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
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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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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一、简介图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用，如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类，医学领域的图像识别等。上一节主要介绍了卷积神经网络常用的一些基本模块，本节将对图像分类领域的经典卷
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2024-02-21 18:03:44
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摘要CNN由于卷积操作的局部性，难以学习全局和长范围的语义信息。交互。 提出swin-unet，是一个像Unet的纯transformer，用于医学图像分割。采用层级的带移动窗口的swin transformer作为编码器，提取上下文特征。一个对称的、带有patch展开层的、基于swin-transformer的解码器用于上采样操作，恢复特征图的空间分辨率。 在直接下采样输入和上采样输出4倍时，在
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2024-04-26 16:56:26
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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
医学图像的锐化和伪彩色处理一、实验目的了解图像的锐化和伪彩色处理的Matlab实现方法。熟悉医学图像的伪彩色处理的相关方法，体会图像彩色处理技术及其对图像处理的效果。掌握标准方法边缘提取函数的使用方法。二、实验要求1. 为了避免因为中文路径和文件名引起的程序运行错误，请在D盘根目录下新建一个“exp”文件夹，把所有实验文件保存到该文件夹中。2. 每个实验新建一个文件夹“exp60+序号”，例如，实
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2024-04-07 15:14:21
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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
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2024-03-18 20:30:31
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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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近日开始进入实验室搬砖，涉及医学图像这一块，之前没有接触，对内容进行一个梳理，帮助自己的理解，同时可能可以帮助其余有需要的人。1.医学影像学医学影像学（Medical Imaging）是研究借助于某种介质（比如X射线，电磁场，超声波等）和人体相互作用，把人体内部组织器官结构、密度以影像方式表示出来，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
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2024-07-16 15:38:04
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目录概要为什么需要视觉注意力注意力分类与基本概念软注意力The application of two-level attention models in deep convolutional neural network for fine-grained image classification---CVPR20151. Spatial Transformer Networks(空间域注意力)-
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2024-05-24 20:26:14
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目录一、分割方法二、图像分类2.1 最近邻分类2.1.1样本点选择2.1.2构建最近邻特征与分类 2.2 分类器分类2.2.1样本选择 2.2.2分类算法一、分割方法易康对于图像的分割有棋盘分割（chessboard segmentation）;四叉树分割（Quadtree-based segment）；多尺度分割（multiresolution segmentation）;其
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2024-05-25 16:44:57
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上一篇博客中，我们已经介绍了图像检索的原理与实现，这篇要介绍图像分类，什么是图像分类呢？图像分类就是输入一张图像，找到它属于哪一类。比如拍照识花，我们拍一张花的图像上传系统，然后系统就会告诉你这是什么花。那么图像分类是怎么怎么实现的呢？一、KNN算法1.算法概述2.基本思想3.算法流程4.算法的优缺点5.用KNN实现简单的二维数据分类二、dense SIFT算法1.算法原理2.算法流程3.实现三、
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2024-04-23 07:31:07
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动机弥补并复习计算机视觉基础理论和代码目的进一步了解图像分类的问题、数据驱动方法以及示例kNN法基本的代码函数内容图像分类数据、驱动方法，输入通道KNN法总结图像分类图像分类是计算机视觉的核心问题，尽管它简单但是它有着一系列的实际应用。并且许多其他的视觉任务（如对象检测，分割）都可以转为图像分类任务。图像的原始表示是一个值在[0,255]的三维数组例如上图是含有248×400×3个整数的RGB图片
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2024-09-02 08:39:21
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今天和一位深度学习方面的教授聊了一聊，她还是让我系统的学习一下深度学习，我以前看了很多教程，都感觉看不下去，她给我推了教程和书和一些学习方法，我感觉我的热情又被燃起了。图像分类首先要弄清楚图像在计算机中是怎么被表示的。对于计算机来说，图像表示为一个大型的三维数字数组。在这个示例中，图像宽248像素，高400像素，并且有三个颜色通道（红绿蓝，简称RGB），因此，这个图像由 248 x 400 x 3
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2024-05-09 12:13:23
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SVM(Support Vector Machine，支持向量机)，是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的即那个最大的线性分类器，器学习策略是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的解决。(线性支持向量机、非线性支持向量机)。 一.线性SVM SVM的主要思想是建立一个超平面作为决策曲面，是的正例和反例之间的隔离边缘被最大化。对于二维线性可分情况，令H为把两类训练样本没有错误地分
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2024-04-16 10:22:27
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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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近年来，深度学习技术一直都处于科研界的前沿。凭借深度学习，我们开始对图像和视频进行分析，并将其应用于各种各样的设备，比如自动驾驶汽车、无人驾驶飞机，等等。 A Neural Algorithm of Artistic Style是一篇最新发表的研究性论文，论文向我们介绍了如何将一种风格和气质从艺术家身上转移至一张图像，并由此创建出另一张新图像。其他的一些论文，比如Gener
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2024-05-21 23:57:13
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1. AUC个人复习总结分类评价指标 ROC，AUC 时候，私以为 AUC 作为 CTR 预估常用离线评估指标，有着丰富的含义和特性，现对其含义、优缺点、用途、计算公式推导等做一个盘点。1.1 什么是AUCAUC 是一个模型评价指标，只能用于二分类模型的评价，对于二分类模型，还有很多其他评价指标，比如 logloss，accuracy，precision。如果你经常关注数据挖掘比赛，比如 kagg
在接触人工智能医疗方面时，单是学习算法和代码原理还不够，需要一定的医学影像知识储备。 B超、CT、MR等都算是医疗影像，在现实生活中，从医院检查身体后拿到的胶片是处理过后的二维图像。这些医疗影像其实是三维的。 最常见的图片格式有JPG、PNG等等，这些都是二维图片。而医疗影像的格式也有很多，其中最常见的是DICOM。什么是DICOM？ 为了方便各种医疗设备的通讯，美国成立的ACR-NEMA协会，发
