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该系统用于基于CT图像的肺部疾病检测和诊断。

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简介：
肺部CT图像中病变区域的检测，在肺部疾病的辅助诊断领域占据着至关重要的地位。这项技术通过对CT图像进行自动分析，能够精准地定位并量化病变区域，从而为放射科医生提供关键信息，最终促进肺病的早期识别和有效治疗。

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  • 基于CT影像的肺部疾病诊断系统RAR文件
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    本项目开发了一套基于计算机断层扫描(CT)影像技术的智能肺部疾病诊断系统RAR包，旨在辅助医生提高肺癌等疾病的早期检测与诊断效率。该系统通过深度学习算法分析CT图像数据，提供精准的病变区域定位及分类建议，助力临床决策。 肺部CT图像病变区域检测是辅助诊断技术的重要研究领域。该技术通过自动分析CT图像来确定并报告病变区域的位置和大小等相关信息，从而帮助放射科医生做出更准确的决策，并有助于早期发现和治疗肺病。
     
  • 肺部疾病的CT影像数据集
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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。
     
  • 【疾病诊断】基于MATLAB GUI的肺癌检测系统（含MATLAB源码·第1922期）.mp4
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    本视频介绍了一种利用MATLAB图形用户界面开发的肺癌检测系统。该系统通过先进的图像处理技术，辅助医生进行精准的肺癌诊断，并公开包含实用功能的MATLAB源代码供学习参考。 佛怒唐莲上传的视频配有完整的可运行代码，适合编程新手使用。 1. 代码压缩包包含主函数main.m和其他调用函数（其他m文件）。无需额外配置即可直接运行。 2. 运行环境为Matlab 2019b。如遇问题，请根据提示进行修改；若需帮助，可留言咨询博主。 3. 操作步骤： - 步骤一：将所有文件放置于Matlab的当前工作目录中； - 步骤二：双击打开main.m文件； - 步骤三：点击运行按钮直至程序完成并显示结果。 4. 仿真咨询服务包括但不限于以下内容： - 提供博客或资源的相关代码 - 复现期刊论文或参考文献中的实验 - Matlab程序定制开发服务 - 科研合作项目
     
  • 基于CT影像的肺癌自动化诊断系统
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    本项目致力于开发一种基于计算机断层扫描（CT）影像数据的人工智能辅助肺癌诊断系统，旨在提高早期肺癌检测的准确性和效率。 基于CT图像的肺癌自动诊断系统利用深度学习和机器学习技术进行图像分类。该系统旨在通过分析CT扫描数据来辅助医生识别早期肺癌迹象，并提高诊断准确性。
     
  • 基于卷积神经网络的CT图像慢性阻塞性肺疾病的计算机辅助诊断系统研究
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    本研究致力于开发一种基于卷积神经网络的CT图像分析系统，用于辅助医生更准确地诊断慢性阻塞性肺疾病。通过深度学习技术提高诊断效率和精确度，为临床医疗提供有力支持。 慢性阻塞性肺疾病（COPD）是一种常见的长期健康问题。导致这种疾病的常见原因包括吸入灰尘、呼吸困难、环境污染、疲劳以及反复的呼吸道感染。COPD的主要特征是由于气道中的持续炎症反应及有害颗粒或气体造成的气流受限。 计算机辅助诊断系统帮助医生解读医学影像，其中一种特定的应用就是通过CT图像来诊断COPD。选择使用CT图像是因为它失真少、耗时短且成本低。 这项关于慢性阻塞性肺疾病（COPD）的计算机化诊断系统的提议是利用卷积神经网络（CNN）来进行精确的病情判断。该系统会将CT影像分类，并通过性能指标来评估其准确性。 整个COPD计算机辅助诊断流程包括预处理、特征提取、分割和分类四个步骤。其中，预处理阶段旨在提升图像质量，例如减少噪声并标记出感兴趣区域；而特征提取则是为了捕捉图像中的视觉信息以供索引与检索使用；通过分割过程可以将CT影像细分为不同的部分。最后，CNN分类器会对这些经过细分的CT图进行归类，并在存在噪音的情况下提高其聚类精度。
     
  • 心脏疾病检测：用于诊断心脏病的网页应用
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    本网页应用专为心脏病诊断设计，通过分析用户输入的症状和健康数据，提供初步评估结果，并建议进一步就医检查，助力早期发现心脏问题。 心脏病检测Web应用程序的存储库包含了该项目的所有代码文件。这是一个部署在Web上的机器学习项目。 **目的：** 该项目旨在开发一个能够根据给定医学报告数据预测患者是否患有心脏病的机器学习模型。 **编程语言与技术栈：** - 编程语言: Python3 - 库和工具: Sklearn, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn等。 - Web框架: Flask (Python) - 部署平台: Heroku **使用技能：** 包括但不限于编程、数据分析、机器学习算法知识、数据结构及算法知识，以及Web开发能力。 **存储库文件介绍：** 1. **heart.csv**: 该数据集是从UCI机器学习资源库获取的。 2. **model.py**: 包含用于构建和训练心脏病预测模型的主要代码。 3. **knn_model.py**: 在可用的数据集中使用KNN算法进行训练，并保存为ML模型文件。 4. **app.py**: 负责开发Web应用程序，使用户可以通过网页界面与机器学习模型交互。
     
  • 基于CT影像的肺癌医学图像检测
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    本研究聚焦于开发先进的计算机断层扫描(CT)技术，旨在提高肺癌早期诊断的准确性和效率。通过分析大量CT影像数据，我们致力于创建高效的自动化检测系统，以辅助临床医生快速识别疑似病例，从而为患者提供及时有效的治疗方案。 肺部CT图像病变区域检测是辅助诊断肺病的关键技术之一。这项技术通过自动分析CT影像，并提供病变区域的位置、尺寸等相关信息，帮助放射科医生做出更准确的判断，有助于早期发现并治疗肺部疾病。
     
  • 常用疾病诊断的专家系统
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    《常用疾病诊断的专家系统》是一套辅助医生进行临床决策的支持工具，通过集成医学知识和病例数据，帮助提高常见疾病的诊断准确率。 采用VB结合数据库编写的常见疾病诊断专家系统，并包含相关算法。该系统提供了完整的源代码和文档。
     
  • 肺结节的CT图像检测
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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。
     
  • 基于PyTorch的医学影像分析系统——用于3D-CT影像的肺结节检测
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    本项目开发了一个基于PyTorch框架的医学影像分析系统，专注于自动检测3D-CT影像中的肺部结节。 Python 2.7.15 和 PyTorch 1.0.0 的数据预处理分为两个阶段：step1 和 step2。 在第一步中，主要进行去噪、坐标转换、统一分辨率、提取感兴趣区域（ROI）和标签等操作。最终输出不是切片形式的数据，而是准备过程中的中间3D图像结果（各个图片的尺寸可能不同）。这些步骤可以在 `./work/preprocess` 目录下通过运行 `python prepare.py` 来生成相应的文件。 第二阶段包括从数据中裁剪出3D-patch、挖掘困难负样本、进行数据增强和拼接等操作。此外，测试阶段还需要对输入的数据进行切割并合并结果。需要注意的是，在训练和测试过程中使用的patch大小是不同的：训练时为（None,1,128,128,128），而测试时则为（None,1,208,208,208）。 在第一阶段预处理完成后，生成的文件包括 `name_clean.npy` 和 `name_label.npy`。第二阶段的数据准备直接封装到了 DataBowl3Detector 类中，并且该类会使用 step1 产生的中间结果进行进一步的操作。输入 stage1 的 numpy 文件为 name_clean.npy 和 name_label.npy；而输入到 stage2 的 numpy 文件则分别为 name_pbb.npy 和 name_lbb.npy。 这两个阶段的预处理过程是交替执行的，以确保数据能够顺利地从准备阶段过渡到训练和测试阶段。