ATTransUNet期刊分析摘要贡献方法整体框架1. Residual Swin Transformer block2. Interactive channel attention module3. Supplementary feature fusion module4. Boundary detection module实验1. 消融实验2. 对比实验3. 失败案例讨论可借鉴参考 期刊分析
已经开发出许多专用于医学图像后处理的算法，从而提出了有关此类图像评估的根本问题。主观评估是评估医学领域质量的最可靠方法。但是，由于人类观察者必须具有医学背景，因此在医学应用中既费时又困难。客观指标是一个很好的选择，并且已得到广泛开发，尤其是对于自然图像。根据参考图像的可用性，将这些指标分为完全参考（FR），精简参考（RR）和无参考（NR）图像质量评估（IQA）方法。由于换能器与主体，波束形成过程和
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2023-11-30 10:23:18
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文章目录0 项目说明1 引言1. 1 甲状腺超声图像自动良恶性诊断及其意义1.2 深度学习在甲状腺超声图像良恶性诊断中的应用2 理论部分2.1 数据集2.2 工作站环境2.3 预处理2.4 传统机器学习：非卷积神经网络2.5 神经网络：简单的卷积神经网络2.6 迁移学习：微调GoogLeNet Inception v3模型2.7 图像增强：简单的卷积神经网络2.8 图像增强：生成对抗网络3 项目
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2024-07-04 21:00:46
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1 盲区 盲区是指B超设备可以识别的最近回波目标深度。盲区小则有利于检查出接近体表的病灶， 这一性能主要取决于放大器的特性。此外减小进入放大器的发射脉冲幅度和调节放大器时间常数，也会影响盲区大小。但是，对加有水囊的换能器测试，其盲区无意义。2 探测深度 B超设备在图像正常显示允许的最大灵敏度和亮度条件下所观测到回波目标的最大深度称为探测深度。该值越大，越能在生物体内更大范围进行检查。但是，影响
本教程将使用matplotlib的命令式绘图接口pyplot。 该接口维护全局状态，并且可用于简单快速地尝试各种绘图设置。 另一种是面向对象的接口，这也非常强大，一般更适合大型应用程序的开发。 如果你想了解面向对象接口，使用上的常见问题是一个用于起步的不错的页面。1. 将图像数据导入到 NumPy 数组加载图像数据由 Pillow 库提供支持。 本来，matplotlib只支持 PNG 图像。 如
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2024-09-25 16:10:17
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文章目录前言阈值窗口关灯保护RF 发射功率调整增益功耗VCO、LNA 前言本人以隔空科技10.525G，AT10LP1T1RDB雷达为例，进行如下雷达基本名词讲解，便于初学者理解。该雷达用于检测动作，不能检测存在。由此雷达入手讲解了增益、阈值、功耗、窗口、RF 发射功率调整、VCO、LNA等名词。阈值用于设定雷达参数，当人体（或者其他东西）产生动作，雷达会感应到一定的波形，阈值就是这个波形的最大
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2024-09-09 08:37:33
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原理图网上大多数流传的是类似这份电路图，但是市面上流行的是另一个加密的电路图（接收部芯片抹掉丝印），但是他们的工作原理基本是相同的。也就是放大–>选频（40KHz）–>放大–>比较。（具体的选频元件选取与设计参数本人也是半桶水，希望大神留言告知）时序比较脚拉低：NET9， 接收触发信号：NET10上面的时序图拿逻辑分析仪按正常接线是测不出来的，里面有个坑，那就是NET
文章目录1. 超声图像归一化2. 超声图像标准化3. 计算整个数据集均值和标准差的方法 1. 超声图像归一化概念：图像的像素值通常为[0,255]，归一化是指把所有像素都除以255，将其转换到[0,1]之间。作用：数值稳定性：图像归一化可以使图像中的像素值变化在一个较小的范围内，并且保持相对稳定的比例关系，提高算法的数值稳定性和收敛速度。信息提取：使得不同图像之间的像素值具有可比性。这样一来，算
第一次接触超声波清洗机的小伙伴可能还不清楚超声波清洗设备的工作及其原理，今天带着这个问题为大家详情讲解一下超声波清洗的原理是怎样的?超声波为何可以发生空化效应？首页，超声波清洗机的工作原理主要是通过超声波换能器，将功率超声频源的声能转换成机械振动，通过清洗槽壁将超声波辐射到槽子中的清洗液。由于受到超声波的辐射，使槽内液体中的微气泡能够在声波的作用下从而保持振动。破坏污物与清洗件表面的
1. 聚焦成像 (focusd imaging, FI)传统超声成像采用聚焦波束对成像物体进行扫描，称为聚焦成像 (focused imaging, FI). FI连续移动激励有效孔径内全部阵元，每次生成一条扫描线，最后组成一幅图像。FI生成的图像中仅发射聚焦点深度处分辨率最高，其他位置的分辨率明显较差，而超声图像需要在聚焦点外位置处也同时具有高的图像质量。此外，由于需要对整个ROI进行扫描，FI
1. 引言利用超声图像进行分割能够获得人体器官参数，对评价人体器官功能具有重要意义。但超声图像具有散斑噪声大、区域模糊、弱边界、难以定位感兴趣区域（ROI）等问题，导致目前自动分割技术无法保证分割精度，而仅仅依靠人工对目标区域进行手动分割工作量巨大，且主观因素较强。2. 方法目前对超声图像进行分割一般要经过图像预处理、感兴趣区域定位和图像分割三个阶段：① 图像预处理阶段是图像去噪和图像增强。② 感
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2024-06-23 08:40:33
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文章目录Medical ultrasoundMRICTOCT Medical ultrasoundMedical ultrasound 医学超声。基于超声的诊断成像技术。通过将超声波脉冲发送到组织中，根据不同反射特性的组织回波，从而被记录为图像。就好比挑西瓜，一边敲一边听声音判断是否熟了。 超声诊断法可分为 A 型、B 型、M 型及 D 型四大类。其中 B 型超声（B 超） 常用于妇产科、泌尿、
超声波细胞破碎仪又名超声微波协同萃取仪，超声波细胞裂解仪，超声波纳米材料粉碎机。超声波细胞破碎仪由超声波发生器和换能器两大部分组成（有的配置有隔音箱）。 超声波细胞破碎仪的原理并不是太神秘、太复杂。简单说就是将电能通过换能器转换为声能，这种能量通过液体介质而变成一个个密集的小气泡，这些小气泡迅速炸裂，产生的象小炸弹一样的能量，从而起到破碎
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2024-01-26 20:37:13
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1，内置数据结构和输入/输出，提供内置基元来处理与图像处理和计算机视觉相关的操作。OpenCV自带Image、Point、Rectangle等基本结构，且针对速度和内存进行了优化。 2，图像处理操作，执行如图像过滤、形态学操作、几何变换、颜色转换、图像绘制、直方图、形状分析、运动分析、特征检测等操作，大多包含在imgproc模块中。 3，GUI，提供highgui模块用于处理所有高级用户界面操作。
# 超声图像特征提取：Python中的探索之旅
在医学领域，超声图像是一种重要的诊断工具。通过超声图像，医生可以观察到人体内部的器官和组织，从而进行疾病的诊断和治疗。为了提高诊断的准确性，特征提取在超声图像分析中扮演着关键角色。本文将介绍如何使用Python进行超声图像的特征提取。
## 超声图像特征提取的重要性
超声图像特征提取是指从原始图像中提取出有助于诊断的有用信息。这些特征可以是图像
原创
2024-07-19 03:25:18
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（说明：该代码仅为验证C++代码每一步的准确度，为C++版本代码的逐步对照实现，运行速度不在考虑范围。）算法概述 算法主要是为了解决超声图像的衰减和声影对医学影像的后期计算造成影响这一问题，通过计算每个像素点的confidence来由此反映出其对应的不确定性。文献的创新点在于利用超声图像的特定约束条件借助随机游走算法框架对整个conf
# 超声图像小波去噪技术的探索
超声图像作为一种重要的医学成像技术，广泛应用于临床诊断和研究。然而，由于设备的限制和外部环境的影响，超声图像常常受到噪声的干扰，降低了图像的清晰度和可读性。因此，去噪技术尤为重要。本文将介绍一种流行的去噪方法——小波去噪，并提供相应的Python代码示例来帮助理解。
## 什么是小波变换？
小波变换是一种有效的数据分析工具，它能够将信号表示为不同频率成分的组合
原创
2024-09-15 06:55:29
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感谢作者：目录一、ResNet v1二、ResNet v2一、ResNet v1 一说起“深度学习”，自然就联想到它非常显著的特点“深、深、深”（重要的事说三遍），通过很深层次的网络实现准确率非常高的图像识别、语音识别等能力。因此，我们自然很容易就想到：深的网络一般会比浅的网络效果好，如果要进一步地提升模型的准确率，最直接的方法就
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2024-06-09 08:58:05
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transforms运行机制torchvision是pytorch的计算机视觉工具包，在torchvision中有三个主要的模块：torchvision.transforms，常用的图像预处理方法，在transforms中提供了一系列的图像预处理方法，例如数据的标准化，中心化，旋转，翻转等等；torchvision.datasets，定义了一系列常用的公开数据集的datasets，比如常用的MNI
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2023-09-24 21:22:12
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1 论文综述1.1 基于光学仪的三维超声图像重建系统的开发https://kns.cnki.net/KNS8/Detail?
原创
2022-09-14 17:32:24
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