# 深度学习在CT图像序列选择中的应用
随着医学影像技术的发展，计算机断层扫描（CT）在临床诊断中发挥着越来越重要的作用。然而，由于CT图像数据往往庞大且复杂，如何有效地选取关键的CT序列，以最大程度地提高诊断效率和精度，成为了医学影像领域的一个重大挑战。近年来，深度学习技术的出现为这一问题提供了新的解决方案。
## 深度学习的基本概念
深度学习是机器学习的一个分支，主要利用深层神经网络（如
介绍此示例将显示构建3D卷积神经网络（CNN）以预测计算机断层扫描（CT）扫描中是否存在病毒性肺炎所需的步骤。2D CNN通常用于处理RGB图像（3个通道）。3D CNN只是3D等价物：它以3D卷或2D帧序列（例如CT扫描中的切片）作为输入，3D CNN是学习体积数据表示的强大模型。设置import os
import zipfile
import numpy as np
import tenso
转载
2023-12-21 19:01:51
551阅读
原文：AI for significantly lower dose and improved image quality飞利浦医疗CT的深度学习重建技术。 人工智能可显着降低剂量并提高图像质量概述背景飞利浦CT智能工作流Precise Image 如何训练神经网络深入了解深度学习训练神经网络验证神经网络推断法可以实现快速的临床工作流程AI加持的图像重建从“仅限于体模的研究”到“走向临床数据”噪声
CT图像是以不同的灰度来表示，反映器官和组织对X线的吸收程度。因此，与X线图像所示的黑白影像一样，黑影表示低吸收区，即低密度区，如肺部；白影表示高吸收区，即高密度区，如骨骼。但是CT与X线图像相比，CT的密度分辨力高，即有高的密度分辨力（density resolutiln）。因此，人体软组织的密度差别虽小，吸收系数虽多接近于水，也能形成对比而成像。这是CT的突出优点。所以，CT可以更好地显示
转载
2024-10-11 20:09:01
69阅读
近期宜远智能参加阿里天池医疗AI大赛，用3D Faster RCNN模型在CT影像的肺结节探测上，取得了较好的成绩，特别是在计算资源充足的情况下，模型效果表现优异。这是他们的经验分享（https://tianchi.aliyun.com/competition/new_articleDetail.html?raceId=231601&postsId=2898&from=part
转载
2024-04-21 21:53:28
116阅读
深度学习肺CT图像分割是一项利用深度学习技术对肺部CT图像进行处理，从而提取出病变区域的任务。随着医疗影像技术的快速发展，尤其是近年来深度学习方法的飞速进步，肺CT图像分割技术逐渐成为医学影像分析中不可或缺的一部分。本文将详细记录这一过程，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化以及未来的展望。
## 背景描述
自2010年以来，肺癌的发病率逐年增加，早期诊断和准确定位肿瘤对提高治
CT图像缺陷检测是计算机视觉和深度学习领域中的一个重要应用，旨在提高医学图像的检测准确性。本文将详细介绍如何使用深度学习技术进行CT图像缺陷检测。我们将从版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展几个方面展开，帮助读者深入理解这一过程的各个要素。
## 版本对比
在进行CT图像缺陷检测的深度学习算法中，不同版本在性能上有明显差异。我们将描述这些版本的兼容性以及它们的实际应用场
康宁 赵汗青 李霖龙摘要：本文采用反向求解的方法，在旋转中心任选的情况下，利用几何法确定旋转中心、用特殊值法快速求解探测器的间距、利用穷尽算法求出探测器的方向。在标定参数后，利用滤波反投影重建算法进行重建图像。关键词：CT系统；参数标定；成像原理；滤波反投影；窗口处理中图分类号：O29 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2018)021-0360-03引言二维CT系统由发射器一探测器系
本文为美国普渡大学（作者：Pengchong Jin）的博士论文，共99页。基于模型的图像处理是一系列技术的集合，为解决成像系统中的逆问题提供了一个系统框架。在本论文中，利用基于模型的方法解决了CT成像系统中存在的三个问题：具有二维平行光束和三维多层结构的单能量X射线CT的图像重建，单能量X射线CT的同时图像重建和光束硬化校正，同时对CT图像进行金属伪影消除和图像分割。在第一个主题中，研究了基于模
转载
2024-08-24 09:09:37
71阅读
1评论
# 深度学习中的CT图像归一化：一项初学者指南
深度学习在医学图像处理中的应用日益增长，CT（计算机断层扫描）图像归一化是一个至关重要的步骤，有助于提高模型的性能。本文将带你走进CT图像归一化的世界，介绍其基本流程、具体实施代码以及相关注解，让你对这个过程有更深入的理解。
## 整体流程
我们可以将CT图像归一化的过程分为以下几个关键步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
深度学习中的 triplet loss 是一种常见的损失函数，广泛应用于人脸识别、图像检索等领域。在实际应用中，不同版本的模型、迁移学习策略及优化方案都会影响到最终效果。本文将通过版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化以及生态扩展等方面，深入探讨如何选择适合的深度学习 triplet loss 模型。
## 版本对比
在选择 triplet loss 模型时，了解不同版本的兼容性是
1.序列数据：①现实生活中有很多数据是有时序结构，比如电影的评分随时间的变化而变化。②统计学中，超出已知观测范围进行预测是外推法，在现有的观测值之间进行估计是内插法 2.统计工具：处理序列数据选用统计工具和新的深度神经网络架构①在时间t观察到xt,那么得到T个不独立的随机变量（x1…xT）~p(x)②使用条件概率展开p(a,b)=p(a)p(b|a)=p(b)p(a|b)注：①p(b|a
转载
2023-11-03 11:30:34
97阅读
提出卷积空间传播网络(CSPN)为深度估计学习关联矩阵。具体来说就是，采用一个线性传播模型以循环卷积的形式传播，DCNN学习临近像素间的关联关系。深度估计提升性能的方法有：使用更好的网络(如VGG、ResNet)估计全局场景布局和尺度。通过反卷积、跳跃连接、反投影更好地恢复局部纹理。我们提出的CSPN中，每个像素的深度值在一个卷积上下文中同时更新。这个长程上下文(long range contex
转载
2024-01-31 10:36:54
94阅读
深度估计方法及网络架构深度估计方法网络架构深度网络位姿网络损失函数构建 深度估计方法Monodepth2使用基于单目图像的无监督学习法完成深度估计的任务。根据SFM模型原理在卷积神经网络中同时训练两组网络：深度网络和位姿网络。训练网络的输入为一段视频序列的连续多帧图片，深度网络输入目标视图，位姿网络输入目标视图和上一帧视图，深度网络经过卷积神经网络处理输出对应的深度图像，位姿网络计算出相机运动姿
转载
2023-10-13 23:15:41
295阅读
什么是CT
全称：computed tomography
CT是一种功能齐全的病情探测仪器，它是电子计算机
X射线断层扫描技术简称。
CT的工作程序是这样的：它根据人体不同组织对X线的吸收与透过率的不同，应用灵敏度极高的仪器对人体进行测量，然后将测量所获取的数据输入电子计算机，电子计算机对数据进行处理后，就可摄下人体被检查部位的断面或立体的图像，发现体内任何部位的细小病
转载
2024-09-13 21:04:45
109阅读
# 深度学习与序列评估
## 引言
深度学习近些年在人工智能领域取得了显著的成就，其中序列评估（Sequence Evaluation）是一个非常重要的研究方向。序列评估在自然语言处理、时间序列分析、推荐系统等多个场景中都有广泛应用。本文将介绍深度学习中的序列评估，并提供相应的代码示例。
## 什么是序列评估？
序列评估是指对一系列数据点进行分析和评分的过程。这些数据点可以是时间序列数据、
原创
2024-10-10 06:47:39
32阅读
# 深度学习序列预测教程
## 1. 整体流程
我们将通过以下步骤来实现深度学习序列预测：
```mermaid
graph LR
A[数据准备] --> B[模型构建]
B --> C[模型训练]
C --> D[模型预测]
```
## 2. 具体步骤
### 2.1 数据准备
首先，我们需要准备好数据集，并将其转换为适合深度学习模型的格式。我们可以使用以下代码来加载数据：
``
原创
2024-05-14 04:46:21
52阅读
# 深度学习中的序列掩码实现指南
深度学习中的序列掩码是一种常见的技术，尤其在处理变长输入的任务中，如自然语言处理。序列掩码用于告诉模型在处理输入数据时，哪些部分是有效的，哪些部分应被忽略。本文将对如何实现深度学习序列掩码进行详细讲解。
## 实现流程
下面的表格概述了实现序列掩码的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需库 |
| 2
CT图像中存在影响图像质量的噪声和伪影。 1、CT图像中的噪声主要有三种来源。 （1）量子噪声。量子噪声服从泊松分布，是一种实验观测中的读出噪声。当观测中数量有限的X射线光子数量少到能够引发探测器上数据读出中出现可观测到的统计涨落时，这种读出的统计涨落被称作量子噪声。这种噪声也是低剂量CT中面临的主要噪声 。量子噪声主要是由X射线流以及探测器上探测到的X射线光子数决定的，主要受制于两个因素：扫描方
转载
2023-10-15 09:36:32
575阅读
在过去的二十年中，计算机视觉研究已经集中在人工标定上，用于提取良好的图像特征。在一段时间内，图像特征提取器，如 SIFT 和 HOG 是标准步骤。深度学习研究的最新发展已经扩展了传统机器学习模型的范围，将自动特征提取作为基础层。他们本质上取代手动定义的特征图像提取器与手动定义的模型，自动学习和提取特征。人工标定仍然存在，只是进一步深入到建模中去。 本博客先从流行的图像特征提取SIFT和HOG
转载
2024-05-19 08:11:46
52阅读
