦学习框架通过分布式模型训练机制，有效破解医疗机构间的数据壁垒，使跨机构的医学影像、病理数据在不离开本地服务器的前提下完成知识共享。
智能计算研究中心·2025-02-25 03:26

联邦学习优化驱动医疗诊断新突破

这一技术突破为医学影像识别、病理特征分析等场景提供了新的技术路径，特别是在肿瘤筛查领域，通过迁移学习实现跨病种知识迁移，配合超参数自动调优机制，可使模型在有限标注数据下达到95%以上的病灶识别准确率
智能计算研究中心·2025-02-25 03:26

SAM应用：医学图像和视频中的任何内容分割中的基准测试与部署

医学图像和视频中的任何内容分割：基准测试与部署目录摘要：一、引言1.1SAM2在医学图像和视频中的应用二.结果2.1数据集和评估协议2.2二维图像分割的评估结果三讨论四局限性和未来的工作五、方法5.1数据来源和预处理
烧技湾·2025-02-25 02:42

simpleITK - Registration - SimpleITKv4配准 配准改进

医学图像中解剖地标或基准标记的定位是一项常见任务，既用于初始化两幅图像之间基于强度的配准，也用于计算机辅助干预中图像空间和物理空间之间的配准。在此笔记本中，我们的
努力减肥的小胖子5·2025-02-24 13:12

解锁机器学习核心算法 | 线性回归：机器学习的基石

无论是预测房价走势、剖析股票市场波动，还是钻研生物医学数据、优化工业生产流程，线性回归皆能大显身手。本质上，线性回归是一种用于构建变量间线性关系的统计模型。
紫雾凌寒·2025-02-24 08:35

6.日常英语笔记

It’sapitythatmyEnglishhasn’timprovedmuch,andI’mnotabletochatwithyoufreely.lung肺pulmonary医学中的肺部相关的pulmonarydisease
yan_baby_liu·2025-02-24 08:04

第八章 医学图像的配准和融合

第八章医学图像的配准和融合一概述根据医学图像所提供的信息可将图像分为两类：解剖结构图像和功能图像。
数据分析能量站·2025-02-24 06:24

图像信息的配准和融合

第八章医学图像的配准和融合一概述根据医学图像所提供的信息可将图像分为两类：解剖结构图像和功能图像。
数据分析能量站·2025-02-24 06:24

三维重建（十三）——多视角重建

文章目录一、多视角重建1.1SFM（StructurefromMotion）1.2NRSFM（Non-RigidStructurefromMotion）1.3TheRelightables:VolumetricPerformanceCaptureofHumanswithRealisticRelighting二、基于可微渲染的多视角重建三、数据采集策略3.1相机配置与布置3.2视角覆盖与重叠3.3光
周末不下雨·2025-02-23 19:07

边缘计算与联邦学习驱动医疗影像特征工程优化

本研究针对医疗影像分析场景中跨机构数据共享的复杂性，提出基于边缘计算与联邦学习的协同优化框架，通过分布式特征工程重构医学图像的解析范式。
智能计算研究中心·2025-02-23 11:40

Python进行简单医学影像分析的示例

以下是一个使用Python进行简单医学影像分析的示例，这里我们以常见的DICOM格式医学影像为例，使用pydicom库读取DICOM文件，使用matplotlib进行影像显示，使用scikit-image
go5463158465·2025-02-23 08:49

◼️孕期饮食红黑榜｜这3类“健康“蔬菜竟是胎儿刺客！营养师紧急预警[特殊字符]

1️⃣黑木耳——双重陷阱杀手营养悖论：含铁量≈猪肝70%却成细菌培养皿⚠️实验室数据：浸泡超4小时米酵菌酸激增1200倍（国家食品安全中心2025）❗️致命点：凝血功能障碍孕妇误食致出血率↑23%（《围产医学
baolutaiqi·2025-02-21 16:45

【matlab】采用傅立叶变换空间载波法从强度分布恢复相位分布

生物医学成像：用于相位对比显微镜中的相位恢
鱼弦·2025-02-21 15:00

【深度学习】Unet的基础介绍

U-Net是一种用于图像分割的深度学习模型，特别适合医学影像和其他需要分割细节的任务。如图：Unet论文原文为什么叫U-Net？U-Net的结构像字母“U”，所以得名。
牧歌悠悠·2025-02-21 11:34

图像检测分析难题？三维天地引入YOLO目标检测技术带来全新解决方案！

无论是医学影像诊断、材料科学、食品检测还是质量控制,都依赖于精确的图像分析来提高检测的效率和准确性。
资讯分享周·2025-02-21 08:02

计算机信息检索在医学中的应用,探索医学文献检索在医学期刊编辑中的重要性及应用...

医学文献检索论文独家整理10篇之第三篇：探索医学文献检索在医学期刊编辑中的重要性及应用摘要：经济的发展推动了社会进步，计算机技术的出现和发展使人们对医疗、科技、政治等各个领域有了更加全面的认识和了解。
黄恒乐·2025-02-21 05:46

代理IP助力AI图像处理，开启行业新篇章

从人脸识别、自动驾驶到医学影像分析，AI图像处理技术无处不在，发挥着不可
傻啦嘿哟·2025-02-20 13:38

SAT-3D饮食行为训练系统在营养教学中的应用心得体会

在营养学领域的探索之旅中，我有幸深入接触并实践了SAT-3D膳食诊断和饮食行为训练系统（以下简称SAT-3D系统，研制单位：上海共荣医学科技有限公司），这一经历不仅极大地拓宽了我的专业视野，也让我在营养实训教学上获得了前所未有的启示与感悟
上海GR·2025-02-20 10:08

深度学习在医疗影像分析中的革命性应用

深度学习在医疗影像分析中的革命性应用引言医疗影像分析是现代医学中不可或缺的一部分，特别是在疾病诊断和治疗过程中发挥了至关重要的作用。随着深度学习技术的发展，医疗影像分析的效率和准确性得到了显著提升。
Echo_Wish·2025-02-20 07:48

【机器学习】基于3D CNN通过CT图像分类预测肺炎

1.引言1.1.研究背景在医学诊断中，医生通过分析CT影像来预测疾病时，面临一些挑战和局限性：图像信息的广度与复杂性：CT扫描生成的大量图像对医生来说既是信息的宝库也是处理上的负担。
MUKAMO·2025-02-20 07:43

MONAI 1.4新版本发布，抢先体验MAISI扩散模型以及VISTA交互式分割模型

MAISI在数据增强和创建逼真的医学成
Tina姐·2025-02-19 23:38

TotalSegmentator：一站式医学影像分割工具

TotalSegmentator：一站式医学影像分割工具TotalSegmentatorToolforrobustsegmentationof>100importantanatomicalstructuresinCTimages
柯江同·2025-02-19 23:34

️ 总览：TotalSegmentator - 医学影像分割的革新者

️总览：TotalSegmentator-医学影像分割的革新者TotalSegmentatorToolforrobustsegmentationof>100importantanatomicalstructuresinCTimages
金斐茉·2025-02-19 23:34

探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具

它由开发者Wasserth创建，旨在为医学影像分析、自动驾驶、遥感图像处理等多个领域提供高效且准确的像素级分类能力。该项目的亮点在于其模型的通用性和易用性，能够处理多种
计蕴斯Lowell·2025-02-19 23:04
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