将近两年前，我开发了一个影像纠正配准功能，可以说是本人开发的软件中为数不多的具有一定挑战性的功能，不记下来实在有点可惜，所以现在凭借有限的记忆作一个记录吧。 当时公司正在为某城市做一个土地利用调查的项目，采用的比例尺是1/5000，数据的建库、生产与管理软件
# 医学影像配准及其Python实现
医学影像配准是指将不同来源、不同时间或不同成像方式得到的医学影像对齐，以便于进行比较与分析。配准在医学影像分析中扮演着重要角色，尤其是在肿瘤监测、手术规划及疗效评估等多个领域。本文将介绍几种常用的Python包，并提供简单的示例代码，帮助读者更好地理解医学影像配准。
## 常用的Python包
在Python中，有多个包可以用于医学影像配准，最常用的包括
一、总论一、医学影像学的工具——X线、CT、MRIX线的发现：伦琴 1895年 特点： 穿透性、感光性、荧光性、电离性 因此产生的医学意义：在胶卷上留下黑白的阴影—— 高密度影（白）中密度影（灰）低密度影（黑） 代表： bone muscle、cartilage pulmonary科普：X
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2023-05-26 03:04:08
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1. 医学影像学医学影像学Medical Imaging，是研究借助于某种介质（如X射线、电磁场、超声波等）与人体相互作用，把人体内部组织器官结构、密度以影像方式表现出来，供诊断医师根据影像提供的信息进行判断，从而对人体健康状况进行评价的一门科学，包括医学成像系统和医学图像处理两方面相对独立的研究方向。仪器主要包括X光成像仪器、CT(普通CT、螺旋CT）、正子扫描(
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2024-01-18 17:19:41
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医院管理人员投入了很多精力来开发，实施和评估医院的EMR系统，却很容易忽略一些需要注意的关键的医疗IT问题。据Joe Marion坦言，医疗成像在医疗信息交换和移动医疗方面越来越重要，但医疗成像往往是医疗IT中容易被忽略的一个重要方面。本文重点讨论医疗管理人员在解决医疗成像问题时不能忽视的3个方面。
医院管理人员投入了很多精力来开发，实施和评估医院的EM
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2023-08-03 15:14:30
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医学影像是医生看病，及决策的最大的信息入口。而医生理解这些影像的本质，即是医生大脑经过长期的过程被大量数据训练出来的结果。一个客观事实是，高中低年资的医生在看同一张片子时候，得出的结论会有天壤之别，这也是为什么我们要去协和找“老大夫”看病的事实依据。国内病理科医生在册的有1万多人，但经过我们的访谈，认为国内需要大约6、7万的人才能满足需求。但病理医生的培养周期特别长，北京某著名医生的病理科主任曾跟
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2024-01-22 11:53:21
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深度学习医学影像分类是一项前沿技术，旨在通过深度学习算法对医学影像进行自动分类或诊断。这不仅提高了医学影像分析的效率，还在很多情况下提供了比人工分析更为精准的结果。为了绘制出更有效的深度学习医学影像分类解决方案，我们需要对不同环节进行严谨的设计与实施，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析以及迁移方案等关键部分。
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### 备份策略
在进行深度学习医学影像分类过程中，确
# 深度学习在医学影像中的应用
在医学影像领域，深度学习技术已经取得了很大的突破，帮助医生们更准确地诊断疾病。本文将介绍医学影像深度学习的流程，并提供代码示例。
## 医学影像深度学习流程
医学影像深度学习流程通常包括以下几个步骤：
```mermaid
flowchart TD
A(数据准备) --> B(模型选择)
B --> C(模型训练)
C --> D(模
原创
2024-03-29 04:07:50
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1.Hounsfield单位 不同密度的组织具有不同的衰减系数，CT诊断中为了对不同组织进行区分，将不同密度的各种组织用不同的CT值表示，称为Hounsfield单位(Hu)。 以水为0，空气为-1 000，致密骨为+1 000，这样CT将测得的信号高度精
深度学习医学影像分析是一项颇具挑战性的任务，它结合了计算机科学、机器学习和医疗影像学的知识。本文将详细讨论如何解决深度学习医学影像分析中的各种问题，从环境准备到生态扩展，涵盖多个方面。
## 环境准备
首先，我们需要准备我们的开发环境，同时确保所有的依赖都能够正常安装和使用。以下是我们所需工具和库的版本兼容性矩阵：
| 组件 | 版本要求 | 兼容性
DICOM
DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）即医学数字成像和通信，是医学图像和相关信息的国际标准（ISO 12052）。它定义了质量能满足临床需要的可用于数据交换的医学图像格式，可用于处理、存储、打印和传输医学影像信息。DICOM可以便捷地交换于两个满足DICOM格式协议的工作站之间。目前该协议标准不仅广泛应用于大型医院
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2023-08-27 09:58:21
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U-net原文 《2015_Ronneberger_Cite=49316_U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation》铺垫和引入医学影像分割医学影像分割的目的是将医学图像中具有某些特殊含义的部分分割出来，并提取相关特征。 医学上的分割准确率比其他领域
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2024-02-06 17:54:08
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医学影像去噪是提升医疗影像质量的关键技术之一，深度学习在这一领域应用愈发广泛。通过构建高效的去噪模型，医学影像的数据处理精度和信息提取能力显著提升，有助于医生更准确地进行诊断和治疗。这篇文章将详细记录我在解决“医学影像去噪 深度学习”问题的整个过程。
### 背景定位
在医学影像处理中，成像噪声会严重影响诊断效果。影像噪声主要来源于拍摄设备、环境干扰等因素，因此去噪技术的研究显得尤为重要。我们
鱼羊 量子位 报道 |炎炎夏日，燥热难耐，不如学学深度学习冷静一下？这里有一份干货教程，手把手带你入门深度强化学习（Deep Reiforcement Learning），背景理论、代码实现全都有，在线领取无需安装哟！废话不多说，赶紧领取教程看看里头具体都有哪些宝藏知识吧～步步深入RL这份Pytorch强化学习教程一共有八章，从DQN（Deep Q-Learning）开始，步步深入，最后向你展示R
# 医学影像深度学习入门
随着人工智能技术的快速发展，深度学习在医学影像分析领域的应用前景逐渐明朗。利用深度学习进行医学影像处理，不仅提高了诊断的效率和准确性，还为复杂疾病的研究提供了新的思路。本文将简单介绍医疗影像深度学习的基本概念，并结合代码示例帮助读者入门。
## 什么是医学影像深度学习？
医学影像深度学习是指利用深度学习算法对医学影像进行分析的一种方法。这些算法能够自动提取影像特征，
17/8/17 参照opencv examples修改两处为重点内容 initUndistortRectifyMap(cameraMatrix, distCoeffs, Mat(), getOptimalNewCameraMatrix(cameraMatrix, distCoeffs, imageSize, 1, imageSize, 0), imageSize, CV_16SC2, map1,
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2024-04-04 19:10:13
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今年我没有参加比赛，但是还是做了一下这个题目，可能比较粗糙。而且也没有论文，只有代码和结果。首先题目要求的是，先配准，然后再划分出病变区域，定量地给出病变情况。那么我就划分为两个算法，图像配准算法和病变识别算法： 大致流程数据说明图像配准算法病变识别算法 数据说明这里我用到的数据是在Kaggle上面找的，然后是关于前后两次CT图像的，这里做一个展示，关于数据集详细的介绍可以看一下Kaggle官网。
多模态医学图像数据集脑的数据一般可以多模态，MRI-T1/T2 etc, CT/MRI，单独的配准图像应该很难找，一般是找分割的多模态图像。上海交通MedMNIST10 datasets, single modal, classification task Link：https://arxiv.org/pdf/2010.14925.pdfMedPix更多侧重于疾病，目前没有找到合适的多模态配准的数
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2024-05-15 02:25:30
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# 深度学习在肺部医学影像分割中的应用
深度学习在医学影像分析中发挥着重要作用，尤其是在肺部影像的分割任务中。本文将为初学者提供一个清晰的流程，以实现肺部医学影像分割，并逐步介绍每一步所需的代码与方法。
## 整体流程
以下是实现“深度学习肺部医学影像分割效果”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-09-10 06:49:40
214阅读
2019-11-24 17:45:16作者 | 李翔来源 | 视说AI（ID：techtalkai）在传统医疗领域，医院内每日的医学影像数据量巨大，影像科医生做着大量重复性和机械性的工作。每张片子都需要医生仔细筛查和甄别，耗费了大量的精力，同时过于机械和重复性的工作也使得医生可能由于过于疲乏而产生判断上的失误。近年来，随着深度学习的发展，医学影像逐渐成为人工智能最有潜力的落地领域...
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2019-11-26 14:08:15
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