”医学图像“ 的搜索结果

     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）和超声波成像（UI）四类。在目前的影像医疗诊断中，主要是通过...

     本文首先以一个CT扫描图像为例,介绍了医学图像的加载、显示、增强和预处理等基本操作,以及图像分析提取特征的过程。然后以乳腺癌肿瘤检测为例,详细阐述了图像加载、预处理、乳腺组织分割、以及使用区域分析检测肿瘤...

     这是一篇关于GANs在医学图像领域的总结，如果各位大佬也在做医学图像分割/分类，可以mark交流一下。IntroductionGoodfellow等人引入了生成对抗网络(GANs)来模拟数据分布。GANs能合成真实图像，其原因与两个基本属性...

     【摘要】阐述了医学图像处理技术的发展动态，介绍了目前国内在三维医学图像的可视化和基于PACS 的医学图像压缩在医学图像处理方面的进展。在比较各种技术在相关领域中应用的基础上，提出了医学图像 处理技术发展所...

     摘 要：随着计算机技术的发展，图像分割在很多领域都得到...找到合适的医学图像分割方法对临床诊断和治疗都具有重大意义 文章针对近年来提出的图像分割方法进行了总结 关键词：图像分割；区域生长；聚类；水平集；图割

     本文回顾了与医学图像分析相关的深度学习的主要概念，总结了该领域的300多项贡献，并探讨了深度学习在图像分类、目标检测、分割、配准等任务中的应用。最后，总结了当前的技术水平，批判性地讨论了开放的挑战和未来...

     [摘 要]医学图像分割是决定医学图像在临床诊疗中能否提供可靠依据的关键问题。本文在对国内 外医学图像分割相关文献进行研究总结的基础上，对国内外常用医学图像分割方法的基本理论和特 点进行了较为全面的论述，对...

     医学图像笔记（四）医学图像分割1、医学图像分割的开源工具2、其他分割2.1、3D VNet2.2、PE-VNet3、医学图像数据集3.1、百度AI studio 数据集3.2、Github上哈佛 beamandrew机器学习和医学影像研究者贡献的数据集4、...

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