定了图像语义分割这个方向大概有半年多了，具体研究课题方向是基于深度学习的医学图像分割。这里作一个简要的阶段性小结。一、医学图像的突出特征总体上来说，医学图像相比于自然图像（通过可见光成像）有以下四点区别：1、医学图像的模态（格式）更加多样化，如X-ray、CT、MRI以及超声等等，当然也包括一些常见的RGB图像（如眼底视网膜图像）。不同模态图像反应的信息侧重点是不一样的。比如X-ra
目录1. OCT 图像分类2. OCT图像数据集3. OCT图像预处理4. 特征提取5. 实验结果及分析 github地址: https://github.com/aishangcengloua/OCT_Classification 1. OCT 图像分类 视网膜光学相干断层扫描(OCT)是一种成像技术，用于捕获活体患者视网膜的高分辨率横截面。每年大约进行3000万次OCT扫描，对这些图像的分
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2024-05-28 10:26:48
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医学图像相关知识：一、图像：图像代表各种数字化表示的图片、图表以及照片的统称，是二维及以上的高维信息。其中医学图像主要为三维图像，需要坐标轴进行标识。二、图像分类：1、图像根据图像取值的不同可分为：黑白图像、二值图像、灰度图像和彩色图像 **黑白图像：**指图像的每个像素只能是黑或白、没有中途过度、像素值由0、1表示 **灰度图像：**图像每个像素信息由一个量化的灰度级来描述的图像，没有彩色信息。
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2024-01-03 06:23:35
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一、什么是图像image？各种数字化表示的图片、图表以及照片的统称，是二维及以上的高维信息。二、图像的分类1.图像取值的不同：黑白图像（black and white image）/二值图像（binary image），灰度图像（gray level image）和彩色图像（color image） 黑白图像：指图像的每个像素只能是黑或者白，没有中间的过渡，故
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2024-01-22 11:46:43
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文章目录Medical ultrasoundMRICTOCT Medical ultrasoundMedical ultrasound 医学超声。基于超声的诊断成像技术。通过将超声波脉冲发送到组织中，根据不同反射特性的组织回波，从而被记录为图像。就好比挑西瓜，一边敲一边听声音判断是否熟了。 超声诊断法可分为 A 型、B 型、M 型及 D 型四大类。其中 B 型超声（B 超） 常用于妇产科、泌尿、
# 深度学习在医学图像分类中的应用
随着深度学习技术的飞速发展，其在医学图像处理领域也取得了显著的成就。医学图像分类是医学图像处理的一个重要分支，它可以帮助医生快速准确地诊断疾病，提高诊断的效率和准确性。本文将介绍如何使用Python和深度学习框架来实现医学图像分类，并展示一个简单的代码示例。
## 深度学习简介
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它通过模拟人脑的工作原理来解决复
原创
2024-07-30 04:00:07
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实验目的任意选择分类算法，实现乳腺癌分类。要求所有分类算法均自己实现。 下图是一个良性样本： 下图是一个恶性样本：实验过程由于能力和精力有限，我并没有选用CNN模型作为分类器。一方面是因为不借助PyTorch框架实现CNN对我来说过于困难，另一方面是因为本次课内实验提供的数据量太小，我觉得没有必要通过卷积神经网络来进行分类，故本次实验选用了相对简单的全连接神经网络实现。①数据集的读取本次实验的数据
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2024-05-18 11:17:49
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深度学习算法通过学习大量的医学图像数据，可以自动提取图像中的特征，并根据这些特征进行分类和识别。训练过程中，模型会根
原创
2023-11-10 12:29:43
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在前面的文章中，已经给大家分享了很多图像处理案例和深度学习案例，但是还是有很多人提出很多问题，基本上都是对案例实现代码的理解不够透彻。从今天起我将开始分享医学图像处理基础算法课程，从最基本的函数开始，分享函数的原理，函数API参数讲解，每篇都会给出一个示例。
参考了数字图像处理(冈萨雷斯)部分内容，列举了一些以后要分享的函数，主要分成五大类：图像增强，图像去噪，图像边缘检测，图像形态学操
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2023-08-23 08:10:05
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X光拍摄出的原始图像，一般都比较模糊不清，而在医学应用上，这些被模糊的细节又非常有用，因此，X光图像的增强一直是人们研究的重点。下面，给大家介绍一种非常有用的增强方法：Gauss Laplacian Pyramid算法关于该方法，已有不少文献对其进行了介绍和阐述，但一般都比较晦涩难懂，本人做了一个比较清晰的实现步骤，以此供大家参考。而关于分解的细节图像如何进行增强（后文会提到），不是本文介绍的
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2024-01-02 16:08:00
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本文作者 Taposh Dutta Roy 拥有产品、技术和战略咨询、数据科学和创业经验，是一名以消费者为中心的机器学习和数据科学极客。（我也是第一次听说还有这样的极客，小编以前一直认为极客就是黑客。）当下深度学习的研究领域仍然停留在自然图像的层面上，本文基于python使用深度学习处理医学图像，提升医疗保健行业的服务水平。在这篇文章中，作者会从图像处理、医学图像格式方面的基础知识为大家逐渐进行讲
1 前言随着医学图像三维重建体绘制技术的发展及其研究的深入，医生对数据的分析不再局限于简单的观察输出结果，还要求能对结果进行友好交互，使最终结果更能满足其特定的观察需求。然而由于医学数据通常较大，对所有数据的重建和交互计算量非常大，目前能达到重建速度快、重建效果好、交互流畅的技术一般都是在专业的图形工作站上实现。但这些设备通常较为昂贵，一定程度上阻碍了三维重建体绘制技术在医学领域的普及。
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2023-09-26 22:17:10
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文章目录立 体 算 法 流 程 介 绍>全局立体匹配算法>局部立体匹配算法>半全局立体匹配算法SGMSGM 算 法 原 理 详 解>深度图初始化>匹配代价计算>代价聚合>视差计算>视差优化tSGM 原 理 介 绍参 考 文 献 与 代 码 整 体 框 架 立 体 算 法 流 程 介 绍>全局立体匹配算法 全局立体匹配算法主要是采用了全局的优
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2023-10-21 08:32:13
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深度学习医学序列图像拼接算法涉及将多幅医学图像（如CT、MRI等）进行有效的拼接，以便于病灶的检测与分析。随着医学图像处理技术的发展，利用深度学习的方法实现高效而准确的图像拼接变得越来越重要。
在此，我将介绍“深度学习医学序列图像拼接算法”的背景、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和案例分析，帮助读者全面理解这一主题。
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### 背景描述
深度学习在医学图像处理中有着广泛的应用，其
# 医学图像深度学习——nii图像处理入门
医学图像处理是计算机视觉和人工智能领域中一个非常重要的应用，它涉及到使用深度学习模型来分析医学图像，如MRI、CT等。对于初学者来说，从头学起可能会感到一些困惑。本文将为您提供一个完整的工作流程和代码示例，以帮助您实现nii图像的深度学习任务。
## 整体流程
以下是一个医学图像深度学习项目的基本流程表格：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-21 06:55:50
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三 医学图像的运算1. 医学图像的灰度变换就是将图像的灰度值按照某种映射关系映射为不同的灰度值，从而改变相邻像素点之间的灰度差，达到将图像对比度增强或减弱的目的。包含线性恢复变换，非线性灰度变换，部分线性灰度变换。2. 几何运算：平移。旋转。缩放：医学图像的放大和缩小通常都是按比例放大或缩小。缩小（直接缩小法和局部均值法），放大（直接放大法和双线性插值法）。镜像
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2023-12-21 23:04:05
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这两天又重新回顾了一下医学图像数据的读取和预处理方法，在这里总结一下。基于深度学习做医学图像数据分析，例如病灶检测、肿瘤或者器官分割等任务，第一步就是要对数据有一个大概的认识。但是我刚刚入门医学图像分割的时候，很迷茫不知道自己该干啥，不知道需要准备哪些知识，慢慢到现在才建立了一个简陋的知识体系。个人认为，比如说医学图像分割这个方向，再具体一点比如腹部器官分割或者肝脏肿瘤分割，需要掌握两方面的知识：
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2023-05-31 21:58:42
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一、线性分类器 线性分类器（Linear Classification）是比KNN分类器更有效的一种分类器。这个方法有两个重要的部分：分数函数（score function）和损失函数（loss function）。分数函数是江原始数据匹配到相应类别的依据，而损失函数是评价预测类别与真实情况之间的差异。假设存在一组图像数据集,同时每组数据都带有一个标签，其中，而。也就是说我们
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2024-08-10 18:46:38
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这些方面形成此领域的三个主要过程——图像形成、图像计算和图像管理。医疗图像处理是一个非常复杂的跨学科领域，涵盖从数学、计算机科学到物理学和医学的众多科学学科。 分析法的典型示例包括广泛用于断层扫描的滤波反投影（FBP）；在MRI中尤为重要的傅里叶变换（FT）；以及延时叠加（DAS）波束成型，这是超声检查中一种不可或缺的技术。这些算法在所需的处理能力和计算时间方面精巧而高效。核磁共振扫描仪（MRI）
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2024-03-05 09:01:04
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这篇文章说一下怎么分析医学影像图像，并利用统计学和机器学习建模，实现预后等回归学习。这篇文章会不断的修改，因为我也会不断的学习，不断的添加和改正文章中的内容。 医学影像已经是非常火的一个方向了，对于医学图像的处理有很多不同的领域，也有很多不同的方法。随着人工智能的发展，很多的人工智能算法已经在医学图像的处理中取得非常不错的进展。比如说深度学习中，Unet对HE染色和IHC染色图像的细胞核分割，CT
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2023-11-30 13:10:04
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