首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布

离线超声图像数据处理系统

离线超声图像数据处理系统是一种专门用于处理超声图像数据的离线系统。它可以用于医学图像分析、物理治疗等领域。在这种系统中,超声图像数据被传输到一个计算机系统中,然后使用专门的软件进行处理和分析。这种系统可以帮助医生更快速、更准确地诊断疾病,并提供更好的治疗方案。

以下是一些常见的超声图像处理软件:

  1. EchoView:EchoView是一款功能强大的超声图像处理软件,可以用于超声图像的显示、处理、分析和报告。它支持多种超声图像格式,并提供了丰富的工具和插件,以帮助用户更好地分析超声图像数据。
  2. Sonos:Sonos是一款用于超声图像处理的软件,可以用于超声图像的显示、处理、分析和报告。它支持多种超声图像格式,并提供了丰富的工具和插件,以帮助用户更好地分析超声图像数据。
  3. GE Healthcare:GE Healthcare提供了一系列超声图像处理软件,包括超声成像系统、超声影像处理系统、超声影像诊断系统等。这些软件可以用于超声图像的显示、处理、分析和报告,并提供了丰富的工具和插件,以帮助用户更好地分析超声图像数据。

推荐的腾讯云相关产品:

  1. 云服务器:腾讯云提供了高性能、可扩展的云服务器,可以用于部署超声图像处理系统。
  2. 云硬盘:腾讯云提供了高速、可靠的云硬盘,可以用于存储超声图像数据。
  3. 负载均衡:腾讯云提供了高性能、可扩展的负载均衡服务,可以用于处理大量的超声图像数据。
  4. 数据库:腾讯云提供了高性能、可扩展的数据库服务,可以用于存储和管理超声图像数据。

总之,离线超声图像数据处理系统是一种非常重要的系统,可以帮助医生更快速、更准确地诊断疾病,并提供更好的治疗方案。腾讯云提供了一系列相关的产品和服务,可以用于构建和部署超声图像处理系统。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

USenhance2023——2023 年超声图像增强挑战赛

今天将分享低质量超声图像生成高质量超声图像的完整实现版本,为了方便大家学习理解整个流程,将整个流程步骤进行了整理,并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...障碍在于,由于硬件限制,使用手持设备进行超声检查存在成像质量低的缺点。为此,超声图像增强提供了一种潜在的低成本解决方案。...使用计算机算法从低质量图像恢复高质量图像将免除硬件改进的要求,并促进超声设备革命和更广泛的应用。 二、USenhance2023任务 从低质量图像重建高质量超声图像。...三、USenhance2023数据集 提供五个器官的各种超声数据,包括甲状腺、颈动脉、肝脏、乳房和肾脏,来自109名患者的总共3000张超声图像(1500 对低质量和高质量图像)。...2、由于超声图像是灰度图像所以对低质量和高质量图像都进行0-1范围归一化处理即可。然后将数据分成训练集和验证集。

70940
  • USenhance2023——2023 年超声图像增强挑战赛改进版

    今天将分享低质量超声图像生成高质量超声图像的CycleGAN完整实现版本,为了方便大家学习理解整个流程,将整个流程步骤进行了整理,并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...障碍在于,由于硬件限制,使用手持设备进行超声检查存在成像质量低的缺点。为此,超声图像增强提供了一种潜在的低成本解决方案。...使用计算机算法从低质量图像恢复高质量图像将免除硬件改进的要求,并促进超声设备革命和更广泛的应用。 二、USenhance2023任务 从低质量图像重建高质量超声图像。...任务一、每个部位低质量超声生成高质量超声图像 1、分析超声图像可以看到低质量图像和高质量图像不具有空间位置一一对应的关系,所以采用CycleGAN网络的生成器将低质量图像生成高质量图,将高质量图生成低质量图...2、由于超声图像是灰度图像所以对低质量和高质量图像都进行0-1范围归一化处理。将数据划分成训练集和验证集。

    90040

    超声图像手臂动脉检测及弹性分析

    动脉血管检测 YOLOv7-tiny的训练与测试 全自动的超声图像动脉血管弹性分析首先应该将动脉血管检测出来,检测出来之后,我们才能对其进行定位,并分析其弹性。...在这里我们提供了一些手臂动脉血管的超声图像以及视频,经过图像增强后并打上了标签,检测模型采用的时YOLOv7-tiny,经过训练之后可以获得一个比较精准的动脉血管实时检测模型。...血管弹性就是血管收缩后能否再次扩大的能力,一般老年人的血管弹性较差,在病人接受检查时,超声探测头放在病人手臂上,看到的是病人的手臂横切面,所以动脉是呈现出一个类似于圆形的状态,也就是上面图片中检测到的东西...像素点统计 弹性分析,在超声图像中其实就是看这块黑色圆圈区域像素点的多少,具体的通过阈值分割方法对目标区域进行一个分割,再通过连通区域分析以及像素点的统计,来进行判断,代码如下: def segmentation...图像矩是对图像像素值的统计特征,其中 m00 表示图像的零阶矩(图像的总和),m10 表示图像的一阶矩(关于 x 轴的总和),m01 表示图像的一阶矩(关于 y 轴的总和)。

    13710

    医学图像 | DualGAN与儿科超声心动图分割 | MICCAI

    综述 为了获得高质量的分割结果,目前临床上小儿超声心动图的分割主要由超声工作者手工完成,这既费时费力,又高度依赖于超声工作者的专业水平。...FCN输出的特征图为 ,U-net输出的特征图为 ,那么由generator输出的图像分割结果为 . 3.2 discriminator 是一个六层的全卷积网络,然后分别用7,5,3作为卷积核的大小...使用的是multi-scale L1损失,类似于2014年的图像分割网络Richer conv net。 4 损失 4.1 generator损失 先回顾一下一般的GAN的损失函数: ?...N为样本的数量; 为某一张儿童超声心动图四腔图, 为对应的ground truth; 是mean absolute error,也就是我们说的L1loss; ?...3, 文章使用GAN应用在儿童超声心脏病上的出发点很好,希望可以帮助更多的儿童摆脱先天性心脏病的困扰。

    89030

    CP-UNet:基于轮廓的医学超声图像分割概率模型 !

    基于深度学习的分割方法广泛用于检测超声图像中的病变。在整个成像过程中,超声波的衰减和散射会导致轮廓模糊和伪影的形成,限制了获取的超声图像的清晰度。...I Introduction 超声成像广泛应用于各种疾病的诊断,由于其低成本、简单操作和非侵入性,因此在医学超声图像的病变分割中,基于深度学习的分割方法得到了应用。...然而,由于超声图像中存在不均匀的病变区域分布、斑点噪声和成像伪迹,这增加了分割任务的难度。...乳腺超声数据集BUSI [13] 删除了133张标准无病变病例图像,使用了包含结节665张图像。甲状腺超声数据集DDTI [14] 删除了带标签的损坏图像和扩充了多结节图像,使用了872张图像。...IV Conclusion 针对焦点模糊的病变轮廓,提出了一种基于轮廓的概率建模医学超声图像分割网络(CP-UNet),用于超声图像中的病变分割。

    45610

    论文推荐:基于深度对抗学习的超声图像乳腺肿瘤分割与分类

    件GAN (cGAN) + Atrous卷积(AC) +带权重块的通道注意力(CAW) 该论文提出了一种基于深度对抗学习的超声图像乳腺肿瘤分割分类方法(cGAN+AC+CAW),论文虽然是2019年提出的...鉴别器的输入是图像和标记肿瘤区域的二值掩模的拼接。 鉴别器的输出是一个10×10矩阵,其值从0.0(完全假的)到1.0(真实的)不等。...鉴别器D的损失函数为: 使用随机森林进行分类任务 将每一张图像输入经过训练的生成网络,获得肿瘤边界,然后从该边界计算13个统计特征: fractal dimension, lacunarity, convex...结果对比 分割 数据集包含图像中包含的150个恶性肿瘤和100个良性肿瘤。为了训练的模型,将数据集随机分为训练集(70%)、验证集(10%)和测试集(20%)。

    39520

    把B超探头做成贴纸贴在身上,48小时不间断成像,MIT新研究登上Science

    然后,这些超声波反射回来,形成病人心脏、肺和其他深层器官的高分辨率图像。 目前,超声波成像依赖一些笨重的专业设备,一般只有医院才有这些设备。...研究人员将这些贴片贴在志愿者身上,并向他们展示了这些设备产生的血管和心脏、肺、胃等深层器官的高分辨率实时图像。...为什么要做这样一个超声波成像贴片 要想用超声波成像,医生首先要在患者的皮肤上涂上液体凝胶,这样就可以传播超声波。...但这些实验设计产生的图像分辨率较低,部分原因在于它们的可伸缩性:在与身体一起移动时,传感器之间的相对位置会发生变化,从而导致图像失真。 「可穿戴超声成像工具在未来的临床诊断中具有巨大的潜力。...这个贴片有什么用途 MIT 研究小组的新型超声波贴片将具有弹性的粘合剂层与刚性换能器阵列配对,可以在较长时间内产生更高分辨率的图像。

    31940

    腾讯云CKafka重磅上线DataHub,让数据流转更简便

    现今数据处理系统大体上可分为离线处理系统和在线处理系统。...CKafka 推出 DataHub 数据中心接入服务模块,负责从业务数据源获取数据,并进行一些预处理工作,分发给离线/在线处理平台,构建数据源和数据处理系统间的桥梁,将数据处理系统同业务侧的数据源解耦。...DataHub应用价值 CKafka是一个分布式、高吞吐量、高可扩展性的消息系统,基于发布/订阅模式,通过消息解耦,使生产者和消费者异步交互,具有数据压缩、同时支持离线和实时数据处理等优点。...在实际应用中,DataHub实时接入各种数据源产生的不同类型的数据,用户可以将多个数据源的数据投递到同一个Topic中,统一管理,经过简单的数据处理,并投递到下游的数据处理系统,形成清晰的数据流,更好地释放数据的价值

    1.2K30

    【新版系统架构】第十九章-大数据架构设计理论与实践

    大数据处理系统架构 大数据处理系统面临挑战 如何利用信息技术等手段处理非结构化和半结构化数据 如何探索大数据复杂性、不确定性特征描述的刻画方法及大数据的系统建模 数据异构性与决策异构性的关系对大数据知识发现与管理决策的影响...大数据处理系统架构特征 鲁棒性和容错性 低延迟读取和更新能力 横向扩容 通用性 延展性 即席查询能力 最少维护能力 可调式性 Lambda架构 Lambda架构用于同时处理离线和实时数据,可容错,可扩展的分布式系统...主数据集中数据必须具备以下三个属性:数据是原始的、数据是不可变的、数据永远是真实的 Lambda架构优缺点: 优点:容错性好,查询灵活度高,易伸缩、易扩展 缺点:全场景覆盖带来的编码开销,针对具体场景重新离线训练一遍益处不大...Kappa架构原理:在Lambda上进行优化,删除Batch Layer架构,将数据通道以消息队列进行替代,依旧以流处理为主,数据在数据湖层面进行了存储,当需要进行离线分析或者再次计算时,将数据湖的数据再次经过消息队列重播一次即可

    50750

    Brain Stimulation:经颅超声神经调控的人体研究—对其有效性和安全性的系统综述

    2018年,第一次利用TMS运动诱发电位(MEP)技术,聚焦经颅超声刺激(fTUS)减弱了TMS诱发的MEP振幅(在线效应),而另一项研究发现在诊断超声(dUS)刺激后却显示了增强的效果(离线效应)。...c)dUS设备工作在高f0(1-15MHz)为高质量的图像分辨率,在fTUS设备中,f0通常设置为离线效应/神经生理学 其他超声的大脑区域包括V1、前额叶皮层、丘脑和基底神经节。...2.2) 在线-离线效应/神经成像在线V1和皮层下(尾状和苍白球) fTUS诱导超声区域和超声目标的远中枢BOLD信号变化。根据目标和参数,信号的变化可以是在两个方向上 (增加或减少)。...动脉自旋标记 (ASL) 的Mri灌注加权成像技术离线评估了内侧苍白球超声治疗的效果。超声后,观察到整个大脑的相对灌注普遍下降。

    1.3K20

    ACOUSLIC-AI2024——腹围超声自动测量验证集结果

    建议新手操作员使用低成本超声设备和标准化盲扫协议在资源匮乏的环境中获取产科数据。盲扫采集协议的特点是操作员无需查看超声图像即可执行扫描。...图像数据的质量有限,可能不包含传统上用于测量的精确标准平面。...这些人工智能解决方案有潜力嵌入到移动设备中,提供适合资源有限环境的完整、离线、低成本和便携式解决方案。 ACOUSLIC-AI(与操作员无关的腹围超声测量)挑战赛是一项分类和分割挑战赛。...这一挑战涉及分析从新手操作员获取的盲扫序列中提取的一系列 2D 超声帧。任务是确定最适合测量胎儿腹围的框架。除了选择最佳帧之外,还必须在与所选帧相对应的超声图像上提供腹部的二元分割掩模。...用户在采集过程中对超声图像不知情,并根据提供的说明进行徒手扫描。这些说明显示在智能手机屏幕上,并引导他们完成 Stigter 等人于 2011 年提出的产科扫描协议(OSP,图 1)。

    21310

    ACOUSLIC-AI2024——腹围超声自动测量

    建议新手操作员使用低成本超声设备和标准化盲扫协议在资源匮乏的环境中获取产科数据。盲扫采集协议的特点是操作员无需查看超声图像即可执行扫描。...这些人工智能解决方案有潜力嵌入到移动设备中,提供适合资源有限环境的完整、离线、低成本和便携式解决方案。 ACOUSLIC-AI(与操作员无关的腹围超声测量)挑战赛是一项分类和分割挑战赛。...这一挑战涉及分析从新手操作员获取的盲扫序列中提取的一系列 2D 超声帧。任务是确定最适合测量胎儿腹围的框架。除了选择最佳帧之外,还必须在与所选帧相对应的超声图像上提供腹部的二元分割掩模。...用户在采集过程中对超声图像不知情,并根据提供的说明进行徒手扫描。这些说明显示在智能手机屏幕上,并引导他们完成 Stigter 等人于 2011 年提出的产科扫描协议(OSP,图 1)。...首先用最佳帧平面对所有的6个方向上扫描的超声图像进行分类,保留全部最佳帧图像和次优帧图像,然后对最佳帧图像的置信分数进行排序,选择最高的置信分数并进行判断,如果置信分数大于0.8,就认为此位置就是最佳帧图像位置

    25710

    IUGC2024——产时超声检查挑战赛

    三、IUGC2024数据集 任务1:分类——产时超声图像标准平面的标准:图像应包含胎儿头部 (FH) 和耻骨联合 (PS),确保清晰描绘这两个结构。...任务 2:分割——产时超声图像分割的关键方面:超声参数测量(任务 3)的完整性和准确性从根本上取决于分割区域轮廓的精确描绘。图像分割过程中准确的轮廓预测至关重要,因为它显着影响超声参数测量的可靠性。...根据产时超声图像分割(任务 2)的结果,需要测量两个超声参数。进展角 (AoP)——下图说明了测量AoP的主要流程。进展角度的测量是通过从三个特定地标构建两条线来进行的。...首先,根据分割图像识别耻骨联合轮廓上最远的两个点。然后,通过耻骨联合最右边的点画一条切线来定义胎儿头部区域。图像右侧与胎儿头部区域相交的切线确定了计算 AoP 的第三点。...提供两种不同的格式:左边的标签是单通道三元图像,右边的标签是三通道图像。参与者可以自由选择任一格式进行处理。

    32510

    弃坑超声雷达!特斯拉官宣100%纯视觉自动驾驶,看路全靠8颗摄像头

    摄像头传进来的数据,会利用RegNet残差网络和BiFPN算法模型统一处理,得出不同精度下的图像特征,供给不同需求类型的神经网络任务。...特斯拉还搭建了自动标注流水线,用45秒-1分的视频,包括大量传感器数据,交给神经网络离线学习,随后用大量机器和人工算法,生成可以训练的数据。包括3亿个图像和近50个标注。...此处使用的是NeRF「神经辐射场」,这种图像算法能够把2D转为3D,给出一段XY的2D坐标,神经网络就能预测地面高度,生成XYZ的3D坐标。...因为使用了神经元渲染技术,图像看起来更加逼真。 这个技术最强大的地方在于,不同于地图,只要数据足够精准,和摄像头捕捉的数据相吻合,就不需要额外的维护。...若想将2D图像的每个像素还原成真实的3D场景,最核心的能力依旧是图像处理算法,以及支持能够运行这一算法的算力硬件。 因此也不难理解特斯拉为何要研发自己的超算芯片。

    73210

    室内定位中非视距的识别和抑制算法研究综述

    目前, 在室内定位方面所使用的技术有很多, 包括地磁技术[1]、Wi-Fi[2]、蓝牙[3]、超声波技术[4]、激光技术[5]、计算机视觉技术[6]、超宽带(ultra wide band, UWB)技术...超声波技术由固定的参考基础设施和多种移动单元组成[4], 可以穿透部分固体和液体, 在黑暗、有毒等环境中仍可以应用, 但其频率受多普勒效应的影响且成本较高....激光技术可根据信号和反射信号的时间差值计算距离, 结合角度信息完成相对定位, 成本较高.计算机视觉技术主要分为利用地标包含的信息解算为矩阵实现定位和对数据库内存储的相机位置信息进行图像指纹匹配实现定位[...].室内定位中的常用算法包括航迹推算、指纹识别定位、邻近探测、极点定位、三角定位、多边定位和质心定位等.下面主要介绍这些算法定位的原理以及优缺点.1.指纹识别定位 指纹识别定位算法[11-13]主要由离线阶段和在线阶段两部分构成...; 在线阶段, 通过匹配算法对比实际信息提取的特征与指纹数据库中的参数实现定位, 具体的流程如图 2所示.图片图 2 指纹识别定位原理图优缺点: 此算法自主性较高, 有较高的定位精度; 但在离线阶段建立指纹库工作量较大

    44130

    CuRIOUS2022——超声脑肿瘤分割挑战赛

    这种组织移位可以使术前图像中显示的手术目标和重要结构(例如,血管)移位,而这些移位在外科医生的视野中可能不直接可见。术中超声 (iUS) 是一种强大且相对便宜的技术,用于跟踪术中组织移位和手术工具。...术中超声 (iUS) 图像,作为开颅手术后覆盖整个肿瘤区域的 3D 体积。提供了三个手术阶段(切除前、切除期间和切除后)的术中超声体积。...四、技术路线 任务1:术前超声脑肿瘤分割 1、分割数据一共有23例,统计图像平均大小335x367x340,spacing平均大小是0.213x0.213x0.213,对图像进行缩放固定到160x160x160...3、训练结果和验证结果 4、验证集分割结果 左边是金标准结果,右边是预测结果 任务2:术中超声切除腔分割 1、分割数据一共有23例,统计图像平均大小335x367x340,spacing平均大小是...3、训练结果和验证结果 4、验证集分割结果 左边是金标准结果,右边是预测结果 任务3:术后超声切除腔分割 1、分割数据一共有23例,统计图像平均大小335x367x340,spacing平均大小是

    63850

    【音频处理】Melodyne 网络缩放功能 ( 音符分离线 | 片段分离线 | 窗口滚动条 | 网格缩放 | 修改图像显示位置 | 显示五线谱 )

    文章目录 一、Melodyne 音符分离线 | 片段分离线 二、窗口滚动条 三、网格缩放 四、修改图像显示位置 五、显示五线谱 一、Melodyne 音符分离线 | 片段分离线 ---- 音符分离线 :...每个音符左右 , 都有 2 条灰色的竖线 , 该竖线是 " 音符分离线 " , Melodyne 自动分析音符时 , 自动为该音符添加分离线 ; 音符分离线 的作用是 , 修改音符时 , 不会影响到其它音符...; 整个音频的开始结尾处的分离线 , 有点像中括号 ; 这两条线称为 " 片段分离线 " ; 两个片段分离线中间的内容 , 就是单次录入的音频 ; 二、窗口滚动条 ---- 窗口滚动条中 , 有音频信息的缩略图...可以进行垂直方向的缩放 ; 方式三 : 同时按下 Ctrl + Alt 按键 , 编辑面板中的鼠标会变成放大镜形状 , 按住鼠标左键拖动 , 可以同时对 横向 和 纵向 网格进行缩放操作 ; 四、修改图像显示位置

    3.7K10
    领券