首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Matlab radon()函数是“圆形”radon变换吗?

Matlab的radon()函数是用于进行雷登变换(Radon Transform)的函数,而不是用于进行圆形雷登变换的函数。

雷登变换是一种在医学成像领域广泛应用的数学变换方法,它可以将二维图像转换为一组投影数据。这些投影数据可以用于重建原始图像,从而在医学诊断和图像处理中起到重要作用。

radon()函数的主要功能是计算给定图像的雷登变换投影数据。它接受一个二维图像作为输入,并返回一个二维矩阵,其中每一列代表一个特定角度的投影数据。这些投影数据可以用于后续的图像重建或分析。

Matlab提供了丰富的图像处理工具和函数,radon()函数是其中之一。它可以在医学图像处理、CT扫描、图像重建等领域中发挥重要作用。

腾讯云提供了一系列与图像处理相关的产品和服务,例如腾讯云图像处理(Image Processing)服务。该服务提供了图像处理的基本功能,包括图像格式转换、图像缩放、图像裁剪、图像滤波等。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云图像处理服务的信息:

https://cloud.tencent.com/product/img-processing

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

医学图像处理

医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像,临床广泛使用的医学成像种类主要有X-射线成像 (X-CT)、核磁共振成像(MRI)、核医学成像(NMI)和超声波成像(UI)四类。在目前的影像医疗诊断中,主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体,这往往需要借助医生的经验来判定。利用计算机图象处理技术对二维切片图象进行分析和处理,实现对人体器官、软组织和病变体的分割提取、三维重建和三维显示,可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至 定量的分析,从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性;在医疗教学、手术规划、手术仿真及各种医学研究中也能起重要的辅助作用[1,2]。目前,医学图像处理主要集中表现在病变检测、图像分割、图像配准及图像融合四个方面。

04

【犀牛鸟·学问】高成本标注背景下医疗数据的高效使用(201905)——CCF-腾讯犀牛鸟基金线上学术报告

近年来,深度学习被广泛应用在医学影像分析的相关任务上,并获得巨大的性能提升。众所周知,深度学习需要大量数据来拟合巨大的参数空间,然而在大部分医疗场景中,获取高质量的医疗数据、以及高质量的标注是相当困难的。因此,应对医疗数据小样本特性,充分挖掘医疗数据的结构化信息,成为近年来学术界关注的热点。本次分享就是针对这一背景的一些尝试,主要从挖掘医疗数据的独有特性提升分割性能以及利用医疗数据的结构化先验训练自监督模型等角度切入,以期为大家提供若干可以参考的思路。 报告时间:2019年7月23日 19:30-21:0

05

有没有无痛无害的人体成像方法?OCT(光学相干断层扫描)了解一下

关于之前推送的胸片和CT有很多的小伙伴关心射线对人体的伤害的问题,在医学检查射线的强度和剂量已经有严格的标准,偶尔进行一次CT扫描是没有问题的,那么有没有一种完全无害的扫描检查呢?今天小编就给大家介绍一种无害、非介入的新型层析成像技术——光学相干断层扫描技术 (Optical Coherence Tomography,简称 OCT),简而言之就是利用无毒无害的光波进行人体组织的成像,OCT技术近年来发展飞快,特别是生物组织活体检测和成像方面具有诱人的应用前景,已尝试在眼科、牙科和皮肤科的临床诊断中应用,特别是在眼底视网膜疾病的检查中,可以检测到视网膜不同层之间的厚度变化,从而发现和预防青光眼,白内障等眼科疾病。是继 X-CT 和 MRI 技术之后的又一大技术突破。下文简称OCT技术。

02
领券