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基于MATLAB的最小误差法胸部X光片分割系统.zip

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简介:
本项目为一个利用MATLAB开发的胸部X光图像自动分割系统,采用最小误差法提高分割精度与效率。代码和资源打包提供,便于研究与应用。 基于MATLAB的最小误差法胸片分割系统利用了一种快速有效的分割算法。该方法假设目标区域与背景的灰度分布符合混合高斯正态分布,从而更好地适应医学图像中的灰度特性,并实现有效的目标分割。此代码经过测试可以使用,具有很高的参考价值。

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  • MATLABX.zip
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    本项目为一个利用MATLAB开发的胸部X光图像自动分割系统,采用最小误差法提高分割精度与效率。代码和资源打包提供,便于研究与应用。 基于MATLAB的最小误差法胸片分割系统利用了一种快速有效的分割算法。该方法假设目标区域与背景的灰度分布符合混合高斯正态分布,从而更好地适应医学图像中的灰度特性,并实现有效的目标分割。此代码经过测试可以使用,具有很高的参考价值。
  • 第26章 应用.zip
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    本章节探讨了最小误差法在胸部X光影像自动分割系统中的应用,通过优化算法提高了图像处理精度与效率,为肺部疾病早期诊断提供了技术支持。 深度学习、机器学习以及图像处理的MATLAB源代码,用于基于最小误差法的胸片分割系统。
  • 阈值
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    本研究提出一种基于最小化量化误差准则的图像阈值分割新方法,旨在提高图像处理中的目标识别与提取精度。 最小误差法阈值分割具有重要的指导意义,大家可以下载学习。
  • X-CNN
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  • SIIM-ACR气数据集(X).rar
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    本资源包包含一个专为医学研究设计的数据集,专注于从胸部X光图像中自动识别和分割气胸区域。该数据集由SIIM与ACR联合开发,旨在促进算法在肺部疾病诊断中的应用,助力医疗影像分析领域的进步。 基于Kaggle气胸X光比赛的原始数据,本段落介绍了如何将RLE格式的气胸标注标签转换为mask图和json可读文件,并提供了JPEG格式的胸部X光图像。公开代码使用Python编写,适用于后续分类、检测、分割等任务的数据输入。
  • 多种肺炎X数据集
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    该数据集包含了各种肺炎患者的胸部X光影像,旨在为研究者提供一个全面的资源库,以促进对不同类型的肺部疾病的诊断和理解。 此数据集包含3616个COVID-19阳性病例以及10192个正常、6012个肺部浑浊(非COVID肺部感染)和1345个病毒性肺炎图像,包括了数据集和注释。 新型冠状病毒感染引起的新冠肺炎具有全球流行、高度传染性和高死亡率的特点。随着确诊病例的增加,医疗机构面临着巨大的确诊压力。为此,作者构建了一个胸部X光片的数据集:其中包括3616张COVID-19阳性病例以及10,192张正常图像、6012张肺部浑浊(非COVID肺炎)和1345张病毒性肺炎的图像。此数据集可用于区分新冠肺炎和其他原因引起的肺炎,加快确诊速度与效率。 该数据集中包含四个类别的文件夹: - COVID:新型冠状病毒感染阳性病例(共3616张) - Lung_Opacity:肺部浑浊(非COVID感染)(共6012张) - Normal:正常胸部X光片(共10,192张) - Viral_Pneumonia:病毒性肺炎(共1345张) 所有图像均采用PNG格式,分辨率为299*299像素。
  • MATLAB均方仿真
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    本研究利用MATLAB软件平台,实现并分析了最小均方误差(MMSE)算法在信号处理中的应用效果,通过仿真验证其性能。 通过最小均方误差算法对离散点进行直线拟合。
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    本研究构建了一个专门用于气胸分割任务的胸部影像数据集,并提出了一种基于深度学习的新方法,以提高气胸自动检测和分割的准确性。此工作为临床诊断提供了有力的技术支持与参考价值。 本数据集由医学影像信息学会(SIIM)、美国放射学院(ACR)、胸部放射协会(STR)和MD.ai提供。