目录医疗影像分割1 特殊的图像2 主流存储方式∶DICOM3 DICOM影像的构成4 曲率驱动的图像去噪 医疗影像分割1 特殊的图像医学影像口X线设备∶是通过测量透过人体的X线来实现人体成像的，即利用人体各组织的密度和厚度不同，X线穿过后的衰减程度不同，来显示身体内部的形态影像。 磁共振成像设备∶是通过测量构成人体组织元素的原子核发出的磁共振信号来实现人体成像。MRI可反映人体分子水平的生理、生
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2024-10-26 08:48:07
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仅做学术分享，若侵权，请联系删文▍一、医学图像分割简介医学影像分割是医学影像分析中的重要领域，也是计算机辅助诊断、监视、干预和治疗所必需的一环，其关键任务是对医学影像中感兴趣的对象（例如器官或病变）进行分割，可以为疾病的精准识别、详细分析、合理诊断、预测与预防等方面提供非常重要的意义和价值。在医学影像分割任务中，目前主要存在以下几个难点：标注数据少。造成该问题的一个重要的原因是收集标注困难，手工标
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2024-05-17 11:41:58
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U-net原文 《2015_Ronneberger_Cite=49316_U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation》铺垫和引入医学影像分割医学影像分割的目的是将医学图像中具有某些特殊含义的部分分割出来，并提取相关特征。 医学上的分割准确率比其他领域
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2024-02-06 17:54:08
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文章目录2020Automatic Label Correction for the Accurate Edge Detection of Overlapping Ce
原创
2022-06-27 17:15:08
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在医学影像领域，Python的应用正逐渐深入。无论是在数据处理、分析还是模型构建方面，Python都展现出强大的能力。本博文将记录如何通过Python处理医学影像数据的整个过程，涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查和迁移指南。
## 环境预检
在进行项目之前，我们需要进行环境预检，以确保所有必需的硬件和软件符合要求。我们使用四象限图对比了不同的环境配置及其兼容性。
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一、总论一、医学影像学的工具——X线、CT、MRIX线的发现：伦琴 1895年 特点： 穿透性、感光性、荧光性、电离性 因此产生的医学意义：在胶卷上留下黑白的阴影—— 高密度影（白）中密度影（灰）低密度影（黑） 代表： bone muscle、cartilage pulmonary科普：X
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2023-05-26 03:04:08
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RadiAnt DICOM Viewer 2020.2.3 x86 x64RadiAnt DICOM Viewer破解版是医学数字成像和通信软件，轻松处理和显示DICOM格式的医学图像，RadiAnt DICOM Viewer使用可显示从不同成像方式获得的检查结果，包括数字射线照相（CR，DX）、乳腺X射线摄影术，数字化乳房断层扫描（MG）、计算机断层扫描（CT）、磁共振（MR）、正电子发射断层扫
在不同的任务上对比了UNet和UNet++以及使用不同的预训练编码器的效果。语义分割是计算机视觉的一个问题，我们的任务是使用图像作为输入，为图像中的每个像素分配一个类。在语义分割的情况下，我们不关心是否有同一个类的多个实例(对象)，我们只是用它们的类别来标记它们。有多种关于不同计算机视觉问题的介绍课程，但用一张图片可以总结不同的计算机视觉问题：语义分割在生物医学图像分析中有着广泛的应用：x射线、M
原创
2024-08-08 14:45:21
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1. 医学影像学医学影像学Medical Imaging，是研究借助于某种介质（如X射线、电磁场、超声波等）与人体相互作用，把人体内部组织器官结构、密度以影像方式表现出来，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像处理两方面相对独立的研究方向。仪器主要包括X光成像仪器、CT(普通CT、螺旋CT）、正子扫描(
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2024-01-18 17:19:41
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# Python医学影像处理
## 1. 引言
医学影像处理是指使用计算机技术对医学图像进行分析和处理的过程。随着计算机技术的不断发展，Python作为一种简单易学且功能强大的编程语言，被广泛应用于医学影像处理领域。本文将介绍使用Python进行医学影像处理的基本概念和常见方法，并提供相应的代码示例。
## 2. Python库介绍
在Python医学影像处理中，有几个重要的库可以帮助我们
原创
2023-10-08 12:49:37
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# 使用 Python VTK 实现医学影像处理
在医学影像处理中，使用 Python 的 VTK（Visualization Toolkit）库可以帮助我们进行三维可视化和数据分析。本文将教你如何实现一个简单的医学影像流程。
## 流程概述
以下是实现医学影像处理的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-09-07 05:49:21
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医学影像分割是医学图像处理中的一个重要任务，旨在从医学影像中自动分割出感兴趣的区域，如器官、病变等。这对于疾病的诊断、治疗规划和医学研究具有重要意义。U-Net 是一种专门用于医学影像分割的卷积神经网络，因其在处理医学影像时的高效性和准确性而被广泛应用。本文介绍如何使用 Python 和 PyTorch 实现 U-Net 模型进行医学影像分割。
# 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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医院管理人员投入了很多精力来开发，实施和评估医院的EMR系统，却很容易忽略一些需要注意的关键的医疗IT问题。据Joe Marion坦言，医疗成像在医疗信息交换和移动医疗方面越来越重要，但医疗成像往往是医疗IT中容易被忽略的一个重要方面。本文重点讨论医疗管理人员在解决医疗成像问题时不能忽视的3个方面。
医院管理人员投入了很多精力来开发，实施和评估医院的EM
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2023-08-03 15:14:30
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医学影像是医生看病，及决策的最大的信息入口。而医生理解这些影像的本质，即是医生大脑经过长期的过程被大量数据训练出来的结果。一个客观事实是，高中低年资的医生在看同一张片子时候，得出的结论会有天壤之别，这也是为什么我们要去协和找“老大夫”看病的事实依据。国内病理科医生在册的有1万多人，但经过我们的访谈，认为国内需要大约6、7万的人才能满足需求。但病理医生的培养周期特别长，北京某著名医生的病理科主任曾跟
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2024-01-22 11:53:21
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医学图像质量评价中的梯度加权SSIM探说 摘要：Zhou Wang等人提出了著名的图像客观质量评价方法：结构相似度(SSIM)，其理论基础是人眼视觉系统能高度自适应地提取场景中的结构信息，大量实验证明SSIM的评价性能多优于PSNR(或MSE)。然而，由于视觉掩盖效应的影响，且SSIM规避了HVS底层视觉特性，直接导致SSIM的评价常与主观评价不符。在深入研究SSIM算法的基
整理了部分Python基础用法和应用代码，后续会继续完善。一、数据输入二、while循环2.1 简单实例 2.2 猜数字游戏2.3 九九乘法表 三、for循环3.1 简单实例3.2 for循环嵌套 四、continue和break4.1 continue实例代码 4.2 break实例代码 五、ran
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2023-11-10 22:39:52
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相比较脑区域分割，医学图像中的心脏分割问题要更复杂，因为心脏是一个不停运作的器官，其形状也会在运动过程中发生变化。本文我们就来看看医学图像分割之心脏分割。>>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿1 任务分析心脏是我们身体内的一个重要器官，拥有一个健康、稳定工作的心脏是我们探索、创造和感知世界的必要条件。然而，各种各样的心脏类疾病也严重威胁着许多人的生命。为了有效治疗和预防这些
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2023-04-15 08:19:55
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深度学习语义分割开山之作，首次将有监督的预训练特征表示用于端到端语义分割，在分类网络的基础上，去掉全连接层，替换为反卷积上采样，得到与原图大小一致的上采样feature map，从而实现像素级的预测。包括三个结构：FCN32s/FCN16s/FCN8s，从前往后，分割效果越来越精细。目录1、摘要2、网络结构3、实验结果4、结论1、摘要卷积网络是一种功能强大的视觉模型，可以产生层次化的特征。我们发现
医学影像系统(PACS)是以高速计算机设备为基础，以高速网络联接各种影像设备和相关科室，利用容量磁、光存储技术，以数字化的方法存储、管理、传送和显示医学影像及其相关信息，具有影像质量高，存储、传输和复制无失真、传送迅速、影像资料可共享等突出的特点，是实现医学影像信息管理的重要条件。医学影像系统(PACS)兼容DICOM和HLT，具有医学影像获取、存档、传递、显示、处理、打印和多种RIS管理功能。系
