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算法集锦(5)|医学图像的边缘检测|Python

今天,我们介绍一些常用的机器学习算法(卷积网络、边缘识别等)在医学图像处理上的应用。这些算法未来可以嵌入到深度卷积神经网络中,本文中通过简单的实例,直观的展现不同算法对医学图像处理后的效果。 进行水平边缘检测后的各医学图像如下。 ? ? ? ? ? ? 边缘检测(垂直) ? 经过垂直边缘检测后,垂直方向的纹理更加清晰。 ? ? ? ? ? ? 边缘检测(梯度模) ? 我们将梯度模与Sobel算子结合起来进行医学图像的边缘检测,结果如下。 ? ? ? ? ? ? 直观上看,采用了Sobel算子后,与之前仅使用梯度模的结果差异不大。

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医学图像处理教程(三)——医学图像增强算法

今天将给大家分享医学图像常见图像增强算法。

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    医学图像处理

    0、引言 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。 世界各地的医学图像处理机构已经迅速进入该领域,并将CNN和其它深度学习方法应用于各种医学图像分析。 在医学成像中,疾病的准确诊断和评估取决于医学图像的采集和图像解释。 图12 多模态医学图像融合的例子。 图像分析技术在医学上的应用 [J] . 包头医学院学报, 2005, 21 (3) : 311~ 314 [2]周贤善. 医学图像处理技术综述[J]. 图像分析技术在医学上的应用 [J] . 包头医学院学报, 2005, 21 (3) : 311~ 314

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    医学图像分割

    Topology Aware Fully Convolutional Networks For Histology Gland Segmentation

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    医学图像了解

    医学图像 医学图像是反映解剖区域内部结构或内部功能的图像,它是由一组图像元素——像素(2D)或立体像素(3D)组成的。医学图像是由采样或重建产生的离散性图像表征,它能将数值映射到不同的空间位置上。 ,分别为DICOM(医学数字成像和通讯)、NIFTI(神经影像信息技术)、PAR/REC(Philips磁共振扫描格式)、ANALYZE(Mayo医学成像)、NRRD(近原始栅格数据)和MNIC 现代神经影像学技术 它定义了质量能满足临床需要的可用于数据交换的医学图像格式 PET是正电子发射断层显像(Positron Emission Tomography)的缩写,是一种先进的核医学影像技术;CT是计算机断层摄影术 Dicom 它定义了质量能满足临床需要的可用于数据交换的医学图像格式,可用于处理、存储、打印和传输医学影像信息。 后缀为 .dcm,可以使用 python的dicom包读取,一般使用其pixl_array数据 Dicom格式数据处理过程 医学扫描图像(scan)其实是三维图像,使用代码读取之后开源查看不同的切面的切片

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    医学图像处理教程(四)——医学图像去噪算法

    今天将给大家分享医学图像常见三种图像去噪算法。

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    医学图像处理案例(二十)——医学图像处理案例代码详解

    在前面分享的医学图像处理案例中,给出了很多具体案例,但有些读者还是渴望可以深入分享案例代码详解。那么今天我将从骨骼分割,气管分割,肺组织分割,血管分割这四个具体案例来详细讲解如何来实现。

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    医学图像处理案例(十三)——快速行进算法分割医学图像

    今天将分享使用快速行进算法(FastMarching)对医学图像分割案例。 该例子既可以在C++中使用,也可以在Python中使用,下面将给出C++和Python的使用例子代码。 thresholder.Execute(fastmarchingOutput); sitk::WriteImage(result, outputFilename); return 0; } Python /usr/bin/env python from __future__ import print_function import SimpleITK as sitk import sys import

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    医学图像处理教程(五)——医学图像边缘检测算法

    今天将给大家分享医学图像常见两种图像边缘检测算法。

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    如何应用Python处理医学影像学中的DICOM信息

    DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)即医学数字成像和通信,是医学图像和相关信息的国际标准(ISO 12052)。 它定义了质量能满足临床需要的可用于数据交换的医学图像格式,可用于处理、存储、打印和传输医学影像信息。DICOM可以便捷地交换于两个满足DICOM格式协议的工作站之间。 在数以万计的在用医学成像设备中,DICOM是部署最为广泛的医疗信息标准之一。当前大约有百亿级符合DICOM标准的医学图像用于临床使用。 作为一个纯Python包,Pydicom可以在Python解释器下任何平台运行,除了必须预先安装Numpy模块外,几乎无需其它任何配置要求。 [PIL] Python Image Library (PIL) 是在Python环境下不可缺少的图像处理模块,支持多种格式,并提供强大的图形与图像处理功能,而且API却非常简单易用。

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    医学AI又一突破,微软开源生物医学NLP基准:BLURB

    Natural Language Processing 生物医学特定领域的语言模型预训练》,介绍并开源了一个能够用于生物医学领域 NLP 基准,并命名为 BLURB。 医学 NLP 基准,BLURB 身负重任 BLURB 包括 13 个公开可用的数据集,涉及 6 个不同的任务。 生物医学 NLP :必须使用域内文本 研究已经表明生物医学 NLP 可以在医学领域提高数据集的准确性。但是在跨学科的数据集中,准确性又会大大降低。 而由于不同医学领域之间(Domain)跨度较大,所以对于 NLP 的预训练会花费非常多的时间。 同时,为了鼓励对生物医学 NLP 的研究,研究人员创建了以 BLURB 基准为基准的排行榜,还开源了预训练模型。以求快速生物医学 NLP 能够早日投入使用。

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    医学图像分割:UNet++

    分割的准确性对于医学图像至关重要,因为边缘分割错误会导致不可靠的结果,从而被拒绝用于临床中。 为医学成像设计的算法必须在数据样本较少的情况下实现高性能和准确性。

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    医学图像跨域合成

    背景 这篇文章主要介绍一些基于深度学习的医学图像合成的论文,医学图像跨域合成一般是指从一种模态转化为另一种模态,包括CT到PET,MR到CT,CT到MR及MRI中T1,T2,FLAIR等之间的转化。 医学图像合成是解决这一问题的有效方法,可以将缺失的模态从已有的模态中合成出来。

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    医学图像处理教程(一)——医学算法数据的基本概念

    从今天起我将开始分享医学图像处理基础算法课程,从最基本的函数开始,分享函数的原理,函数API参数讲解,每篇都会给出一个示例。 1、如何安装Python版本的SimpleITK包 为了快速上手算法开发,采用Python版本的SimpleITK开发包来完成医学图像处理算法开发。 Python版本的SimpleITK安装也是非常容易的,只需要在cmd中输入pip install SimpleITK即可完成安装,然后再命令行中输入sitk.Version()可以查看SimpleITK

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    医学图像处理案例(十五)——基于小波变换的医学图像融合

    今天将介绍使用小波变换来对多模态医学图像进行融合。 2、基于小波变换的多模态医学图像融合代码实现 我将分享python版本代码来融合多模态MR图像,融合策略是低频图像采用平均值法,高频图像采用最大值法。 python版本中需要用到PyWavelets库,可以使用下面命令来安装,具体可以见原文链接。 pip install PyWavelets python版本代码: import pywt import numpy as np import SimpleITK as sitk # This function

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    医学图像分割:UNet++

    分割的准确性对于医学图像至关重要,因为边缘分割错误会导致不可靠的结果,从而被拒绝用于临床中。 为医学成像设计的算法必须在数据样本较少的情况下实现高性能和准确性。

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    汇总|医学图像数据集

    of Medicine presents MedPix 数据下载链接:https://medpix.nlm.nih.gov/home 数据介绍:MedPix®是一个免费的开放式在线访问数据库,其中包含医学图像 我们的主要目标受众包括医师和护士,专职医疗人员,医学生,护理生以及其他对医学知识感兴趣的人。内容材料按疾病位置(器官系统)组织;病理类别患者资料;以及通过图像分类和图像标题。

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    医学图像处理教程(二)——医学图像读取,存储和不同对象互相转换

    今天将给大家分享医学图像读取,包括dicom图像和非dicom图像,图像的存储以及修改图像信息后产生的变化结果,最后再介绍如何将SimpleITK的图像数据与Numpy的数据进行互相转换。

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    浅谈医学大数据(上)

    医疗大数据的利用可以从以下几方面减少浪费和提高效率 (Manyika, 以及其他人, 2011): 临床操作:相对更有效的医学研究,发展出临床相关性更强和成本效益更高的方法用来诊断和治疗病人。 此外,医疗大数据的分析还有利于以下几方面的发展 (W.Raghupathi & Raghupathi, 2014): 循证医学:结合和分析各种结构化和非结构化数据,电子病历,财务和运营数据,临床资料和基因组数据用以寻找与病症信息相匹配的治疗

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    医学影像公开数据集

    医学影像数据是非常珍贵的资源,收集和标注要耗费很大的人力和财力。今天这篇文章我将分享目前为止做过的医学影像诊断的一些公开数据集。

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