医学图像

【图像分割模型coding】Keras 利用Unet进行多类分割

1.前言unet论文地址unet，刚开始被用于医学图像分割。但当时的训练集是黑白图像并且只涉及到二分类问题。此前一直有尝试使用unet处理rgb三彩色图像进行多类分割问题，摸索之后，终有所获。
LawenceRay·2019-07-26 16:44

针对使用Unet预测的结果全是黑（白）色的分析及解决方案

•出现该问题的原因是：选用的loss函数有问题，目前使用的loss函数是binary_corssentropy，这种loss函数将正样本和负样本均拿来计算loss值•在医学图像分割的例子中，正样本（目标
Hodors·2019-07-26 13:17

CVPR2020| 最新CVPR2020论文抢先看，附全部下载链接！

Shape-from-X音响和结构与运动颜色和纹理照明和反射建模基于图像的建模传感器形状表示和匹配计算摄影和视频早期和生物启发的愿景视频分析和事件识别优化方法脸和姿态分析视频监控现场了解图像和视频检索医学图像分析对机器人的愿景对图形的愿景统计方法和
DL&CV_study·2019-07-26 11:07

U-Net图像语义分割实战：训练自己的数据集

U-Net是一种基于深度学习的图像语义分割方法，尤其在医学图像分割中表现优异。
bai666·2019-07-26 09:48

基于Java语言实现的医学图像的处理

现代医学已越来越离不开医学图像处理技术。医学图像处理技术在临床诊断、教学科研等方面发挥了重要的作用。计算机图像处理技术与影像技术的结合从根本上改变了医务人员进行诊断的传统方式。
demongwc·2019-07-23 21:33

pytorch版Unet实现医学图像分割

MITLicenseCopyright(c)2019PJ-Javis目录：链接:https://pan.baidu.com/s/1WVVo6VDv5NkjgdYfkIO7Fw提取码:14miunet.pyimporttorch.nnasnnimporttorchfromtorchimportautogradclassDoubleConv(nn.Module):def__init__(self,in
Mr.Q·2019-07-23 11:57

医学图像处理和深度学习入门

图像处理基础(python)原作链接：https://mp.weixin.qq.com/s/qhqnAoWa81cdeTY5ywZnnw现在深度学习使用最多的语言应该就是python。因为python入门简单，功能又很强大。图像处理主流工具:OpenCV。它实用性强，可以处理很多图像处理任务；而且在很多语言都可以使用这个工具，比如，C++、Java等。安装方式：使用pip命令pipinstallo
Aprillllllllll·2019-07-19 14:19

医学图像处理和深度学习入门

图像处理基础(python)原作链接：https://mp.weixin.qq.com/s/qhqnAoWa81cdeTY5ywZnnw现在深度学习使用最多的语言应该就是python。因为python入门简单，功能又很强大。图像处理主流工具:OpenCV。它实用性强，可以处理很多图像处理任务；而且在很多语言都可以使用这个工具，比如，C++、Java等。安装方式：使用pip命令pipinstallo
Aprillllllllll·2019-07-19 14:19

VTK医学图像处理（1）—— 创建与显示

前面的知识总结vtkXXXSource：一组类派生自vtkPolyDataAlgorithm，它们输出的数据类型都是vtkPolyData，都些类都是VTK预定义好的图形模型。接着，把vtkXXXSource的输出作为vtkPolyDataMapper的输入，Mapper的作用是将输入的数据转换为几何图元(点、线、多边形)进行渲染。然后，实例化一个Actor对象。VTK渲染场景中**数据的可视化*
Emily_Buffy·2019-07-19 01:44

医学图像之DICOM格式解析

前面转载：医学图像之DICOM格式解析医学图像之DICOM格式解析目录1.医学影像学的介绍2.DICOM信息的简介3.DICOM内部信息详解(DICOMTag与VR)4.利用python+pydicom
Elvirangel·2019-07-12 17:45

医学图像处理最全综述

本文作者张伟，公众号：计算机视觉life，编辑成员0、引言医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像，临床广泛使用的医学成像种类主要有X-射线成像（X-CT）、核磁共振成像（MRI）、核医学成像（NMI
计算机视觉life·2019-07-10 11:00

医学图像处理综述

本文作者张伟，公众号：计算机视觉life，编辑成员0、引言医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像，临床广泛使用的医学成像种类主要有X-射线成像（X-CT）、核磁共振成像（MRI）、核医学成像（NMI
计算机视觉life·2019-07-09 22:51

【深度学习】图像分割常用的损失函数

图像分割常用的损失函数转自：https://blog.csdn.net/Biyoner/article/details/84728417本文主要介绍医学图像中常用的损失函数，包括crossentropy
长缨缚苍龙·2019-07-08 17:00

《U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation》论文阅读之UNet

医学图像的微妙之处是相当复杂的。一台能够理解这些细微差别并识别出必要区域的机器，可以对医疗保健产生深远的影响。
山水之间2018·2019-07-06 15:33

论文研读Unet++

在计算机视觉领域，全卷积网络（FCN）是比较有名的图像分割网络，在医学图像处理方向，U-net更是一个炙手可热的网络，基本上所有的分割问题，我们都会拿U-Net先看一下基本
范中豪·2019-07-02 21:00

医学图像分割————集成与后处理

最近在做BraTS2019脑肿瘤分割竞赛，阅读了一些相关的论文，这里总结其中的一些要点，今天记录的是集成与后处理，集成是一种非常有效的提升性能的方法，可以从不同角度来集成输出结果，获得更加稳定的结果。通过经验性的后处理，能够使网络输出更加美观，同时效果也有提升。MyronenkoA.3DMRIbraintumorsegmentationusingautoencoderregularization[
longlong9·2019-06-24 14:54

医学图像分割————数据预处理

最近在做BraTS2019脑肿瘤分割竞赛，阅读了一些相关的论文，这里总结其中的一些要点，今天记录数据预处理部分。脑肿瘤比赛方已经进行了数据预处理，包括配准，重采样到以及头骨去离。但是对于分割任务来说，数据增扩和归一化也是非常重要的。MyronenkoA.3DMRIbraintumorsegmentationusingautoencoderregularization[C]//Internation
longlong9·2019-06-24 14:01

医学图像分割————网络结构

由于最近在做BraTS2019竞赛，本文主要对BraTS2018比赛的前三名以及今年发表在TMI的一篇论文的网络结构进行归纳总结。MyronenkoA.3DMRIbraintumorsegmentationusingautoencoderregularization[C]//InternationalMICCAIBrainlesionWorkshop.Springer,Cham,2018:311-
longlong9·2019-06-24 10:29

【图像分割应用】医学图像分割（一）——脑区域分割

从本周开始，新专栏《图像分割应用》就跟大家见面了。本专栏主要介绍图像分割在各个领域的应用、难点、技术要求等常见问题。本文是专栏《图像分割应用》的第1篇文章，首先来聊聊医学领域的图像分割之一：脑区域分割。作者|孙叔桥编辑|言有三1任务分析医学领域中，为了满足病情诊断、治疗方案制定等需求，常常需要对病人进行扫描，从而确定各内部器官的情况。深度学习方法出现以前，这个过程主要是由医生直接完成。尽管成熟医生
言有三·2019-06-13 17:19

医学图像处理 小知识

以前我在处理医学图像数据时，往往都是处理nii的数据。我要需要对图像进行切片时。直接读出矩阵时就可以了。最近有一批新的数据是dcm类型的。由于dcm数据的独特性。每一个文件基本就是一个切片。
skyfengye·2019-06-12 20:21

keras框架下 Unet 医学图像分割

简介最近在做医学眼底血管抽取的项目，需要用到Unet，关于Unet的介绍，全网各类博客已经讲过很多，我就不再赘述了，主要是讲讲我自己训练实际的情况，和经常遇到的错误数据集拿到的图片一般都是以下这样的我拿到时，总共只有60张，可以说是少的可怜了，我试过直接用60张图片做训练，完全不行，train_loss都达到0.3，预测的图片黑的一片，可以肯定需要做数据增强了，由于对原图进行数据增强的时候，需要同
yoshiaki_ley·2019-06-12 16:53

杨广中院士莅临我院参观指导

日上午英国皇家工程院院士杨广中教授在杭州钱塘新区管委会主任何美华、副主任王永芳以及相关部门领导的陪同下莅临帝工先进技术研究院参观指导杨广中院士●英国皇家工程院院士●伦敦帝国理工学院图像科学中心主席●沃夫逊医学图像计算实验创始人
DiGongkeji·2019-06-05 16:33

杨广中院士莅临我院参观指导

日上午英国皇家工程院院士杨广中教授在杭州钱塘新区管委会主任何美华、副主任王永芳以及相关部门领导的陪同下莅临帝工先进技术研究院参观指导杨广中院士●英国皇家工程院院士●伦敦帝国理工学院图像科学中心主席●沃夫逊医学图像计算实验创始人
DiGongkeji·2019-06-05 16:33

「数据集」医学图像数据集与竞赛大全

https://www.toutiao.com/i6696044630972039694/在AI与深度学习逐渐发展成熟的趋势下，人工智能和大数据等技术开始进入了医疗领域，它们把现有的一些传统流程进行优化，大幅度提高各种流程的效率、精度、用户体验，同时也缓解了医疗资源的压力和精确度不够的问题。作者|Nora/言有三编辑|言有三01医学数据集智能医疗有很多的发展方向，例如医学影像处理、诊断预测、疾病控
喜欢打酱油的老鸟·2019-06-03 08:03

一根烟上热搜，先让AI看看你的肺

作者|李翔，国内某互联网大厂AI民工，前携程酒店图像技术负责人，计算机视觉和深度学习重度爱好者，在ICCV和CVPR等会议上发表论文十余篇；马杰超，任职于某医学图像创业公司，医学图像AI领域资深从业者，
AI科技大本营·2019-06-01 11:24

tensoflow gpu版安装 win10+anaconda3+python3.6+gtx950m

本人最近在研究机器学习方面的知识，要运用unet来实现医学图像分割，本文是为了实现unet代码而做的前期准备工作，综合网上的经验与自身的实践最终选择了keras+tensorflow-gpu来跑unet
scuecdjx·2019-05-26 21:31

tensoflow gpu版安装 win10+anaconda3+python3.6+gtx950m

本人最近在研究机器学习方面的知识，要运用unet来实现医学图像分割，本文是为了实现unet代码而做的前期准备工作，综合网上的经验与自身的实践最终选择了keras+tensorflow-gpu来跑unet
scuecdjx·2019-05-26 21:31

【语义分割系列：四】Unet 论文阅读翻译笔记 医学图像 pytorch实现

UNet2015MICCAIOlafRonneberger,PhilippFischer,ThomasBroxU-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation5MinuteTeaserPresentationoftheU-net5分钟预告片介绍GitHub时间顺序：old——>new❤orobix|U-net|视网膜血管分割Ziju
鹿鹿最可爱·2019-05-26 10:38

近期必读的9篇CVPR 2019【域自适应（Domain Adaptation）】相关论文和代码

【导读】最近小编推出CVPR2019图卷积网络、CVPR2019生成对抗网络、【可解释性】，CVPR视觉目标跟踪，CVPR视觉问答，医学图像分割，图神经网络的推荐相关论文，反响热烈。
c2a2o2·2019-05-22 08:10

连通域标记

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、前景检测、字符识别，形状识别。二值化+数学形态学能解决很多计算机识别工程中目标提取的问题。
Chauncey_wu·2019-05-21 20:34

graph cut算法

Graphcuts是一种十分有用和流行的能量优化算法，在图像处理领域普遍应用于前后背景分割（Imagesegmentation）、立体视觉（stereovision）、抠图（Imagematting）等，目前在医学图像领域应用较多
井底蛙蛙呱呱呱·2019-05-21 18:16

语义分割系列（1） -- 语义分割背景介绍

经典方法灰度分割条件随机场深度学习方法FCNU-NETDeepLab...语义分割应用自动驾驶医学图像分割卫星图像语义分割数据集VOC2012MSCOCOCityscapesData
搬运工学黛玛·2019-05-20 11:46

【图像分割】DeepMedic —— 医学图像分割的3D CNN框架

转自https://blog.csdn.net/JYZhang_CVML/article/details/79519748医学图像分割领域的最经典的分割网络之一，可能有些读者读完之后会有所抱怨：大部分和
McGregorWwww·2019-05-12 18:09

Dicom文件转mhd，raw文件格式

一、将Dicom文件转mhd，raw文件格式的原因医学图像通常是通过dicom文件格式进行存储的，但为了便于读取和使用也常常将其转化为：每个病人一个mhd文件和一个同名的raw
控球强迫症·2019-04-28 00:00

OpenCV 局部自适应对比度增强ACE算法 C++

图像的对比度增强算法在很多场合都有着重要的应用，特别是在医学图像上，这是因为在众多疾病的诊断中，医学图像的视觉检查时很有必要的。而医学图像由于本身及成像条件的限制，图像的对比度很低。
Dwyane05·2019-04-11 09:50

Deep Learning for Videos: A 2018 Guide to Action Recognition

A2018GuidetoActionRecognition、版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载https://blog.csdn.net/heruili/article/details/89041841视频深度学习:2018行动识别指南医学图像
丽宝儿·2019-04-05 12:04

NiftyNet开源平台使用

NiftyNet是一款开源的卷积神经网络平台，专门针对医学图像处理分析,上一篇博客已经详细介绍了这个平台，接下来让我简单介绍一下目前我了解到的使用方法。
控球强迫症·2019-04-01 15:00

医学图像预处理（五） 器官与病灶的直方图

事情起因是：用模型训练分割肝脏，效果还不错。但是训练分割肝脏肿瘤时，dice系数很低。由于已经经过ROI处理，和图像预处理过程，所以只可能是数据层面出现了问题。经过查看，发现很多ct图是即使用肉眼也无法分辨出肿瘤的。论文中给出的那种图片，肿瘤与肝脏对比度很高，但这种情况只是数据集中的少数。为了验证自己的想法，在LITS2017的数据集上，做出了130个病人对应的肝脏与肿瘤的hu直方图，发现果然如此
normol·2019-03-30 09:22

开源医学图像处理平台NiftyNet介绍

平台架构设计3.NiftyNet安装平台4.利用NiftyNet平台实现一个自带的Demo5.NiftyNet文档介绍1.NiftyNet平台简介（1）NiftyNet是一款开源的卷积神经网络平台，专门针对医学图像处理分
控球强迫症·2019-03-29 13:00

dice loss解析及caffe添加

使用深度学习做医学图像分割时，经常会用dice系数作为损失函数。
GL_a_·2019-03-28 14:19

【语义分割】U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

简介：U-net是基于FCN的一个语义分割网络修改的，适合用来做医学图像的分割。论文出现在2015年，在U-Net结构中，包括一个捕获上下文信息的收缩路径和一个允许精确定位的对称拓展路径。
行者无疆兮·2019-03-27 12:05

医学图像分割 基于深度学习的肝脏肿瘤分割 实战(一）

在之前的一篇博客里：医学图像分割unet实现(一)，是学习并复现别人的实验。这篇将记录下自己毕设第一阶段的实验。毕设题目为：基于深度学习的肝脏肿瘤分割。
normol·2019-03-24 22:55

数据集:一文道尽医学图像数据集与竞赛

数据集:一文道尽医学图像数据集与竞赛在AI与深度学习逐渐发展成熟的趋势下，人工智能和大数据等技术开始进入了医疗领域，它们把现有的一些传统流程进行优化，大幅度提高各种流程的效率、精度、用户体验，同时也缓解了医疗资源的压力和精确度不够的问题
weixin_30376453·2019-03-11 18:00

医学图像预处理（四）—— 提取包含目标的切片（比如仅提取包含肿瘤或肝脏的切片）

在训练网络时，一般目标区域越有针对性效果越好，因此经常会在训练前对数据进行预处理，提取出包含有目标的那些切片。下面是示例代码（原始数据是3Dctimages）简单的方法：defgetRangImageDepth(image):"""args:imagendarrayofshape(depth,height,weight)"""#得到轴向上出现过目标（label>=1)的切片z=np.any(ima
normol·2019-03-07 18:12

医学图像预处理（三）——windowing(ct对比增强）

若是dicom格式的图片，得先转化为hu值（即ct图像值，若图片本来就是ct，则不需要转换）（见下面更新内容），因为hu值是与设备无关的，不同范围之内的值可以代表不同器官。常见的对应如下（w代表ct值width，L代表ct值level,即[level-width/2,level+width/2]为其窗口化目标范围）：2019-7-24更新其实无论对于dcm还是nii格式的图片，只要是ct图，就都可
normol·2019-03-07 17:25

医学图像预处理（二）——重采样(resampling)

但医学图像例如dcm或nii格式，都会带有SliceThickness，PixelSpacing类似的属性，可以利用这些属性去尽量还原真实物体。
normol·2019-03-05 15:38

医学图像预处理（一）——读取图片(dcm,nii,PIL,skimage,cv2)

总结一下目前遇到的一些医学图像预处理步骤，但才开始自学两周，所以很多东西或许不对或者不全面，以后争取每两周回顾以前的文章，将内容完善，并提高质量。
normol·2019-03-05 13:46

U-net网络实现医学图像分割以及遥感图像分割源代码

U-net网络主要思路是源于FCN，采用全卷积网络，对图像进行逐像素分类，能在图像分割领域达到不错的效果。因其网络结构类似于U型，所以以此命名，可以由其架构清晰的看出，其构成是由左端的卷积压缩层，以及右端的转置卷积放大层组成；左右两端之间还有联系，通过灰色箭头所指，右端在进行转置卷积操作的时候，会拼接左端前几次卷积后的结果，这样可以保证得到更多的信息。在网络的末端得到两张featuremap之后还
暳花season·2019-02-28 10:00

医学图像分割 unet实现(一)

这次实验用来学习unet网络实现图像分割(keras,backend:tensorflow)。数据集DRIVE：为眼部图像，目的是分割出眼部血管。数据集结构：上面分别是训练的原始图片images、first_manual、mask整体流程：1、前期准备：将所有图片写入h5文件，（为了后期训练网络时减少io时间）2、训练网络2.1、获取训练图片和groundtruth图片2.1.1、读取hdf5文件
normol·2019-02-27 17:35

iOS 平台上编译DCMTK静态库--详细流程讲解

前言DICOMDICOM（DigitalImagingandCommunicationsinMedicine）即医学数字成像和通信，是医学图像和相关信息的国际标准。
Flame_Dream·2019-02-20 15:39
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