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CT图像肺部结节轮廓单一提取程序或可参考书籍
yaya860621
2008-03-06 02:19:33
急要~~!!!希望大家帮忙了~!!!
CT图像肺部结节轮廓单一提取程序或可参考书籍
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CT图像肺部结节轮廓单一提取程序或可参考书籍
急要~~!!!希望大家帮忙了~!!! CT图像肺部结节轮廓单一提取程序或可参考书籍
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hndxh3000
2008-03-06
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你的术语太专业了,结节是什么我都不知道……—
matlab_MATLAB代码实现_
CT
图像
分割
肺部
实质_
图像
分割_
从
CT
图像
中分割
肺部
,展示了多种分割方法,最终获取mask
基于MATLAB的
CT
图像
肺
结节
精准分割算法源代码,DSC达0.94904的学习
参考
实现,基于MATLAB的
CT
图像
中肺
结节
精准分割算法源代码与评估结果展示,《
CT
图像
中肺
结节
的精准分割》 MATLA
基于MATLAB的
CT
图像
肺
结节
精准分割算法源代码,DSC达0.94904的学习
参考
实现,基于MATLAB的
CT
图像
中肺
结节
精准分割算法源代码与评估结果展示,《
CT
图像
中肺
结节
的精准分割》 MATLAB算法源代码 资料:ppt,设计报告,源代码 任务:从给定的原始
CT
或超声
图像
数据中先手动圈定或选择包含完整目标的\\t\\t
图像
子区域,再从子区域中自动分割目标,并且进行结果评估DSC和ASD。 实现:代码的分割结果评估结果DSC的值接近0.94904,ASD的值接近0.0001 仅供学习
参考
。 ,
CT
图像
; 肺
结节
; 精准分割; MATLAB算法; 源代码; 手动圈定; 子区域; 评估; DSC值; ASD值。,基于MATLAB的肺
结节
精准分割算法源代码及评估结果
参考
基于传统
图像
分割方法的Matlab肺
结节
提取
系统:从
CT
图像
分割肺
结节
并评估分割效果,附GUI人机界面版本及主函介绍,Matlab肺
结节
分割(肺
结节
提取
)源
程序
,也有GUI人机界面版本 使用传统
图像
基于传统
图像
分割方法的Matlab肺
结节
提取
系统:从
CT
图像
分割肺
结节
并评估分割效果,附GUI人机界面版本及主函介绍,Matlab肺
结节
分割(肺
结节
提取
)源
程序
,也有GUI人机界面版本。 使用传统
图像
分割方法,非深度学习方法。 使用LIDC-IDRI数据集。 工作如下: 1、读取
图像
。 读取原始dicom格式的
CT
图像
,并显示,绘制灰度直方图; 2、
图像
增强。 对
图像
进行
图像
增强,包括Gamma矫正、直方图均衡化、中值滤波、边缘锐化; 3、肺质分割。 基于阈值分割,从原
CT
图像
中分割出肺质; 4、肺
结节
分割。 肺质分割后,进行特征
提取
,计算灰度特征、形态学特征来分割出肺
结节
; 5、可视化标注文件。 读取医生的xml标注文件,可视化出医生的标注结果; 6、计算IOU、DICE、PRE三个参数评价分割效果好坏。 7、做成GUI人机界面。 两个版本的
程序
中,红框内为主函数,可以直接运行,其他文件均为函数或数据。 ,核心关键词: Matlab; 肺
结节
分割; 肺
结节
提取
; 源
程序
; GUI人机界面; 传统
图像
分割; 非深度学习方法; LIDC-IDRI数据集; 读取
图像
;
图像
增强; Gam
二维和三维卷积神经网络相结合的
CT
图像
肺
结节
检测方法
针对现有方法在大量
肺部
数据中存在的检测肺
结节
效率不高及大量假阳性的问题,提出了一种基于端到端的二维全卷积对象定位网络(2D FCN)与三维立体式目标分类卷积神经网络(3D CNN)相结合的肺
结节
检测方法。首先采用2D全卷积神经网络对所有
CT
图像
进行初步检测,快速识别和定位
CT
图像
中的疑似
结节
区域,输出一张与原图尺寸相同且被标记好的
图像
。然后计算疑似
结节
区域的坐标,根据坐标值
提取
疑似
结节
的三维立体
图像
块训练构建的3D卷积神经网络框架。最后利用训练的3D模型对候选
结节
做二分类处理以去除假阳性。在LIDC-IDRI数据集上,
结节
初步检测召回率在平均每位患者为36.2个假阳性时可达98.2%;在假阳性去除之后,假阳性为1和4时分别达到了87.3%和97.0%的准确率。LIDC-IDRI数据库上的实验结果表明,所提方法对三维
CT
图像
的肺
结节
检测具有更高的适用性,取得了较高的召回率和准确率,优于目前相关文献报道的方法。该框架易于扩展到其他3D医疗
图像
的目标检测任务中,对辅助医师诊治具有重要的应用价值。
ct
图像
的肺实质
提取
该
程序
实现对
肺部
CT
图像
的分割,通过自动阈值处理,得到二值化
图像
,再经过形态学处理,得到肺区
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