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肝脏、肺部和大脑的CT序列图像。

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简介:
在项目开发过程中,我们采用了部分计算机断层扫描(CT)图像进行处理。如果您希望预览这些图像,可以通过提供的链接访问:https://blog..net/mdxiaohu/article/details/88948366。

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客服
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  • CTCT
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    本资料包含详细的肝脏、肺部CT扫描序列图片以及大脑CT影像,适用于医学教育与临床诊断参考。 项目开发过程中使用了部分CT图像,预览详情请参见相关文档或联系团队成员获取更多信息。
  • 基于短CT肿瘤特征提取
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    本研究专注于开发一种算法,用于从短CT图像序列中高效准确地提取肺部肿瘤的关键特征,旨在提升早期肺癌诊断与治疗规划的精确度。 短CT图像序列在肺癌节结特征提取中的应用研究
  • CT扫描影:LUNGCT1
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    LUNGCT1展示了一组详细的肺部CT扫描图像,用于医学诊断和研究。这些高分辨率的切片帮助医生识别和评估各种肺部疾病与异常情况。 肺部CT扫描图像是一种医学影像技术,全称为计算机断层扫描(Computed Tomography, CT),在呼吸系统疾病的诊断中具有重要作用。通过使用X射线束对身体的特定部位进行切片式扫描,并利用计算机处理生成连续横截面图像,提供体内结构的三维信息。 CT对于肺部疾病的检测非常敏感和特异,能够发现常规胸部X光难以察觉的问题,例如结节、肿块、炎症、感染、纤维化、气胸等。在肺癌早期筛查及肺炎和肺结核诊断中也起着关键作用,并且有助于评估各种间质性疾病。 解读CT图像时通常会采用多平面重建(Multiplanar Reconstruction, MPR)、最大密度投影(Maximum Intensity Projection, MIP)以及最小密度投影(Minimum Density Projection, MinIP)等多种技术,以便从不同角度观察肺部的结构和病变情况。具体来说: - **MPR**:允许医生在任意方向查看图像,有助于识别解剖位置。 - **MIP**:显示沿特定路径的最大像素值,常用于显示血管或气道结构。 - **MinIP**:相反地展示最小密度区域,如囊变或空洞。 肺部CT中常见的特征包括: - 结节和肿块可能为圆形、类圆的高密度区,大小边缘及内部构造各异。 - 磨玻璃影(Ground-Glass Opacity, GGO)表现为轻度增加的肺实质密度,但仍可看见血管纹理,常见于炎症或早期肿瘤。 - 实变影显示明显的高密度区域如感染或出血。 - 空洞则在病灶内可见低密度区,周围有较高密度边缘。 医生会综合考虑患者的临床症状、其他检查结果及CT图像来做出准确判断。此外,在某些情况下,还可以借助CT引导下的活检或治疗操作进行诊断和干预。 肺部CT扫描为呼吸系统疾病提供了详尽的信息,并通过多种显示技术帮助医生更精确地评估病情制定相应的医疗计划。
  • CT数据集(医学应用)
    优质
    本数据集包含大量高质量肺部CT影像,旨在支持医学研究与疾病诊断,适用于肺炎、肺癌等病症的研究分析。 COVID19ieee8023 使用的代码库是 https://github.com/ieee8023/covid-chestxray-dataset ,UCSD-AI4H 和 COVID-CT 的数据集可以从 https://github.com/UCSD-AI4H/COVID-CT 获取。另外,Figure1-COVID-chestxray-dataset 也可以在 https://github.com/agchung/Figure1-COVID-chestxray-dataset 查找相关资料。而 andrewmvd 在 Kaggle 上分享了 COVID19 的 CT 扫描数据集(https://www.kaggle.com/andrewmvd/covid19-ct-scans)。此外,X光片检测患者肺炎的数据可以在 https://www.flyai.com/d/ChestXray02 获取。深圳医院肺结核 X-ray 数据集可以从 https://lhncbc.nlm.nih.gov/publication/pub9931 下载,而 Montgomery County 的 X 射线数据则同样可以在这个网址找到(https://lhncbc.nlm.nih.gov/publication/pub9931)。最后,有关肺部结节的数据可以在 LNDB 网站上找到 https://lndb.grand-challenge.org/Data/。
  • 分割)MATLAB胸CT组织提取.rar
    优质
    本资源提供了一个使用MATLAB进行胸部CT图像处理的工具包,专注于自动提取和分析肺部组织。包括源代码、示例数据及详细的文档说明。 训练神经网络需要大量数据,并且在目标检测任务中通常需要先进行标记。肺结节的检测是一个常见的应用场景。这里分享一种我在胸部CT图像上标注肺部结构的方法。
  • 医学语义分割
    优质
    《肝脏的医学图像语义分割》专注于利用先进的计算机视觉技术对肝脏及其病灶在医学影像中的精确识别与区分,旨在提高疾病诊断和治疗规划的准确性和效率。该研究结合深度学习算法优化图像处理流程,为临床提供有力工具支持。 最近在学习医学图像中的肝脏语义分割,并且使用了UNet框架。我在一篇博客里找到了相关的代码和数据集链接,经过几天的调试终于成功运行了。下面分享一下调试过程中遇到的一些问题。 首先,在这篇博客中提供了数据集下载地址,只需要通过百度网盘下载即可。训练集包含400个图像文件及对应的400个标签文件;验证集则包括20个图像和相应的20个标签。 其次,关于代码部分,博主提供的链接里只有数据集而没有具体的代码内容。因此我手动复制了相关代码,并将其分为四个主要组成部分: 1. UNet结构 其他部分内容未列出,具体可以参考原文说明。感谢这位博主的分享与支持。
  • 疾病CT数据集
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    该肺部疾病CT影像数据集包含了多种常见肺部疾病的高质量CT图像,为医学研究和诊断提供了宝贵资源。 肺部疾病CT图像数据集包含三个类别:健康、1型疾病和2型疾病。训练文件夹内有用于模型训练的图像,并按照类名称划分成不同的子文件夹;测试文件夹则包含了用于评估模型性能的图像,同样根据类别名分为若干子目录。整个数据集中共有300多张肺部CT影像。
  • 结节CT检测
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    本项目专注于研发用于肺部结节早期诊断的计算机断层扫描(CT)图像分析技术。通过先进的算法和机器学习方法,旨在提高肺结节识别的准确性和效率,助力临床医生进行精准医疗决策,从而有效提升患者治疗效果及生活质量。 该论文以幻灯片形式详细介绍了肺结节检测与表示的整个过程,并附有相关结果图像。
  • CT分割技术
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    肺部CT图像分割技术是指利用计算机算法对肺部CT影像进行自动分析和处理,以精确区分并提取出肺组织、血管、气管及病灶等特定区域的技术。 在CT图像中分割肺部器官可用于预处理肺部CT DICOM文件。