------对于医学图像分割的初学者而言，肺实质分割是一个很好的入门项目。目前，近乎所有肺部疾病的医学影像处理的预处理都包含肺实质分割，其重要性不言而喻。我本人的本科毕业设计的课题是肺结节的检测，肺实质的分割也是我的预处理之一。这个课题还是具有相当的难度的，所以在一开始，文献阅读甚是折磨，算法实现更是难于青天。 话不多说，直接上干货，我尽量以当时自己一无所知的情况来分享，内容啰嗦，还请海涵。首先，
# 深度学习在肺部医学影像分割中的应用
深度学习在医学影像分析中发挥着重要作用，尤其是在肺部影像的分割任务中。本文将为初学者提供一个清晰的流程，以实现肺部医学影像分割，并逐步介绍每一步所需的代码与方法。
## 整体流程
以下是实现“深度学习肺部医学影像分割效果”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-09-10 06:49:40
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目标本节我们将要学习• 使用分水岭算法基于掩模的图像分割• 函数：cv2.watershed()原理任何一副灰度图像都可以被看成拓扑平面，灰度值高的区域可以被看成是山峰，灰度值低的区域可以被看成是山谷。我们向每一个山谷中灌不同颜色的水。随着水的位的升高，不同山谷的水就会相遇汇合，为了防止不同山谷的水汇合，我们需要在水汇合的地方构建起堤坝。不停的灌水，不停的构建堤坝知道所有的山峰都被水淹没。我们构建
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2024-09-23 14:21:46
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图像分割是图像处理最重要的处理手段之一 图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规则分为若干个cluster集合每个集合包括一类像素 根据算法分为监督学习和无监督学习，图像分割的算法多数都是无监督学习-KMenas 距离变换常见算法有两种 - 不断膨胀/ 腐蚀得到 - 基于倒角距离 分水岭变换常见的算法 基于浸泡理论实现，假设颜色数据为一个个山头，在山底不停加水，直到各大山头之间形成了明
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2024-06-07 10:12:51
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手术是彻底治愈肺癌最主要的手段之一，但是为何一些临床I期的肺癌手术切除的时候还是会出现复发。一、为何手术切除了肺癌还是会复发？肺癌是我国发病率最高的恶性肿瘤，不过得益于大家关注度的提升，一些肺癌高危人群使用低剂量螺旋CT来筛查早期肺癌，一些临床I期肺癌可以被发现并使用手术的方式切除。 如果说手术将所有的肺部肿瘤细胞都切除干净了，那么肺癌就是彻底治愈了。但问题是还是会有少部分很早期的肺癌
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2023-12-06 17:52:40
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1.前言 跟学习大多数编程编程语言一样，我们首先学习Opencv数据类型。在Opencv中，设计了大量的数据类型，来方便我们直观地处理一些计算机视觉中的概念。主要分为三大类： - 基础数据类型。主要是C++的内建类型（int， float，等）和一些简单的vector和matrices，它们用来表示一些简单的几何概念，比如：点、矩形、尺寸等。 - 帮助类型。用来表示一些抽
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2024-04-08 19:14:23
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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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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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转载语义分割在普通分割的基础上，分类出每一块区域的语义（即这块区域是什么物体）。 如把画面中的所有物体都指出它们各自的类别。实例分割在语义分割的基础上，给每个物体编号。 如这个是该画面中的狗A，那个是画面中的狗B。U-NetU-Net原作者官网U-Net是原作者参加ISBI Challenge提出的一种分割网络，能够适应很小的训练集（大约30张图）。U-Net与FCN都是很
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2024-08-21 09:39:04
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图像语义分割的深度学习算法综述COCO数据集的示例图像语义分割挑战在于将图像的每个像素（或仅几个像素）分类为实例，每个实例（或类别）对应于对象或图像的一部分（道路，天空......）。这项任务是场景理解概念的一部分：深度学习模型如何更好地学习视觉内容的全局背景呢？在复杂性方面，对象检测任务已超出图像分类任务。它包括在图像中包含的对象周围创建边界框并对它们中的每一个进行分类。大多数对象检测模型使用a
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2024-08-21 09:22:30
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图像分割与目标检测不同，语义分割可以识别并理解图像中每一个像素的内容：其语义区域的标注和预测是像素级的。与目标检测相比，语义分割中图像有关狗、猫和背景的标签，语义分割标注的像素级的边框显然更加精细。本文主要梳理基于深度学习的图像分割方法。按照任务不同，可以将图像分割分为三类：语义分割、实例分割、全景分割。语义分割： 语义分割是指将图像中的像素分类为语义类。属于特定类别的像素仅被分类到该类别，而不考
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2024-01-10 17:23:20
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一.图像分割算法分类与介绍图像分割是预测图像中每一个像素所属的类别或者物体。基于深度学习的图像分割算法主要分为两类：语意分割：为图像中的每一个像素分配一个类别，如把画面中的所有物体都指出它们各自的类别。实例分割：与语意分割不同，实例分割只对特定物体进行类别分配，这一点与目标检测有点相似，但目标检测输出的是边界框和类别，而实例分割输出的是掩膜（mask）和类别。基于传统的CNN的分割方法的缺点： 基
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2023-11-29 16:49:57
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文章目录前言语义分割实例分割技术路线掩膜建议分类法先检测再分割法标记像素后聚类法密集滑动窗口法参考 前言图像分割在计算机视觉中是个重要的任务，在地理信息系统、医学影像、自动驾驶、机器人等领域都有着很重要的应用技术支持作用。本篇博客主要做了一个图像分割算法的综述，从两方面进行论述，一个是语义分割，在前面博客也提到相关的算法，详见Deeplab语义分割。另一方面是实例分割，详见实例分割综述，Mask
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2023-11-19 13:14:32
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文章目录图像分割问题图像数据集和图像标注工具全卷积网络（FCN）语义分割问题U-net神经网络Deeplab神经网络 图像分割问题图像分割问题概述：图像分割是指将一幅数字图像分成若干个部分或者对象的过程。该任务的目标是将图像中的每个像素分配给其所属的对象或者部分，因此它通常被视为一种像素级别的图像分析。图像分割的应用场景：图像分割有很多应用，比如医学图像处理、自动驾驶、机器人技术、人机交互、视频
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2024-02-26 08:06:49
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语义分割Deeplab系列算法背景Deeplab FamilyDeeplabV1DeeplabV2DeeplabV3概述DeeplabV3+Deeplabv3+实现参考 背景语义分割是许多视觉理解系统重要组成部分。主要有以下的应用场景：医学图像分析，无人驾驶，地物分类等。最早的语义分割算法是基于阈值化、直方图、区域划分、聚类等方法，而基于深度学习的分割方法主要分为以下几类:Fully convo
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2023-10-11 15:53:49
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来自肺部 CT 扫描的 3D 图像分类1. 简要介绍该示例将显示构建3D卷积神经网络（CNN）所需的步骤，以预测计算机断层扫描（CT）扫描中病毒性肺炎的存在。 2D CNN通常用于处理RGB图像（3个通道）。 3D CNN仅仅是3D等效项：它需要输入3D 图形或2D帧序列（例如，CT扫描中的切片），3D CNN是用于体积数据的学习表示的强大模型。2. 环境设置本教程基于Paddle 2.1 编写，
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2023-11-26 09:42:30
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2D物体分割大体可以分为语义分割、实例分割和全景分割，这里对其基本概念进行介绍，并参照一篇综述，按照分割采用的方法不同分为十类。
原创
2024-08-20 09:20:44
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# 深度学习图像分割的实现方法
## 1. 简介
在本篇文章中，我将教会你如何实现深度学习图像分割。深度学习图像分割是一种计算机视觉任务，目的是将一张输入图像分割成多个不同的区域，并给每个区域打上相应的标签。这项任务在很多应用领域中都有广泛的应用，比如医学影像分析、自动驾驶、图像编辑等。
## 2. 实现流程
下面是实现深度学习图像分割的整个流程，我们将使用深度学习框架TensorFlow来实
原创
2023-09-15 04:42:21
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文章目录摘要1. 引言2. 基于R-CNN的目标检测2.1 模块设计2.2 测试时间检测2.3 训练2.4 在PASCAL VOC 2010-12数据集上的测试结果2.5 在ILSVRC2013上的检测结果3. 可视化，消融和误差模式3.1 可视化学习特征3.2 Ablation 研究3.3 网络结构3.4 检测误差分析3.5 目标框回归3.6 定性结果4. ILSVRC2013检测数据集4.1
