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
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
医学图像分类简介Copyright © 2022 Institute for Quantum Computing, Baidu Inc. All Rights Reserved.医学图像分类（Medical image classification）是计算机辅助诊断系统的关键技术。医学图像分类问题主要是如何从图像中提取特征并进行分类，从而识别和了解人体的哪些部位受到特定疾病的影响。在这里我们主要
1.医学图片与自然场景图片的区别 医学图像检测与自然图像检测差别还是比较大的，自然图像的目标检测由于需要检测的类别非常多，现在的目标是更深的网络（提高目标的特征表示能力，resnet），更快的检测速度（最终需要商用，要有较好的实时性，yolo，ssd），更好的检测效果（boundbox要完全正好包住目标，locnet）；而医学图像的
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
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
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。
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
单色图像的分割算法通常基于图像亮度值的两个基本特性：不连续性和相似性。在第一种类别中，处理方法是基于亮度的突变来分割一幅图像，如图像的边缘。在第二种类别中，主要方法是根据事先定义的准则把图像分割成相似的区域。今天小白介绍一下MATLAB中常用边缘检测的方法。掩膜的概念常用的点、线、边缘检测首先需要对检测的工具——掩模这一概念需要了解。拿3 x 3的掩模来说，该过程为计算系数和由掩模覆盖
20页综述，共计171篇参考文献。对于有监督学习方法，本文从三个方面介绍：backbone选择，网络blocks的设计以及损失函数的改进；对于弱监督学习方法，本文从数据增广，迁移学习和交互式分割来介绍。 Medical Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey
论文：
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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
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
AI引领医学影像革命！生成式AI技术助力医疗企业开发3D成像模型AI大模型在医学影像领域的赋能正成为医疗行业的热门话题。医疗巨头企业，如西门子医疗和GE医疗，正在积极探索AI大模型在医学影像中的潜在应用场景。这些尝试目前还处于早期阶段，但展现出了令人期待的前景。让我们一起来看看AI如何助力医学影像，并为医疗行业带来新的突破。近日，中国国际医疗器械博览会（CMEF）上引起了广泛关注的话题之一就是新型
虽然深度学习模型已经成为医学图像分割的主要方法，但它们通常无法推广到涉及新解剖结构、图像模态或标签的unseen分割任务。给定一个新的分割任务，研究人员通常必须训练或微调模型，这很耗时，并对临床研究人员构成了巨大障碍，因为他们往往缺乏训练神经网络的资源和知识。作者提出UniverSeg，这是一种在没有额外训练的情况下解决unseen医学分割任务的方法。给定新分割任务的"query图像-标签pair
文章目录前言一，导入 TensorFlow 和其他库二，加载并探索数据集1，浏览数据集2，加载图像的路径3，可视化一些图像三， 创建数据集1，为加载器定义一些参数：2，在开发模型时，我们使用 80% 的图像进行训练，使用 20% 的图像进行验证。3，可视化数据4，我将使用这些数据集训练模型，稍后将它们传递给它们Model.fit5，配置数据集以提高性能6，标准化数据四，创建模型1，Sequent
医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像。广泛使用的医学成像模式主要分为X射线成像 (X—CT) ，核磁共振成像 (MRI)，核医学成像 (NMI)和超声波成像(UI) 这四类 。CT成像：CT(Computed Tomography)，即电子计算机断层扫描，它是利用精确准直的X线束、γ射线、超声波等，与灵敏度极高的探测器一同围绕人体的某一部位作一个接一个的断面扫描，具有扫描时间快，图像清晰
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
医学图像诊断模型医学图像诊断模型医学图像诊断模型医学图像诊断深度模型
原创
2021-08-02 15:00:33
84阅读
医学图像诊断深度模型医学图像诊断深度模型医学图像诊断深度模型一 分类二 检测三 分割四 图像理解五 3D
原创
2021-08-02 14:57:42
1068阅读
摘要大多数现有的基于Transformer的网络架构用于视觉应用，但需要大规模数据集来正确训练。然而，与用于视觉应用的数据集相比，用于医学成像的数据样本数量相对较低，使得难以有效地训练用于医学应用的Transformer。为此，我们提出了一个门控轴向注意（Gated Axial-Attention）模型，该模型通过在自注意模块中引入额外的控制机制来扩展现有的体系结构。此外，为了在医学图像上有效地训
