------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，
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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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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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 |
|--
原创
2024-09-10 06:49:40
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在前面的文章中，已经分享过肺分割案例和脑血管分割案例。有朋友向我提出是否可以对肺部血管进行分割，并让我分享案例教程。那么今天我将分享人体肺部血管分割并生成三维模型的案例。
原创
2022-07-21 12:55:01
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在前面的文章中，已经分享过肺部气管分割案例，当时是采用区域生长方法来实现气管分割的，今天我将分享另外一种方法来对肺部气管分割并生成三维模型的案例。
原创
2022-07-21 15:34:30
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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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## 肺部CT配准算法及其在医学影像处理中的应用
### 引言
肺部CT配准算法是医学影像处理中的重要技术之一。通过将不同时间或不同扫描设备获得的肺部CT图像进行配准，可以实现对比度增强、病变定位、病变跟踪等应用。本文将介绍肺部CT配准算法的原理、实现方法，并给出Python示例代码。
### 肺部CT配准算法原理
肺部CT配准算法的目标是将多个CT图像对齐，使得它们在空间上完全或近似重合
原创
2023-08-25 16:03:28
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# 肺部三维重建的基本方法与实现
近年来，随着医学影像技术的进步，肺部三维重建已成为医学研究和临床应用中不可或缺的重要工具。通过对CT图像进行三维重建，医生能够更直观地观察肺部的结构变化，从而提高诊断的准确性。本文将介绍肺部三维重建的基本原理以及如何使用Python实现这一过程。
## 三维重建的原理
肺部三维重建的基本思路是通过对一系列CT切片图像的处理与分析，将连续的二维图像合成一个三维
来源：CVPR2017摘要：从计算机断层扫描（CT）自动诊断肺癌包括两个步骤：检测所有可疑病变（肺结节）和评估整个肺的良恶性。目前，关于第一步的研究较多，而关于第二步的研究却很少。由于结节的存在并不一定是癌症，而且结节的形态与肿瘤有着复杂的关系，肺癌的诊断需要对每一个可疑结节进行仔细的调查，并整合所有结节的信息。我们提出一种三维深度神经网络来解决这个问题。该模型由两个模块组成。第一个是
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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数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数)：3751标注数量(json文件个数)：3751标注类别数：4标注类别名称:["Effusion","Consolidation","Tuberculosis","Pneumonia"]=>[“积液”、“肺实变”、“结核病”、“肺炎”]每个类别标注的框数：Effusion c
标注类别名称:["Effusion","Consolidation","Tuberculosis","Pneumonia"]=>[“积液”、“肺实变”、“结核病”、“肺炎”]重要说明：可以将数据集集只提供准确且合理标注。
很多人都认为ct扫描的辐射太强，做ct次数多了容易导致癌症发生。如果是这样，对ct这种东西，我们应该避之则吉才对。为什么医生还是坚持对一些病人进行ct扫描呢？什么是ct扫描？体检时做过胸透的人都对X光有所体验。进去照X光的人都要经过一道厚厚的门，因为医院或体检中心不想有X光的辐射穿透出去。ct其实也是用X光照射人体，只是传统的X光只是在一个面照射一次，但应用电子计算机技术和横断层头照的ct却是用X
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2023-10-28 13:58:13
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# 机器学习肺部疾病特征提取
## 整体流程
首先，我们需要明确整个流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 数据采集和预处理 |
| 2 | 特征提取 |
| 3 | 模型训练 |
| 4 | 模型评估 |
| 5 | 结果分析和可视化 |
## 具体步骤
### 1. 数据采集和预处理
在这一步骤中，我们需要获取肺部疾病相关的数据集，并进行预处理，
原创
2024-04-07 03:30:15
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分割单词将一个标识符分割成若干单词存进列表，便于后续命名法的转换先引入正则表达式包import re至于如何分割单词看个人喜好，如以常见分隔符 “ ”、“_”、“-”、“/”、“\” 去分割re.split('[ _\-/\\\\]+', name)还可以范围再广一点，拿除了数字和字母以外的所有字符去分割re.split('[^0-9a-zA-Z]', name)那对于字母内部怎么分割呢？综合考虑
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2023-08-15 08:54:50
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【Python】str.split()【字符串分割函数】
str.split()函数【函数语法】str.split(str="",num=string.count(str))[n]描述：拆分字符串。通过制定分隔符将字符串进行切片，并返回分割后的字符串列表[str]参数：(若无参数，则默认以空格为分隔符，全部分割)str：分隔符，默认为空格，若填写此参数则不能
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2023-05-26 21:27:35
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# Python分割
Python是一种流行的编程语言，它的灵活性和易用性使得它成为了数据科学、机器学习和Web开发领域中的首选语言之一。在Python中，我们经常需要对字符串和列表进行分割操作，以便提取出我们所需的信息。本文将介绍Python中几种常见的分割方法，并通过代码示例来说明它们的用法。
## 1. split方法
split方法是Python中最常用的字符串分割方法之一。它可以根
原创
2023-11-23 05:42:20
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字符串定义字符串是 Python中最常用的数据类型。字符串的意思就是"一串字符"，比如"Hello,Charlie"是一个字符串，"How are you?"也是一个字符串。Python要求字符串必须使用引号括起来，使用单引号也行，使用双引号也行，当然三引号(一对连续的单引号或者双引号 :"""字符串""" , '''字符串''')也可以，只要两边的引号能配对即可。Python中三引号可以将复杂的
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2024-06-14 10:51:34
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