参考: https://www.jianshu.com/p/bf4330f9f252。.bordered.float 是串联选择
原创
2023-01-14 20:30:52
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医疗NLP实践与思考深度学习技术在许多医学问题上取得成功：医学图像分类和分割：CNN文本中信息抽取、疾病预测：CNN、RNN、transformer病患语音识别和机器翻译：RNN、Seq2Seq体征检测和疾病风险评估：RNN、MLP、transformer新药研发：GCN手术机器人：CNN、强化学习等等…NLP赋能医疗业务 医疗数据包括：电子病历数据、药品说明书、检查报告单、体检报告、在线问诊/论
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2023-08-25 22:06:30
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在讨论 `CSS3`时，数字“3”表示这是CSS（`Cascading Style Sheets`，层叠样式表）的第三个版本。CSS是一种用于描述HTML（或XML和SVG）文档如何被呈现或显示的样式表语言。CSS3并非一个单一的规范，而是一系列的模块，每个模块都有各自独立的功能和特性。 以下是CS
原创
2023-07-29 03:37:41
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作者：哈工大SCIR 王昊淳1.介绍在人工智能技术飞速发展的当下，基于人工智能方法的智慧医疗系统也逐渐吸引了大量研究人员的目光，计算机辅助的分诊、诊断等应用可以一定程度地缓解部分地区的医疗条件紧张问题，同样可以为医生的决策提供辅助参考。在数字化医疗系统的普及下，与病患相关的医疗数据，如电子医疗记录、医嘱、生物化学检测结果以及基因组信息也已经基本实现电子化[1]，因此，通过数据挖掘、深度学习等方法对
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2024-01-20 05:26:42
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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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数据增广计算机视觉有七类分类问题： 不同的视角，不同的大小，物体的形变问题，物体的遮挡问题，光照条件，背景复杂的问题，每一类中有多种形态的问题。 而数据增广的思路也就是解决这个问题。数据增广如何增广就要从实际的问题出发，比如医学的图片基本上拍摄的时候视角是固定的，所以就不需要不同视角的增广。木纹检测中视角是不固定的，就需要不同的视角，不同的大小的增广，还需要应不同的光照条件对数
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2024-05-01 11:32:16
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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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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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工欲善其事，必先利其器 第二步，熟悉常用的python库在完成第一步环境安装后，还无法直接上手做项目，因为如果这个时候你就开始写代码或读代码，简直步步难行。所以可以先熟悉一下常用的python库文件和其中常用的函数，不要求记下，只求有个印象，在用的时候能找到怎么用就行。重中之重 openslide因为病理切片用机器扫描出来以后都是几万乘几万的分辨率，使用OpenCV读图的话 会直接报错，
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2023-11-10 19:48:00
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五 医学图像增强 为了改善视觉效果或便于人或机器对图像的分析理解，根据图像的特点、存在的问题或应用目的等，所采取的改善图像质量的方法，或加强图像某些特征的措施称为图像增强（image enhancement）1. 直方图增强法常用的修改直方图的方法主要有：灰度变换和直方图增强。灰度变换又称为对比度扩展与调整，它是一种逐像素点对图像进行变换的增强方法，一般是通过
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2023-10-26 06:37:38
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CSS中某些属性前加“*”或“_”前缀是为兼容早期IE浏览器版本，如下例子：color{ background-color: #CC00FF; /*所有浏览器
原创
2023-03-06 18:14:21
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医学图像处理概论第一章 医学图像处理的基本内容医学图像处理基础 计算机只能处理数字化的医学图像。因此，获得数字化的医学图像是进行医学图像处理的先决条件。医学图像的运算 图像运算是对图像的最基本的操作，主要包括了图像的点运算、图像的代数运算、图像的插值运算和图像的几何运算等。 图像的点运算，主要是通过图像灰度的线性变换和非线性变换，改变图像上像素点的灰度值，从而达到改善图像质量的目的。 图像
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2024-01-14 16:10:38
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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
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2024-05-06 18:04:13
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3D医学数据增强 示例+代码3D医学数据数据增强库数据可视化原始图片数据增强操作ResizeRandomcorpPadNormalizeCropFlipRotateElasticTransformRandomRotate90GaussianNoiseRandomGammaGridDropoutCutoutAbsRandom blur (torchio)随机数据增强 数据增强是深度训练过程中一个
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2023-08-05 18:13:43
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在医学图像领域Python是一种广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发等领域的编程语言。在医学科研领域中，Python也被广泛地应用于数据处理、机器学习、图像处理等方面。但是，要想快速掌握Python并将其应用于医学科研中，您需要掌握一些基本的技巧和策略。在本文中，我们将详细介绍并探讨Python在医学科研中的应用。第一步：学习 Python 基础语法学习 Python 的第一步是掌握其基础语法
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2023-07-30 21:46:01
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# Python 在医学中的应用
## 引言
随着科技的不断进步，Python 逐渐成为医学研究和临床应用领域的重要工具。它以其简易的语法和丰富的库支持，帮助科研人员处理大量数据，进行生物信息学分析，以及机器学习模型的构建。本文将介绍 Python 在医学中的一些应用场景，并带有相关代码示例。
## Python 的主要应用场景
### 1. 数据分析
医学领域通常涉及大量的实验数据，P
思念你时 我总会想到三羧酸循环 这是一个繁琐而复杂的过程 结果却总会使我充满能量; 见到你时， 下丘脑-交感-肾上腺髓质系统就不由自主地兴奋: 心动过速、呼吸过快、全身血流重分布、有时激动得快晕厥。 其实， 我们早就认识了 就像多数人有幽门螺旋杆菌感染一样， 你就活在我的生命里。 只是， 我现在才发
原创
2021-07-12 17:21:07
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# 理解和实现RISC架构
在计算机体系结构中，RISC（Reduced Instruction Set Computer）是一种设计理念，强调使用一组简单的指令来提高计算机性能。对于刚入行的小白来说，理解并实现RISC架构可能有些复杂，但通过以下步骤和代码示例，我们可以逐步探索这个重要的主题。
## 实现RISC架构的步骤
下面是实现RISC架构的基本流程。为便于理解，我们将其分为五个步骤
其实，我们之前提到的所谓的程序都是在内存当中嘛！而内存当中的数据又都是写入到 /proc/ 这个目录下的，所以罗，我们当然可以直接观察 /proc 这个目录当中的文件啊！ 如果你观察过 /proc 这个目录的话，应该会发现他有点像这样： 基本上，目前主机上面的各个程序的 PID 都是以目录的型态存在
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2020-01-21 16:19:00
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开篇先感谢 1.个人主页、博客、社区、论坛北大李东风[3]
中科大张伟平[4]
谢益辉(人称谢大大)[5]：统计之都论坛[6]创始人(与之有关的统计之都[7])
统计学资源链接大全[8]：知名 统计系、统计学会、统计组织、统计软件、统计期刊的官网（该老师的主页[9]）
斯坦福大学统计系：Trevor Hastie[10]、Jerome H. Friedman[11]、Rob Tibshi
