# 深度学习在脑部MRI分割中的应用
脑部MRI（磁共振成像）是医学影像分析中一个重要的应用领域，而深度学习技术在这一领域表现出了巨大的潜力。本文将介绍如何利用深度学习进行脑部MRI图像的分割，并通过示例代码进行说明。
## 什么是MRI分割？
MRI分割是将MRI图像中的不同组织或结构（如脑白质、脑灰质和脑脊液）分开的过程。通过分割，我们可以提取出感兴趣的区域，为后续的临床诊断和治疗规划提
原创
2024-08-18 07:42:57
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磁敏感加权成像(Susceptibility-weighted imaging, SWI)是从简单的T2*加权二维序列发展为空间分辨率提高、磁敏感性增强的三维序列。SWI是一种对扭曲局部磁场的化合物(如钙和铁)敏感的MRI序列，其中的相位信息可以区分。但是SWI这个术语被通俗地用来表示不同MRI供应商和序列的高空间分辨率的较高磁敏感性序列，即使不使用相位信
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2023-10-30 13:33:42
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机器学习理念希望机器和人一样聪明，提出人工智慧。希望机器有学习的能力，采用的手段就是机器学习。首先考虑生物的行为，它取决于两件事，一个是后天学习的结果，另一个是先天的本能。“先天的本能”可以理解成事先设计的规则，但是对于机器来说，过多的规则非常死板，它也不会超过设计它的人，这不是人工智慧。不过，一个聪明的AI模型离不开优秀的AI训练师，模型的选择和评估指标的确定就是关键，所以我们需要学习机器学习。
0. 前言：本博客整理的内容来自于Bilibili网站上的李宏毅老师课程录屏。 1.对机器学习的介绍：1.1 Hand-crafted rule V.S. Machine learningMachine learning（机器学习）：通过对数据的学习，让机器发现数据的规律，并完成一系列任务。 Hand-crafted rule：通过人工设置规则来完成任务，僵化且需要大量的人力。1.2 机器学习三
# 深度学习MRI肝脏分割的实现指南
在生物医学图像处理中，肝脏分割是一个非常重要的任务。通过深度学习方法，我们可以有效地实现MRI（磁共振成像）图像中肝脏的自动分割。在这篇文章中，我们将探讨如何从头开始实现这一过程，包括需要的步骤、相关代码及其说明。以下是整个项目实施的流程。
## 项目流程概览
让我们首先看看实现“深度学习MRI肝脏分割”的步骤：
| 步骤 | 说明 |
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医学图像处理（一）使用U-Net进行MRI的肝脏分割数据集搜集训练集和测试集划分问题一： 测试集不包括GroundTruth问题二：T1和T2的数据能一起训练吗？问题三： T1的图像在文件夹中分成了InPhase和OutPhase，这个有什么区别？分离出肝脏将dicom文件转换为png格式数据增强U-net网络搭建自定义DatasetMain.py实验结果总结 图像分割小白一枚，之前接到一个M
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2023-11-01 23:02:26
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简介 本次作业所用到的数据为Twitter上的推文，训练数据会被打上正面或负面的标签，最终我们要对无标签的句子分类。 带标签的训练数据，中间的+++$+++只是分隔符，共200000条数据。 不带标签的训练数据，共1178614条数据。 测试数据，共200000条数据。 数据处理 读数据 impor
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2020-10-09 20:47:00
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深度学习 MRI 重建是一项利用深度学习技术对 MRI 图像进行快速重建的重要任务。MRI（磁共振成像）是医学成像中常用的技术，但传统的图像重建过程耗时较长。通过应用深度学习算法，可以显著提高重建效率，加快诊断过程。本文将详细阐述在开发深度学习 MRI 重建模型时所遇到的问题及其解决方案。
### 问题背景
MRI 成像过程生成的数据通常是大量的 k 空间数据。这些数据的处理和重建对于医疗诊断
常用近景数字照片，是三维空间到二维空间的面中心投影。数字摄影测量的目的是通过多个二维图像还原最真实的三维空间。这一过程主要步骤如下：
1.镜头检校：用相机对一定距
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2024-03-12 23:05:11
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HNF-Netv2 for Brain Tumor Segmentation using multi-modal MR Imaging 使用多模态MR成像分割脑肿瘤的HNF-Netv2 Published : Jan 2022 论文：https://arxiv.org/abs/2202.05268 代码：暂无摘要： 在之前的工作中，作者利用HNF-Net、高分辨率的特征表示和轻量化的非局部自注
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2023-11-03 11:21:19
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# 多模态 MRI 深度学习入门指南
在深度学习领域，多模态 MRI 数据处理与分析是一项重要的研究课题。本文将为刚入行的小白提供一个清晰的流程和基础代码示例，帮助其理解如何实现多模态 MRI 深度学习。
## 1. 整体流程
下面是实现多模态 MRI 深度学习的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
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文章目录磁共振成像MRI成像基本原理信号MRI检查方法fMRI检查DWI和DTI检查MRI图像特点普通平扫图像特点fMRI图像特点ADMRI检查 以下内容并非MRI全部知识，只是用到了哪些就摆出来~ 磁共振成像课本中定义：磁共振成像（MRI）是利用强外磁场内人体中的氢原子核（即氢质子），在特定射频脉冲作用下产生磁共振现象，所进行的一种医学技术。 简单来说，就是利用磁场+氢质子共振。MRI成像基
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2023-11-10 12:24:15
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python中定义一个类允许继承自多个父类，各父类之间可能从在父子关系或兄弟关系。兄弟关系指有共同的父类so....对于子类中的属性及方法到底继承自哪个父类了？那么就让我们来掌握python中的 MRO（Method Resolution Order）：方法解析顺序。 先上结论： 1. python2.2以前的版本 经典类时代，采用DFS(深度优先搜索
一种直接测量的可视化1JCH二维核磁技术及其在结构解析中的应用文章概述 随着核磁技术的发展，适用于不同情况的核磁测试技术被研究人员设计出来。本文作者设计了一种可直接读取1JCH的二维核磁技术，并例举了其在结构解析中的应用。从作者展示的几个例子来看，该技术可能会为复杂天然产物的平面解析、核磁归属、构型确定提供帮助。 对作者设计的脉冲序列介绍 上图为本为作者在HSQC脉冲序列的基础上进行改
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2024-01-03 21:59:16
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第二章 正常磁共振图谱第一节 颅脑 MRI 正常读片知识一、轴位1. 大脑皮质表面层面：一般层面定位在离颅顶内板 10 mm 以下，距侧脑室顶 20~25 mm。大脑顶部表面的脑回的灰质和脑沟显示非常清晰。沟回界面十分醒目，主要画面被顶额叶所占据，额叶进展前约 1/4 区域，枕叶不能窥见，脑沟回均贴紧颅内板，大脑镰为贯通前后中线的直线，外周的颅骨较厚。2. 大脑皮质下部层面：由于此层在胼胝体上，大
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2024-01-02 21:11:25
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# 脑MRI图像分割的实现流程
脑MRI图像分割是医学图像处理中的一个重要任务。利用PyTorch等库，我们可以较为简单地实现这一功能。本文将为刚入行的开发者提供一条清晰的路径，以帮助其完成脑MRI图像的分割任务。
## 实现流程概述
我们将整个过程分为几个步骤，见下表：
| 步骤 | 描述 | 时间预估 |
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原创
2024-10-07 06:13:49
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## 深度学习分割：理解图像分割和深度学习算法
图像分割是计算机视觉领域中的一个重要任务，其目的是将图像中的不同区域分离开来，以便对每个区域进行更深入的分析。而深度学习算法在图像分割任务中取得了显著的成就，特别是基于卷积神经网络（CNN）的方法。
### 什么是图像分割？
图像分割是将图像划分为具有语义信息的不同区域的过程。这些区域可以是物体、背景或者更细粒度的部分。图像分割有很多应用，比如
原创
2024-06-01 06:26:50
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近日，李彦宏参加了极客公园一年一度举办的创新大会，主持人与李彦宏聊到了他最近申请的一个专利吸引了我的兴趣。这个专利名字叫“对象识别技术与装置”，这个专利可以让人与机器的交互多轮进行，从案例来看这个专利让机器与人的对话更加自然。一份国外调查结果显示ios7设备Siri使用率只有15%。Google Now、微软Cortana以及中文语音助手们并未如最初预想的那样普及。核心原因在于，所有语音助手的对话
0 背景与检测模型类似，语义分割模型也是建立是分类模型基础上的，即利用 CNN 网络来提取特征进行分类。对于 CNN 分类模型，一般情况下会存在 stride>1 的卷积层和池化层来降采样，此时特征图维度降低，但是特征更高级，语义更丰富。这对于简单的分类没有问题，因为最终只预测一个全局概率，对于分割模型就无法接受，因为我们需要给出图像不同位置的分类概率，特征图过小时会损失很多信息。其实对于检
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2024-04-07 20:38:06
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一、基本介绍1. 什么是语义分割语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和机器视觉一个重要分支，其目标是精确理解图像场景与内容。语义分割是在像素级别上的分类，属于同一类的像素都要被归为一类，因此语义分割是从像素级别来理解图像的。如下如所示的照片，属于人的像素部分划分成一类，属于摩托车的像素划分成一类，背景像素划分为一类。语义分割图像分割级别可以分为语义级分割、实例级分割和全
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2023-10-17 22:42:33
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