医学图像dcom

e_ophtha_MA眼底数据集—根据微血管瘤标注Mask绘制Contour轮廓图

眼底医学图像处理：微血管瘤Microaneurysm检测分割采用数据集e_ophtha中的e_ophtha_MA，此数据集可从互联网下载实现根据微血管瘤标注Mask，在原图绘制轮廓图，以直观了解微血管瘤
curemoon·2024-02-20 16:09

tomcat应该怎么正确使用JAVA_OPTS和CATALINA_OPTS

tomcat要开启jmx监控，JAVA_OPTS和CATALINA_OPTS都可以让参数起作用，比如JAVA_OPTS="-Djava.rmi.server.hostname=192.168.1.2-Dcom.sun.management.jmxremote.port
lzfxpuugv·2024-02-20 12:06

2024年生物医学、医学图像与信号处理国际会议(ICBMISP2024)

2024年生物医学、医学图像与信号处理国际会议(ICBMISP2024)会议简介2024年国际生物医学、医学成像和信号处理会议（ICBMISP2024）很高兴邀请您提交主题为“生物医学、医学图像和信号处理的当前挑战和未来前景
anana_xu·2024-02-20 08:20

jenkins升级版本遇到的问题

00:01:25/usr/local/jdk1.8/bin/java-Dcom.sun.akuma.Daemon=daemonized-Dja
嘻哈记·2024-02-20 08:14

压缩感知——革新数据采集的科学魔法

压缩感知(CompressedSensing,CS)是一种新兴的数学框架，它挑战了我们传统上对数据采集和压缩的看法，给医学图像、天文观测、环境监测等领域带来了颠覆性的影响。
superdont·2024-02-20 06:35

CT-CTA不理解的点

，请教哈各位大佬Question1首先使用一个生成模型netG_A2B将输入real_A2转换成输出fake_B，这通常是在如图像到图像的转换任务中常见的做法，例如在使用对抗生成网络（GANs）来增强医学图像或改变图像风格的应用中
qq_1248742467·2024-02-20 06:37

Mamba-UNet：用于医学图像分割的类似UNet的纯视觉Mamba网络

摘要在医学图像分析的最新进展中，卷积神经网络（CNN）和视觉转换器（ViT）都取得了显著的基准成绩。
AI浩·2024-02-15 10:35

PyQt Python 使用 VTK ITK 进行分割 三维重建 医学图像可视化系统 流程

效果：重建流程：1.输入可以读取DICOM，niinrrd等数据设置读取器以加载DICOM图像系列。使用itk::GDCMImageIO作为DICOM图像的输入输出接口。使用itk::GDCMSeriesFileNames获取指定路径下的所有DICOM文件名。使用itk::ImageSeriesReader读取DICOM图像序列，并将其作为3D图像存储。2.分割创建itk::ThresholdIm
恋恋西风·2024-02-15 04:07

ssm/php/node/python论文投稿系统

深度学习的图像识别技术通过训练大量的医学图像数据，能够辅助
果果 程序设计·2024-02-14 15:54

机器学习：BN层介绍及深入理解

如果训练集和测试集的分布很不相同，那么在训练集上训练好的模型，在测试集上应该不奏效（比如用ImageNet训练的分类网络去在灰度医学图像
是Dream呀·2024-02-14 13:12

医学综合类SCI期刊，21天录用，就是这么快！

论文都是有一定发表周期的，从论文提交-一审-修改-二审-到论文录用，一般需要3个月左右的时间，也有少数进展比较快的期刊，所以小编根据大家的需求，特分这本医学类的期刊，发表经验-21天录用：一、期刊简介JCR4区医学图像与健康信息类
Unionpub学术·2024-02-13 16:46

macOS Catalina 已损坏无法打开的解决办法

2、输入以下命令，点击回车，sudoxattr-dcom.apple.quarantine/App
初心么么哒·2024-02-13 05:42

三维重建 阈值分割 3D可视化 医学图像分割 CT图像分割及重建系统 可视化编程技术及应用

一、概述此系统实现了常见的VTK四视图，实现了很好的CT图像分割，可以用于骨骼，头部，肺部，脂肪等分割，，并且通过三维重建实现可视化。使用了第三方库VTK，ITK实现分割和生不重建。窗口分为（横断面）、冠状面、矢状面，和3D窗口；包含了体绘制和面绘制；效果：CT分割重建二、开发环境操作系统：Windows10:工具：Qt5.12.4+VisualStudio2017，使用开源库：VTK-8.1IT
恋恋西风·2024-02-12 14:46

医学图像隐私保护

随着数字医疗技术的快速发展，医学图像例如X光片、CT扫描、MRI及超声波扫描已成为现代医疗診断和治療的基石。然而，同时这些包含敏感个人信息的图像也面临着隐私和安全方面的挑战。
superdont·2024-02-11 05:26

【深度学习】: 脑部MRI图像分割

，只展示主要任务实验结果，如果需要详细的实验报告或者代码可以私聊博主，接实验技术指导1对1有任何疑问或者问题，也欢迎私信博主，大家可以相互讨论交流哟~~案例4：脑部MRI图像分割相关知识点：语义分割、医学图像处理
X.AI666·2024-02-10 11:05

Mac打开应用提示已损坏的解决办法

更新10.15以及新系统应用提示损坏打不开的方法：打开终端(屏幕下方“小火箭”——“其他”——打开“终端”)，在终端中粘贴下面命令：sudoxattr-r-dcom.apple.quarantine,然后输入个空格
笔头还没烂·2024-02-10 05:01

Java - jmx远程调优

配置指南配置功能值备注-Dcom.sun.management.jmxremote.authenticateconnectionauthenticatetrue/false-Dcom.sun.management.jmxremote.portjmxconnectionremoteport1
kikiki2·2024-02-09 08:50

医学图像增强——基于同态滤波方法（Matlab代码实现）

目录1概述2运行结果3参考文献‍4Matlab代码1概述医学图像增强——基于同态滤波方法（Matlab代码实现）目的:改善医学图像质量,使低对比度的图像得到增强。
然哥爱编程·2024-02-08 10:04

MATLAB环境下使用同态滤波方法进行医学图像增强

目前图像增强技术主要分为基于空间域和基于频率域2大方面，基于空间域图像增强的方法包括了直方图均衡化方法和Retinex方法等，基于频率域的方法包括同态滤波方法。其中直方图均衡化方法只是根据图像的灰度概率分布函数进行简单的全局拉伸，没有考虑像素间的灰度联系情况，进行直方图均衡化后，会在一定程度上提高图像的对比度，但是图像的灰度级会进行合并进而减少，造成细节的丢失。而Retinex方法假定空间照度是缓
哥廷根数学学派2023·2024-02-08 10:33

基于matlab的医学图像同态滤波仿真

目录1.算法仿真效果2.MATLAB源码3.算法概述4.部分参考文献1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：
Simuworld·2024-02-08 10:33

MATLAB环境下基于同态滤波方法的医学图像增强

目前图像增强技术主要分为基于空间域和基于频率域两大方面，基于空间域图像增强的方法包括了直方图均衡化方法和Retinex方法等，基于频率域的方法包括同态滤波方法。其中直方图均衡化方法只是根据图像的灰度概率分布函数进行简单的全局拉伸，没有考虑像素间的灰度联系情况，进行直方图均衡化后，会在一定程度上提高图像的对比度，但是图像的灰度级会进行合并进而减少，造成细节的丢失。而Retinex方法假定空间照度是缓
哥廷根数学学派·2024-02-08 10:32

【计算机视觉 | 图像分割】通用AI大模型Segment Anything在医学影像分割的性能究竟如何？

最近看到了一篇论文：论文地址为：https://arxiv.org/pdf/2304.14660.pdf这篇文章用来探究最近大火的大模型SA在医学图像上的效果。
旅途中的宽~·2024-02-08 08:24

Redis面试题45

以下是一些人工智能在医疗领域的应用：早期疾病诊断：人工智能可以通过分析患者的医学图像和病历数据，辅助医生进行早期疾病诊断。例如在肿瘤早期发现和乳腺癌筛查方面，人工智能能够帮助医生提高诊断准确性。
CrazyMax_zh·2024-02-08 01:21

医学图像安全性概述

左侧是医疗信息共享系统，右侧是计算机辅助诊疗策略：medicalimagesharingsecurity(MISS)computer-aideddiagnostic(CAD)CADsecurity(CADS)一般在信息安全中强调CIA需求，具体为：Confidentiality.Thisisthesetofrulesthatlimitaccesstoinformation.Inthemedical
superdont·2024-02-07 19:41

快准狠！在3D Slicer中，使用TotalSegmentator扩展可在1分钟内自动分割全身117个器官

本系列涵盖从3DSlicer医学图像查看器的基础使用到高级自动分割扩展程序的内容（从入门到高阶！）
Tina姐·2024-02-07 18:30

3D Slicer-最强大的开源医学图像分割工具简要概述

3DSlicer-最强大的开源医学图像分割工具简要概述本系列涵盖从3DSlicer医学图像查看器的基础使用到高级自动分割扩展程序的内容（从入门到高阶！）
Tina姐·2024-02-07 18:00

CVPR 2024：在笔记本终端分割一切医学图像挑战赛进行中

SEGMENTANYTHINGINMEDICALIMAGESONLAPTOP组织者：Junma([email protected])主办单位：JunMa(多伦多大学)YuyinZhou(加州大学圣克鲁斯分校)BoWang(多伦多大学)比赛概述医学图像分割是临床实践中的关键步骤
Tina姐·2024-02-07 18:28

Swin-UMamba：结合基于ImageNet的预训练和基于Mamba的UNet模型

摘要https://arxiv.org/pdf/2402.03302v1.pdf准确的医学图像分割需要整合从局部特征到全局依赖的多尺度信息。
AI浩·2024-02-06 22:52

Swin-Unet： Unet-like Pure Transformer forMedical Image Segmentation（用于医学图像分割的纯U型transformer）

Unet-likePureTransformerforMedicalImageSegmentation_unet-likepuretransformer-CSDN博客方便自己学习摘要：在过去的几年中，卷积神经网络(cnn)在医学图像分析方面取得了里程碑式的进展
我在努力学习分割（禁止说我水平差）·2024-02-06 22:52

周报（20240204）

日期：2024.1.29-2024.2.4本周工作：1.阅读论文本周主要对这篇文献进行了阅读：《用可学习的跳跃连接缩小U-Net中的语义差距：以医学图像分割为例》背景医学图像分割和随后对目标对象的定量评估为疾病诊断和治疗规划提供了有价值的信息
来自宇宙的曹先生·2024-02-06 17:50

周报（20240128）

日期：2024.1.22-2024.1.28本周工作：1.阅读论文本周阅读了以下论文：《BRAU-Net：用于医学图像分割的U形混合CNN-Transformer网络》背景精确的医学图像分割对于临床量化
来自宇宙的曹先生·2024-02-06 17:50

文献翻译（BRAU-Net++: U-Shaped Hybrid CNN-Transformer Network for Medical Image Segmentation）

BRAU-Net++:U-ShapedHybridCNN-TransformerNetworkforMedicalImageSegmentationBRAU-Net：用于医学图像分割的U形混合CNN变换网络
来自宇宙的曹先生·2024-02-06 17:50

深度学习实验-3d医学图像分割

实验四基于nnU-Net模型的3D医学图像分割实验一、实验介绍腹部多器官分割一直是医学图像分析领域最活跃的研究领域之一，其作为一项基础技术，在支持疾病诊断，治疗规划等计算机辅助技术发挥着重要作用。
桶的奇妙冒险·2024-02-04 17:30

【牛B得一塌糊涂】窗口归一化技术，改进医学图像的分布外泛化能力

窗口归一化技术，改进医学图像的分布外泛化能力提出背景WIN、WIN-WIN、无参数归一化、特征级别数据增强如何提升分布外的泛化？
Debroon·2024-02-03 17:01

MacOS安装dmg提示已文件已损坏的解决方法

破碎提示是苹果的误导小手段方法一App在macOSCatalina（比较新的系统，例如m1，m2也适用）下提示已损坏无法打开解决办法：1.关闭app弹窗(如果有)2.打开终端；输入以下命令，回车；sudoxattr-dcom.apple.quarantine
陆康永·2024-02-03 16:12

OPC同步和异步读写的实现

OPC以OLE/COM/DCOM技术为基础，采用客
A_nanda·2024-02-03 14:34

jconsole连接docker内Java服务

1.在dockerfile中配置指定参数java-Dcom.sun.management.jmxremote-Dcom.sun.management.jmxremote.port=8080-Dcom.sun.management.jmxremote.authenti
代码人生520·2024-02-03 09:59

ConvFormer: Plug-and-Play CNN-StyleTransformers for Improving Medical ImageSegmentation

ConvFormer:改进医学图像分割的即插即用CNN风格转换器摘要：Transformer在医学图像分割中被广泛研究，以建立成对的长程依赖关系（像素之间的长程依赖关系）。
我在努力学习分割（禁止说我水平差）·2024-02-03 08:03

Annotator Consensus Prediction for MedicalImage Segmentation with Diffusion Models

基于扩散模型的医学图像分割的注释器共识预测摘要医学图像分割的一个主要挑战是多个专家提供的注释中观察者之间和观察者内部的差异很大。为了解决这一挑战，我们提出了一种利用扩散模型进行多专家预测的新方法。
我在努力学习分割（禁止说我水平差）·2024-02-03 08:03

MedSegDiff-V2: Diffusion based Medical Image Segmentation with Transformer

MedSegDiff-V2:基于变压器的扩散医学图像分割摘要扩散概率模型(DiffusionProbabilisticModel,DPM)最近在计算机视觉领域获得了广泛的应用，这要归功于它的图像生成应用
我在努力学习分割（禁止说我水平差）·2024-02-03 08:03

Pytorch基础知识（9）单目标分割

例如，通过勾勒医学图像中的解剖对象，临床专家可以了解有关患者病情的有用信息。根据图像中目标的数量，我们可以进行单目标或多目标分割任务。
求则得之，舍则失之·2024-02-03 07:54

十亿张医学图像正在网上曝光，只因医院不重视患者隐私保护

个人隐私在中国是最不值钱的东西不值钱到李彦宏说中国人愿意用隐私来换取便利也是最值钱的东西值钱到各大互联网公司谁掌握了大量的用户隐私，谁就能做富豪榜前几名。所幸，我们的隐私在被侵犯到一丝不挂之后，我们觉醒了！在如今的中国，个人隐私越来越受重视国家出台政策、约谈互联网企业，用户也在奋起反击，结果就是单个流量的价格一直在上涨。随着人工智能和大数据的发展，用户数据也有着越来越重要的作用，各大企业肯定在拼了
boyang的博客·2024-02-01 16:05

Cloudera Manager开启kafka JMX监控

在ClouderaManager上创建了3节点的kafka集群服务，想要外部连接kafkaJMX监控kakfa数据，需要修改kakfa配置：-Dcom.sun.management.jmxremote.host
Troyong·2024-02-01 13:28

【影像组学入门百问】#93---#96

特征映射实现影像组学特征的可视化是将特征值映射回原始医学图像上的对应体素，从而直观地展示特征在图像中的分布。通过特征映射，我们可以观察到哪些区域与特定特征更相关，以便更好地理解病变或生物过程。
有Li·2024-02-01 00:24

分段息肉数据库Kvasir-SEG介绍和下载

翻译过来是逐像素图像分割，它是医学图像分析中一项要求很高的任务。很难找到具有相应分割掩模的带注释的医学图像。在这里，我们介绍Kvasir-SEG。
前网易架构师-高司机·2024-01-29 23:40

【深度学习每日小知识】Co-occurrence matrix 共现矩阵

它被用作纹理分析的方法，具有多种应用，特别是在医学图像分析中。方法给定灰度图像，共生矩阵计算具有特定值和偏移量的像素对在图像中出现的频率。
jcfszxc·2024-01-28 10:36

基于OpenCV和Dlib的深度学习人脸识别技术实践与应用

在应用上,人脸识别、车牌识别、医学图像分析等已步入商业化应用阶段,被广泛应用于安防监控、智能驾驶、医疗辅助诊断等领域,大幅提升效率并创造新的应用形式。基于此,结合公司规划与业务需求,我们决定在人脸识
技术狂潮AI·2024-01-27 19:25

计算机毕业设计选题参考 算法方向机器学习深度学习预测（博文底部xv获取）

基于深度学习的农业病虫害识别基于U-Net模型的细胞图像分割检测基于bert的旅游文本情感分析研究基于bert的经济文本情感分析基于PythonOpenCV的车牌定位追踪识别系统医学图像识别：基于卷积神经网络的病癌细胞识别基于
mqdlff_python·2024-01-27 15:10

【图像分割】【深度学习】Windows10下UNet代码Pytorch实现与源码讲解

【图像分割】【深度学习】Windows10下UNet代码Pytorch实现与源码讲解提示:最近开始在【医学图像分割】方面进行研究,记录相关知识点,分享学习中遇到的问题已经解决的方法。
牙牙要健康·2024-01-27 12:44

AI浅谈：计算机视觉（CV）技术的优势和挑战

1.自动驾驶汽车2.人脸识别3.农业领域4.医学图像分析5.安防和监控6.商品识
跟Bug双向奔赴·2024-01-27 12:58
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