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、
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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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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# 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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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
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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本教程将使用matplotlib的命令式绘图接口pyplot。 该接口维护全局状态，并且可用于简单快速地尝试各种绘图设置。 另一种是面向对象的接口，这也非常强大，一般更适合大型应用程序的开发。 如果你想了解面向对象接口，使用上的常见问题是一个用于起步的不错的页面。1. 将图像数据导入到 NumPy 数组加载图像数据由 Pillow 库提供支持。 本来，matplotlib只支持 PNG 图像。 如
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2024-09-25 16:10:17
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已经开发出许多专用于医学图像后处理的算法，从而提出了有关此类图像评估的根本问题。主观评估是评估医学领域质量的最可靠方法。但是，由于人类观察者必须具有医学背景，因此在医学应用中既费时又困难。客观指标是一个很好的选择，并且已得到广泛开发，尤其是对于自然图像。根据参考图像的可用性，将这些指标分为完全参考（FR），精简参考（RR）和无参考（NR）图像质量评估（IQA）方法。由于换能器与主体，波束形成过程和
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2023-11-30 10:23:18
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原理图网上大多数流传的是类似这份电路图，但是市面上流行的是另一个加密的电路图（接收部芯片抹掉丝印），但是他们的工作原理基本是相同的。也就是放大–>选频（40KHz）–>放大–>比较。（具体的选频元件选取与设计参数本人也是半桶水，希望大神留言告知）时序比较脚拉低：NET9， 接收触发信号：NET10上面的时序图拿逻辑分析仪按正常接线是测不出来的，里面有个坑，那就是NET
第一次接触超声波清洗机的小伙伴可能还不清楚超声波清洗设备的工作及其原理，今天带着这个问题为大家详情讲解一下超声波清洗的原理是怎样的?超声波为何可以发生空化效应？首页，超声波清洗机的工作原理主要是通过超声波换能器，将功率超声频源的声能转换成机械振动，通过清洗槽壁将超声波辐射到槽子中的清洗液。由于受到超声波的辐射，使槽内液体中的微气泡能够在声波的作用下从而保持振动。破坏污物与清洗件表面的
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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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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# 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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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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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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# 医学图像深度学习框架的实现指南
在医学图像处理领域，深度学习正展示出巨大的潜力，帮助医生更准确地诊断疾病。在这篇文章中，我将指导你如何实现一个基本的医学图像深度学习框架。我们将逐步完成这个过程，通过具体的代码示例帮助你理解每一步的实现。
## 流程概要
下面是实现医学图像深度学习框架的步骤。我们将通过图像数据准备、模型构建、训练、评估和预测等阶段来完成这一任务。
| 步骤
【第七期论文复现赛-医学图像分割】：nnFormer:Volumetric Medical Image Segmentation via a 3D Transformer一、简介nnFormer是基于transformer实现的一篇对3d医学图像进行分割的论文。 如下图，nnformer保留了U-Net结构。同时nnformer模型主要可分为3个blocks构成：encoder，bottlenec
医学图像分割（深度学习）医学图像分割（深度学习）医学图像分割（深度学习）
原创
2021-08-02 15:05:00
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