CT图像是以不同的灰度来表示，反映器官和组织对X线的吸收程度。因此，与X线图像所示的黑白影像一样，黑影表示低吸收区，即低密度区，如肺部；白影表示高吸收区，即高密度区，如骨骼。但是CT与X线图像相比，CT的密度分辨力高，即有高的密度分辨力（density resolutiln）。因此，人体软组织的密度差别虽小，吸收系数虽多接近于水，也能形成对比而成像。这是CT的突出优点。所以，CT可以更好地显示
转载
2024-10-11 20:09:01
69阅读
介绍此示例将显示构建3D卷积神经网络（CNN）以预测计算机断层扫描（CT）扫描中是否存在病毒性肺炎所需的步骤。2D CNN通常用于处理RGB图像（3个通道）。3D CNN只是3D等价物：它以3D卷或2D帧序列（例如CT扫描中的切片）作为输入，3D CNN是学习体积数据表示的强大模型。设置import os
import zipfile
import numpy as np
import tenso
转载
2023-12-21 19:01:51
551阅读
原文：AI for significantly lower dose and improved image quality飞利浦医疗CT的深度学习重建技术。 人工智能可显着降低剂量并提高图像质量概述背景飞利浦CT智能工作流Precise Image 如何训练神经网络深入了解深度学习训练神经网络验证神经网络推断法可以实现快速的临床工作流程AI加持的图像重建从“仅限于体模的研究”到“走向临床数据”噪声
近期宜远智能参加阿里天池医疗AI大赛，用3D Faster RCNN模型在CT影像的肺结节探测上，取得了较好的成绩，特别是在计算资源充足的情况下，模型效果表现优异。这是他们的经验分享（https://tianchi.aliyun.com/competition/new_articleDetail.html?raceId=231601&postsId=2898&from=part
转载
2024-04-21 21:53:28
116阅读
深度学习肺CT图像分割是一项利用深度学习技术对肺部CT图像进行处理，从而提取出病变区域的任务。随着医疗影像技术的快速发展，尤其是近年来深度学习方法的飞速进步，肺CT图像分割技术逐渐成为医学影像分析中不可或缺的一部分。本文将详细记录这一过程，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化以及未来的展望。
## 背景描述
自2010年以来，肺癌的发病率逐年增加，早期诊断和准确定位肿瘤对提高治
# 深度学习在CT图像序列选择中的应用
随着医学影像技术的发展，计算机断层扫描（CT）在临床诊断中发挥着越来越重要的作用。然而，由于CT图像数据往往庞大且复杂，如何有效地选取关键的CT序列，以最大程度地提高诊断效率和精度，成为了医学影像领域的一个重大挑战。近年来，深度学习技术的出现为这一问题提供了新的解决方案。
## 深度学习的基本概念
深度学习是机器学习的一个分支，主要利用深层神经网络（如
CT图像缺陷检测是计算机视觉和深度学习领域中的一个重要应用，旨在提高医学图像的检测准确性。本文将详细介绍如何使用深度学习技术进行CT图像缺陷检测。我们将从版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展几个方面展开，帮助读者深入理解这一过程的各个要素。
## 版本对比
在进行CT图像缺陷检测的深度学习算法中，不同版本在性能上有明显差异。我们将描述这些版本的兼容性以及它们的实际应用场
康宁 赵汗青 李霖龙摘要：本文采用反向求解的方法，在旋转中心任选的情况下，利用几何法确定旋转中心、用特殊值法快速求解探测器的间距、利用穷尽算法求出探测器的方向。在标定参数后，利用滤波反投影重建算法进行重建图像。关键词：CT系统；参数标定；成像原理；滤波反投影；窗口处理中图分类号：O29 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2018)021-0360-03引言二维CT系统由发射器一探测器系
本文为美国普渡大学（作者：Pengchong Jin）的博士论文，共99页。基于模型的图像处理是一系列技术的集合，为解决成像系统中的逆问题提供了一个系统框架。在本论文中，利用基于模型的方法解决了CT成像系统中存在的三个问题：具有二维平行光束和三维多层结构的单能量X射线CT的图像重建，单能量X射线CT的同时图像重建和光束硬化校正，同时对CT图像进行金属伪影消除和图像分割。在第一个主题中，研究了基于模
转载
2024-08-24 09:09:37
71阅读
1评论
# 深度学习中的CT图像归一化：一项初学者指南
深度学习在医学图像处理中的应用日益增长，CT（计算机断层扫描）图像归一化是一个至关重要的步骤，有助于提高模型的性能。本文将带你走进CT图像归一化的世界，介绍其基本流程、具体实施代码以及相关注解，让你对这个过程有更深入的理解。
## 整体流程
我们可以将CT图像归一化的过程分为以下几个关键步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
在现代计算机视觉领域，深度学习和数据融合技术成为了提升图像处理准确性和效率的关键因素。本文将聚焦于如何通过深度学习算法对图像数据进行融合的过程，涵盖环境准备、核心操作流程、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保系统的环境得到了正确配置，包括所需的依赖项和硬件资源的评估。
### 前置依赖安装
首先，我们需要安装一些基础库，通常包括 TensorFl
什么是CT
全称：computed tomography
CT是一种功能齐全的病情探测仪器，它是电子计算机
X射线断层扫描技术简称。
CT的工作程序是这样的：它根据人体不同组织对X线的吸收与透过率的不同，应用灵敏度极高的仪器对人体进行测量，然后将测量所获取的数据输入电子计算机，电子计算机对数据进行处理后，就可摄下人体被检查部位的断面或立体的图像，发现体内任何部位的细小病
转载
2024-09-13 21:04:45
109阅读
深度学习在图像处理中有着广泛的应用，其中包括图片定位和数据增强。对于刚入行的小白来说，这可能是一项挑战。作为经验丰富的开发者，我将向他解释深度学习图片定位和数据增强的流程，并提供每个步骤所需的代码和注释。
## 深度学习 图片定位 数据增强流程
下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 动作 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 数据准备 |
| 步骤2 | 构建深度学习模型
原创
2023-12-19 05:02:50
82阅读
图像预处理 写在前面：图像显示与存储原理图像增强的目标点运算：基于直方图的对比度增强形态学处理空间与处理：卷积卷积的应用（平滑、边缘检测、锐化等）频率域处理：傅里叶变换，小波变换应用案例：平滑、边缘检测、CLAHE等一、颜色空间1、RGB颜色空间加法混色（越叠加越白：255，255，255=白色），彩色显示3个通道 (后面提到一张图片有三个维度，长，宽和通道（r，g，b）) Red通道Gree
MNIST数据集简介MNIST（Mixed National Institute of Standards and Technology database）是一个计算机视觉数据集，它包含70000张手写数字的灰度图片，其中每一张图片包含 28 X 28 个像素点。可以用一个数字数组来表示这张图片： 每一张图片都有对应的标签，也就是图片对应的数字，例如上面这张图片的标签就是 1数据集被分成两部分：
转载
2024-01-23 17:23:36
69阅读
深度学习算法的效果离不开高质量数据集，因此在此对项目中用到的经典数据集进行梳理，本帖长期更新。0、重要数据集0.1 imagenet神一样的数据集，伴随着本轮深度学习的爆发而不断充实。在深度学习与计算机视觉(PB-13)—ImageNet数据集准备一文中，作者对imagenet数据集进行了非常详细的介绍。 在至关重要的数据集部分，在本文进行介绍： imagenet的数据集部分共计有图片143116
转载
2023-12-13 19:34:51
421阅读
CT图像中存在影响图像质量的噪声和伪影。 1、CT图像中的噪声主要有三种来源。 （1）量子噪声。量子噪声服从泊松分布，是一种实验观测中的读出噪声。当观测中数量有限的X射线光子数量少到能够引发探测器上数据读出中出现可观测到的统计涨落时，这种读出的统计涨落被称作量子噪声。这种噪声也是低剂量CT中面临的主要噪声 。量子噪声主要是由X射线流以及探测器上探测到的X射线光子数决定的，主要受制于两个因素：扫描方
转载
2023-10-15 09:36:32
575阅读
1.3 实践知识拓展随着现代计算机技术的飞速发展，在医学领域，各种最新的计算机技术的引进与应用已成为进一步促进医疗诊断水平提高必不可少的手段。以前，各种医学影像诊断设备，如B超、CT、核磁共振等探测到的人体信息均采用普通数字图像格式，如BMP、JPG等进行存储。但由于这类数字图像存储格式存储的医学影像信息存在信息不全、清晰度低等问题，因而，由美国国家电子产品制造商协会和美国放射医学学院联合制定了D
转载
2024-07-24 11:22:30
38阅读
大家好，我是羽峰，今天要和大家分享的是一个基于tensorflow的CT扫描3D图像的分类。文章会把整个代码进行分割讲解，完整看完，相信你一定会有所收获。目录1. 项目简介2. API准备3. 数据集准备3.1 下载数据3.2 数据预处理3.3 建立训练和验证数据集3.4 数据增强4 模型构建4.1 定义3D卷积神经网络4.2 训练模型4.3 验证模型5. 使用模型进行预测References1.
在PCL的库函数中是有关于深度图到点云数据之间的转化的函数，所以这里首先说清楚深度图像与点云之间的关系，1.深度图像（depth image)也叫距离影像（range image），是指将从图像采集器到场景中各点的距离（深度）值作为像素值的图像。获取方法有：激光雷达深度成像法、计算机立体视觉成像、坐标测量机法、莫尔条纹法、结构光法。它直接反映了景物可见表面的几何形状。2.点云：当一束激光照射到物体
转载
2024-08-01 20:04:21
49阅读
