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CBCT_OPENCV_CT肺部分割_ct_opencv_cbct_图像处理lung

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简介：
本项目利用OpenCV和计算机断层扫描(CBCT)技术对肺部CT影像进行精准分割与分析，旨在提升医学图像处理效率及准确性。 使用OpenCV可以读取bmp格式的肺部CT图片并准确分割出肺部轮廓。

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  • CBCT_OPENCV_CT肺部分割_ct_opencv_cbct_图像处理lung
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    本项目利用OpenCV和计算机断层扫描(CBCT)技术对肺部CT影像进行精准分割与分析，旨在提升医学图像处理效率及准确性。 使用OpenCV可以读取bmp格式的肺部CT图片并准确分割出肺部轮廓。
     
  • 肺部分段(lung Segmentation)
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    肺部分段是指通过医学影像技术（如CT扫描）将肺部组织划分为不同的解剖区域的过程，旨在提高疾病的诊断和治疗效果。 **Lung Segmentation 说明文档** 1. **数据集** 程序采用的数据集来自JSRT公开数据集，并使用了Image Sciences Institute网站提供的mask数据。 2. **程序描述** - 程序基于keras（后端为TensorFlow）编写，用于对CT图像进行肺部分割。 - 使用医学图像分割领域较为成熟的UNet模型。 - 评估指标采用Dice系数来衡量分割结果与标准答案的相似度。 3. **验证方法** 在评估过程中采用了五折交叉验证的方法以确保算法准确性。由于实验室服务器资源紧张，目前仅进行了一次初步测试运行。 4. **实验结果** 初步图像分割的结果显示Dice准确率为0.9746569109039286。
     
  • MATLAB代码实现_CT图像中肺部实质的分割_图像分割_
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    本研究利用MATLAB编写算法，专注于医学CT图像中的肺部分割技术，旨在准确提取并分析肺部实质区域。 从CT图像中分割肺部涉及多种分割方法，最终获取mask。
     
  • （图像分割）MATLAB胸部CT肺部组织提取.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。
     
  • 肺的CT图像分割技术
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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。
     
  • MATLAB图像分割处理
    优质
    简介：本课程聚焦于利用MATLAB进行图像分割技术的研究与应用，涵盖基本算法、实现方法及案例分析，旨在提升学员在图像识别领域的实践能力。 文档中的代码能很好地进行图像分块，效果好。
     
  • 肺部医学图像分割数据集（含训练与测试部分）
    优质
    本数据集专为肺部医学影像分割设计，包含详细的训练及测试样本，旨在推动相关领域的研究进展。 项目包含肺分割数据（包括训练集和测试集）。 数据集为256*256分辨率下的肺部分割图。分割的前景包括左肺、右肺等，标签的mask图像中前景区域被标记为255以便于观察。 该数据集分为训练集与测试集： - 训练集中包含6849张图片及其对应的6849个掩码（masks）。 - 测试集中则有1712张图片和相应的1712个掩码图像。 此外，项目还提供了一个用于可视化分割结果的脚本。该脚本能随机选取一张图，并展示其原始图像、GT图像以及在原图上的GT蒙板效果，并将生成的结果保存至当前目录下。
     
  • VNET：肺部肿瘤分割
    优质
    VNET是一款专为医学影像分析设计的人工智能软件，特别擅长于自动识别和精确划分肺部肿瘤区域，提高临床诊断效率与准确性。 网络肺肿瘤分割使用了来自医疗细分十项全能竞赛的数据集。
     
  • 图像处理作业：图像分割
    优质
    本作业聚焦于图像分割技术的研究与应用，通过理论学习和实践操作，探索多种图像分割算法及其在实际场景中的实现方法。 图像分割对于初学者来说可能会有所帮助，特别是应用于细胞计数的场景中。
     
  • MATLAB下的胸肺胃图像分割
    优质
    本研究运用MATLAB软件进行胸部、肺部及胃部医学影像的自动分割，旨在提高诊断效率与精度，为临床医疗提供技术支持。 Matlab胸肺胃图像分割