作者：梦飞翔 编辑：学姐引自Unetr: Transformers for 3d medical image segmentation1.序言本文将以Nvidia团队最近提出的一种新的医学图像分割网络作为切入点，结合所用开源数据集，为各位同学提供一份从下载数据集到搭建网络训练医学任务的完整攻略，希望可以为各位医工交叉领域的同学提供一条捷径，力争少走弯路。2.开源数据集获取与使用本节将以论文作者使用
虽然深度学习模型已经成为医学图像分割的主要方法，但它们通常无法推广到涉及新解剖结构、图像模态或标签的unseen分割任务。给定一个新的分割任务，研究人员通常必须训练或微调模型，这很耗时，并对临床研究人员构成了巨大障碍，因为他们往往缺乏训练神经网络的资源和知识。作者提出UniverSeg，这是一种在没有额外训练的情况下解决unseen医学分割任务的方法。给定新分割任务的"query图像-标签pair
Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation论文：https://arxiv.org/abs/2105.05537代码：https://github.com/HuCaoFighting/Swin-Unet首个基于纯Transformer的U-Net形的医学图像分割网络，其中利用Swin Transforme
这里说医学图像数据读取及预处理方法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
一、问题描述最近在开发过程中遇到了这样的问题：在医学图像开发过程中，我们将医学图像通过深度学习算法进行分割，现在想要通过这一套二维图像进行三维重构。以下是分割结果： 以下是读取的遮罩mask： 如何将这些二维图像进行三维重建，是个棘手问题，笔者通过vtk进行建模操作。二、解决方案0. 写在前面医学图像的三维重建本身就是热点技术，这项技术也并非新鲜技术，笔者调研多份前者的博客与其余资料
今天要讲的模型属于深度学习（准确地说应该是卷积神经网络）在医学图像领域的应用，主要参考了一篇2015年的paper《U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation》，正好通过这篇paper的学习来了解一下深度学习到底在图像问题领域是怎样运作的。我之前接触过简单的深度学习在图像领域的应用，就是对于手写数字1-9的识别，本
创建日期: 2020-03-03 16:35:29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
一、血管造影技术1.1、数字减影血管造影（DSA） 相比于其他常规造影技术成像的图像，整体血管结构更加清晰、直观，背景噪声较少，对于一些精细血管都能较为准确的显示。特别适用于大血管的检查，对冠状动脉也是最好的成像方法之一。1.2、基于超声的经颅多普勒成像（TCD） 能够测量相当重要的血液动力学信息。1.3、磁共振血管造影（MRA） 图像清晰，血管的细微结构显示好、空间分辨率高，但是细小血管的灰度与
摘要：在这项工作中，我们总结了近期工作中以扩展 SAM 医疗图像分割的任务，包括经验基准和方法的调整，并讨论了潜在的未来方向的 SAM 在医疗图像分割。SAM：略SAM在医学图像上分割效果：病理图像分割：在WSI图像上肿瘤分割、非肿瘤组织分割、细胞核分割。单个正点提示、20正+10负、每个实例所有的点/框，在大型联通物体上效果好，密集实例物体效果差。可能的原因包括 WSI 的图像分辨率
留给Transformer + U-Net 组合命名的缩写不多了... 本来是打算继续肝CVPR 2021的垂直方向大盘点工作，之前已经推送了Transformer、目标检测、语义分割和OCR的盘点。但这几天看到越来越多的视觉Transformer工作，特别是Transformer在医学图像上的应用。 实际上这波热潮，从年初就开始了，比如非常具有代表性的：Trans
这是专栏《图像分割应用》的第3篇文章，本专栏主要介绍图像分
原创
2022-10-12 16:05:45
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一、实验目的用OpenCV编写一个基于分水岭算法的图像分割程序能对肺部医学图像进行分割，辅助医生进行病情诊断，强化和巩固学生对图像分割知识的掌握和灵活应用。二、实验要求1、用OpenCV编写一个基于分水岭算法的图像分割程序，能对获取的肺部医学图像进行分割； 2、认真撰写实验报告，要求说明实验原理，对实验过程叙述清楚，关键代码给出注释，对实验结果给出合理解释，实验分析部分则需要指出实验结果优劣的原因
这是专栏《图像分割应用》的第4篇文章，本专栏主要介绍图像分割在各个领域的应用、难点、技术要求等常见问题。本专栏的第一个板块医学图像分割中从具体应用出发，介绍了脑分割、心脏分割和肿瘤分割三个问题，本文就总结一下现阶段医学图像分割中该知道的内容。作者&编辑 | 孙叔桥1 介绍不同于几年前医学图像短缺的情况，随着科技的发展和重视程度的增加，医学领域可供深度学习方法所利用的图像不断增多（辐射成像、
原创
2022-10-12 15:49:25
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20页综述，共计171篇参考文献。对于有监督学习方法，本文从三个方面介绍：backbone选择，网络blocks的设计以及损失函数的改进；对于弱监督学习方法，本文从数据增广，迁移学习和交互式分割来介绍。 Medical Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey
论文：
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医学图像分割-----《医学图像处理与分析》第二版主要流程:医学图像分割概念、几种医学分割技术、图像分割常用的形态学运算和边界跟踪技术‘概念：根据某种均匀（一致）性的原则将图像分割成若干有意义的部分，使得每一部分都符合某种一致性的要求，而任意两个相邻部分的合并都会破坏这种一致性。可归结为图像像素点的分类问题。边缘检测技术：图像分割的重要手段：基于物体和背景之间在灰度（或纹理）特性上存在着某种不连续
从本周开始，新专栏《图像分割应用》就跟大家见面了。本专栏主要介绍图像分割
原创
2022-10-12 15:46:40
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