医学图像dcom 第20页

医学nii图像预处理——图像裁剪重采样灰度区域归一化修改图像尺寸

鄙人主要研究方向为医学图像配准，在使用CT数据集之前需要对数据进行预处理。常规预处理步骤：(*代表本代码有)1.裁剪出ROI区域。

明月下·2022-12-23 07:04

使用SimpleITK读取、保存、处理nii文件

目录前言nii格式读取nii成numpy格式将numpy格式保存成nii什么是origin、Direction、Spacing，以及如何设置它们示例重采样重采样代码参考链接前言nii.gz格式是保存医学图像非常重要一种格式

遇到坎就得迈过去·2022-12-23 07:03

从数据预处理开始，用最简单的3D的CNN实现五折交叉验证的MRI图像二分类（pytorch）

Dataset.py:1.一些其他函数，utils.py:二、建模model.py二、训练train.py二、预测predict.py总结前言本文从数据预处理开始，基于LeNet搭建一个最简单的3D的CNN，计算医学图像分类常用指标

程序媛JD·2022-12-22 23:41

利用python把dcm格式转化为jpg格式

dcm文件是DICOM（DigitalImagingandCommunicationsinMedicine）即医学数字成像和通信中记录医学图像和相关信息的文件，在用于医学图像处理的时候我们需要将·.dcm

壹万1w·2022-12-22 23:05

三个月转行SLAM，他的心路历程

自学能力算是很不错了，第一次创业自己写完Android、写iOS两个平台都写了，后台搞不赢也写后台，写过三维图形的程序、读研期间写过区块链、搞过深度学习、参加见过比赛混到了某个国际比赛医学图像识

深蓝学院·2022-12-22 12:10

医学图像多模分割论文列表2

TMI2021AdaptEverywhere:UnsupervisedAdaptationofPoint-CloudsandEntropyMinimizationforMulti-ModalCardiacImageSegmentation图像种类：MRI、CT目标器官：心脏模型目标：心脏分割，跨模态适应关键词：域迁移，对抗学习方法：提出了一种用于多模态心脏图像分割的新UDA方法。所提出的方法基于对

胖头猫·2022-12-22 09:10

CVPR2022:Generalizable Cross-modality Medical Image Segmentation via StyleAugmentation and Dual Norm

GeneralizableCross-modalityMedicalImageSegmentationviaStyleAugmentationandDualNormalization基于样式增强和双重归一化的通用跨模态医学图像分割

HheeFish·2022-12-22 09:37

【Python】使用VTK实现3D可视化医学图像（格式.nii.gz）

需要安装依赖itk和vtk，效果如下代码importitkfromvtkmodules.vtkCommonColorimportvtkNamedColorsfromvtkmodules.vtkFiltersGeneralimportvtkDiscreteMarchingCubesfromvtkmodules.vtkRenderingCoreimportvtkActor,vtkPolyDataMap

望天边星宿·2022-12-20 21:10

肺部的医疗数据集

医学图像领域中的COVID-19影像的公开数据集1.COVID-CT-Dataset文献来源：COVID-CT-Dataset:ACTScanDatasetaboutCOVID-19github代码：https

mingqian_chu·2022-12-20 17:19

机翻《C-CAM: Causal CAM for Weakly Supervised Semantic Segmentation onMedical Image 》

《C-CAM:用于医学图像弱监督语义分割的因果CAM》作者ZhangChen，田智强等6人，主页：CVPR2022OpenAccessRepositorygithub：https://github.com

Yewii·2022-12-20 15:09

基于中心先验的深度贝叶斯哈希算法的多模态神经影像检索(CenterHash)

确定了研究课题，跨模态检索在医学图像的应用。有很多疑惑的地方，有道是，如果还有疑惑就多读论文，所以就找了这篇论文来读。

读书人不谈恋爱·2022-12-20 08:27

医学图像预处理：MIPAV做脑smri前连合后联合（AC-PC）

前连合-后联合目的：（AC-PC）AC-PC:为前联合(anteriorcommissure,AC)后缘中点至后联合(posteriorcommissure,PC)前缘中点的连线，又称AC-PC线。脑立体定向手术和X-刀、Y-刀治疗多以此线为准，故脑立体定位断层解剖研究多以此线为基线。首先我们要知道立体定向脑图谱与其他解剖学脑图谱的不同点。我们都知道，在地理学上，两座山峰高低的比较是以海平面为基础

云用户·2022-12-20 07:40

UNETR++：高效准确的3D医学图像分割

://arxiv.org/abs/2212.04497代码链接：https://github.com/Amshaker/unetr_plus_plus导读这篇论文主要讲述了一种名为UNETR++的3D医学图像分割方法

机器学习社区·2022-12-20 02:36

图像分割，深度学习做图像分割，适合医学图像分割的Unet网络（理清逻辑关系）

参考：https://www.zhihu.com/question/269914775?sort=created一.什么是图像分割？《数字图像处理》一书中给出：把图像细分为其组成区域或物体。也可以用函数的知识去理解：给出一张图像I，这个问题就是求一个函数，从I映射到Mask。至于怎么求这个函数有多种方法。举个简单的例子：二.深度学习怎么和图像分割结合起来的？简单来说就是利用深度学习求这个函数。首先

随心就好@·2022-12-19 14:27

[Transormer]MT-UNet：Mixed transformer UNet for medical image segmentation

MTUNet:混合Transformer模型用于医学图像分割AbstractSectionIIntroductionSectionIIMethodsPart1OverallStructureDesignPart2MixedTransformerModulePart3Local-GlobalGaussian-WeightSelf-AttentionPart4ExternalAttentionSect

黄小米吖·2022-12-19 13:23

MA-Net：用于肝脏和肿瘤分割的多尺度注意力网络

摘要近年来为了提高医学图像分割的性能，提出了大量基于多尺度特征融合的UNet变体。

不想敲代码的小杨·2022-12-19 11:34

D-UNet：一种用于慢性脑卒中病变分割的维数融合U型网络

摘要二维卷积神经网络忽略了医学图像的三维信息，而三维卷积神经网络对计算资源的需求过大。而本文提出一种新的结构，称为维度融合网络（D-UNet）这个网络在编码阶段创新的结合了二维和三维卷积。

不想敲代码的小杨·2022-12-19 11:34

医学图像读取查看

项目场景：对于一些三维的医疗图像，我们不能正常的读取观察对于一些特定格式的医学图像我们不能直接查看，处理。

天涯尽头黄鹤楼·2022-12-19 10:46

医学图像分割框架

1、CoTr：基于CNN和Transformer进行3D医学图像分割3D2021年GitHub-YtongXie/CoTr:[MICCAI2021]CoTr:EfficientlyBridgingCNNandTransformerfor3DMedicalImageSegmentation2

c_daofeng·2022-12-18 07:43

自监督论文阅读系列：TMI20 基于样本相似度的半监督学习用于医学图像分类

论文题目：Semi-supervisedMedicalImageClassificationwithRelation-drivenSelf-ensemblingModel。任务：更好地利用半监督学习提升图像分类性能核心思想如下图1所示：传统的半监督学习只保证了单个样本扰动后分类网络输出标签一致性，本文考虑到样本之间的关系，让样本经过扰动后，分类网络输出的样本特征之间的关系仍然得到保留。图1传统的半

yafee123·2022-12-17 22:41

Inconsistency-aware Uncertainty Estimation for Semi-supervised Medical Image Segmentation

2021IEEETransactionsonMedicalImaging(TMI)语义分割、医学图像分割论文目录前言一、主要亮点二、理论方法1.ProblemAnalysis1.1twocost-sensitivesettings1.2CertainregionandUncertainregion2

LANG_C_·2022-12-17 22:40

【论文精读】Semi-supervised Medical Image Segmentation through Dual-task Consistency

语义分割论文CVPR2021基于双任务一致性的半监督医学图像分割代码：GitHub-HiLab-git/DTC:Semi-supervisedMedicalImageSegmentationthroughDual-taskConsistency

LANG_C_·2022-12-17 22:10

《Semi-supervised Medical Image Segmentation Using Cross-Model Pseudo-Supervision with Shape Awarene》

Semi-supervisedMedicalImageSegmentationUsingCross-ModelPseudo-SupervisionwithShapeAwarenessandLocalContextConstraints》《半监督医学图像使用跨模型的分割伪监督与形状意识和局部语义约束

渔歌畅晚·2022-12-17 22:08

论文解读《Semi-supervised Contrastive Learning for Label-efficient Medical Image Segmentation》

论文解读《半监督对比学习高效标签的医学图像分割》期刊名：MICCAI2021代码：代码地址论文地址：论文地址一、摘要：1）深度学习在医学图像分割中，依赖标注数据的监督训练。

渔歌畅晚·2022-12-17 22:07

基于深度学习的医学图像半监督分割

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转自:计算机视觉life准确、鲁棒地从医学图像中分割出器官或病变在许多临床应用中起着至关重要的作用，如诊断和治疗计划。

小白学视觉·2022-12-17 22:06

《论文阅读》FocalMix: Semi-Supervised Learning for 3D Medical Image Detection

留个笔记自用FocalMix:Semi-SupervisedLearningfor3DMedicalImageDetection做什么3D医学图像分割，也是传统应用了，就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程

未知丶丶·2022-12-17 22:06

翻译：Semi-supervised Medical Image Segmentation through Dual-task Consistency

Semi-supervisedMedicalImageSegmentationthroughDual-taskConsistency（基于双任务一致性的半监督医学图像分割）文献：Semi-supervisedMedicalImageSegmentationthroughDual-taskConsistency

阿里云小仙女·2022-12-17 22:06

摘要*7（）

BoostingMedicalImageSemi-supervisedLearningwithAdaptivePseudoLabelingandInformativeActiveAnnotation（CVPR2022）BoostMIS：利用自适应伪标签和信息性主动注释促进医学图像半监督学习在本文中

momoka9·2022-12-17 22:05

[论文阅读] BoostMIS: Boosting Medical Image Semi-supervised Learning with Adaptive Pseudo Labeling

论文地址][代码][CVPR22]部分描述可能不准确，详见本文评论区Abstract在本文中，我们提出了一个名为BoostMIS的新型半监督学习(SSL)框架，它结合了自适应伪标签和信息性主动注释，以释放医学图像

xiongxyowo·2022-12-17 22:04

SimpleITK 中连通分量大小计算 GetPhysicalSize

利用全卷积神经网络解决医学图像分割问题，使用移除最小连通分量后处理分割结果。假设只做2分类：每个连通分量的大小计算方式：统计每个连通区域，首先从分割结果中统计连通区域，为每个连通区域设置不同的标签。

开心就哈哈·2022-12-17 21:52

SimpleITK三维图像分析

SimpleITK三维图像分析1、去除3D小连通域2、【医学图像处理】之腹部骨骼提取（SimpleITK）1、去除3D小连通域在一些计算机视觉任务中，需要对模型的输出做一些后处理以优化视觉效果，连通域就是一种常见的后处理方式

落花逐流水·2022-12-17 21:22

【联邦学习】联邦学习的应用领域、开源平台

文章目录一、联邦学习的应用二、联邦学习的开源平台参考链接一、联邦学习的应用联邦学习已经被应用于计算机视觉领域，例如医学图像分析。联邦学习也被应用于自然语言处理和推荐系统领域。

想变厉害的大白菜·2022-12-17 21:09

常用的医学图像分割评价指标

常用的图像分割评价指标非常多，论文中常用的指标包括像素准确率，交并比（IOU）,Dice系数，豪斯多夫距离，体积相关误差。下面提到的所有案例都是二分类，标签中只有0和1目录一：像素准确率二：交并比IOU三：骰子系数Dice四：Hausdorffdistance豪斯多夫距离五：CPA-类别像素准确率六：MPA-类别平均像素准确率七：MIOU(平均交并比)一：像素准确率定义：它是图像中正确分类的像素百

不想敲代码的小杨·2022-12-17 13:35

python-医学图像分割指标Dice代码实现

1.代码效果输出每张图片的Dice值及所有图片的Dice平均值，且最后生成一张Dice分布图：以100张图片为例，横坐标是图片序号，纵坐标是每张图片的Dice值。2.图片格式要求1.模型生成的标记图片和正确的标记图片要求是严格的二值图片。如下图：2.图片名称按序为：1.png2.png3.png...（图片格式可以在代码里改，如png，jpg等）3.代码（计算单张图片的Dice值）代码中white

生信研究猿·2022-12-17 13:33

TPU编程竞赛系列｜基于TPU-MLIR实现UNet模型部署，比“快”更快！

图像分割是图像处理和计算机视觉领域的一个重要课题，广泛应用于场景理解、医学图像分析、机器人感知、视频监控、增强现实和图像压缩等领域，UNet作为经典

算能开发者社区·2022-12-16 16:59

python 医学图像k-space下采样/傅里叶变换

对图像进行k-sapce下采样程序仓库：https://github.com/DejaVuyan/pythonfromutilimportsave_image,mkdirs,fft_2D,read_imageimportargparseimportos"""将文件夹中的图片进行k-space下采样后输出"""if__name__=='__main__':#初始化对象parser=argparse.

深夜不安静，音乐听听而已·2022-12-16 16:43

企业级分布式监控zabbix实战——Zabbix使用JMX监控tomcat

进程去连接Zabbix-JavaGateway请求数据，而ZabbixJavagateway收到请求后使用“JMXmanagementAPI”去查询特定的应用程序，而前提是应用程序这端在开启时需要“-Dcom.sun.management.jmxremote

温柔梦9527·2022-12-16 13:04

U2-Net：用于多域医学图像分割的3D通用U-Net

一、论文原文：《3DU2-Net:A3DUniversalU-NetforMulti-DomainMedicalImageSegmentation》https://arxiv.org/abs/1909.06012二、关键词条：医疗分割任务深度可分离卷积解决各种域的结构异质性基于3DU-Net和Vnet设计三、模型原理：图1：基于可分离卷积的域适配器，主要介绍的是如何组装域特定的信道卷积（alter

小肉包老师·2022-12-16 12:28

【医学图像处理】 8 VTK&ITK软件开发平台

VTK&ITK1VTK简介2ITK简介1VTK简介 VTK（TheVisualizationToolKit）：可视化的开源工具包。可自由使用的图像处理和可视化的三维计算机图形学软件系统，被世界各地成千上万的研究人员和开发人员使用。类似的还有opencv VTK不是一个公司，一个单位开发出来的，而是全世界科学工作者贡献得到的 VTK由C++代码组成的，其大量的库都是由C++编写，但是它提供了几

不断进步的咸鱼·2022-12-16 09:20

Anaconda下载simpleITK包和pytorch包

Anaconda下载simpleITK包ITK是一个开源的C++代码库，包含了大量的最新医学图像分割和配准基础函数和通用框架。简单来说，使用ITK，大家可以直接站在一大批国际大牛的肩上来进行开发。

啊哈biubiubiu~·2022-12-16 07:17

SimpleITK、pydicom的安装使用——踏上python生物医学图像处理的初学之路

一、两个库的安装pip均可直接安装。这里说说conda怎么安装SimpleITK。首先这个库是不在默认的channel里面的所以不能够直接安装。因此需使用：来寻找SimpleITK库的channel。应该会在结果当中找到SimpleITK/SimpleITK这个"channel/package"的项目。然后：来寻找SimpleITK库的channel。应该会在结果当中找到SimpleITK/Sim

hdpai2018·2022-12-16 07:44

ITK对应python中SimpleITK库的常用函数举例

在医学图像上经常使用的一个库-SimpleITK，很多处理都只懂个大概或者只会简单的读取，保存图像，这里对常用的一些操作进行总结：importSimpleITKassitk1、sitk.Cast(sitk.ReadImage

jancis·2022-12-16 07:14

Python中SimpleITK库的常用函数

在医学图像上经常使用的一个Python库SimpleITK，下面介绍其常用的函数:importSimpleITKassitk#1.读取图像，如.mhd.nii.nrrd等sitk.ReadImage(图像路径

Joker 007·2022-12-16 07:11

一文速览医学多模态进展

同时，获取有标注的医学图像领域的数据集通常需要大量的专业知识和较高的成本，所以从对应的放射学报告中得到有效监督从而提高性能成为一种可能。本文主要介绍医学的多模态模型的进

zenRRan·2022-12-15 22:54

C#开发PHP类库（二）

1、PHP环境要想PHP支持C#的dll文件，需要开启php.ini中:com.allow_dcom=trueextension=php_com_dotnet.dll开启后重启apache或nginx服务器

InkRainHee·2022-12-15 21:41

深度学习----医学图像预处理

知乎预处理概念https://www.zhihu.com/question/417508279/answer/1461278406预处理是肝脏分割重要的一步，良好的预处理过程可以有效的提高分割的准度。1.1窗口设置：窗宽和宽口水平窗口设置是CT扫描的图像处理功能，有助于突出显示关键的解剖结构/发现，从而使图像解释尽可能容易。单位Hounsfieldunites（HU）。其中，HU值越高，对象越密集

GvoL·2022-12-15 18:57

[Transformer]U-Net Transformer: Self and Cross Attention for Medical Image Segmentation

UNetTransformer:UNet结合自注意力和交叉注意力用于医学图像分割AbstractSectionIIntroductionSectionIIU-TransformerNetworkSectionIIIExperimentsSectionIVConclusionPaperAbstract

黄小米吖·2022-12-15 07:08

Python读写欧姆龙PLC（本工作是由具体项目而开展的）

这里写自定义目录标题硬件环境介绍目标方式DCOM配置运行环境python读取代码参考博客/文章硬件环境介绍plc（Omroncj2m）、加湿器、加热器、传感器、阀、窗、风机…等等。

yeah~小高啊·2022-12-15 05:48

[pytorch] Resnet3D预训练网络 + MedMNIST 3D医学数据分类

而MedMNISTv2，是一个大规模的类似MNIST的标准化生物医学图像集合，包括12个2D数据集和6个3D数据集。所有图

liyihao76·2022-12-14 23:36

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