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基于MATLAB的肝脏图像分割系统毕业设计(含源码、图片及说明文档).rar

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简介:
本资源提供了一个基于MATLAB的肝脏图像自动分割系统的完整设计方案,包含源代码、测试图片和详细的使用说明书。适合用于学习医学图像处理技术及相关项目研究。 该系统采用基于阈值预分割的区域生长法对肝脏影像进行分割实验。算法在区域生长前后均进行了处理:通过阈值预分割提取大致区域并定位种子点,并利用形态学后处理去除孔洞和噪声干扰,从而减少了人工选择种子点的操作,提高了分割准确度。 代码特点包括参数化编程、易于更改的参数设置以及清晰明了的编程思路与详细注释。该资源适用于计算机科学、电子信息工程及数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计项目。 作者是一位资深算法工程师,在某大型企业工作超过十年,专长于Matlab、Python、C/C++和Java等多种语言及其YOLO算法仿真技术的应用研究;擅长领域涵盖计算机视觉与目标检测模型开发、智能优化算法及神经网络预测等。此外,还精通信号处理、元胞自动机理论、图像处理以及智能控制与路径规划等多个领域的算法仿真实验。 该系统旨在为学习和科研提供强大的技术支持,并促进相关学科的发展。

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  • MATLAB).rar
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB的肝脏图像自动分割系统的完整设计方案,包含源代码、测试图片和详细的使用说明书。适合用于学习医学图像处理技术及相关项目研究。 该系统采用基于阈值预分割的区域生长法对肝脏影像进行分割实验。算法在区域生长前后均进行了处理:通过阈值预分割提取大致区域并定位种子点,并利用形态学后处理去除孔洞和噪声干扰,从而减少了人工选择种子点的操作,提高了分割准确度。 代码特点包括参数化编程、易于更改的参数设置以及清晰明了的编程思路与详细注释。该资源适用于计算机科学、电子信息工程及数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计项目。 作者是一位资深算法工程师,在某大型企业工作超过十年,专长于Matlab、Python、C/C++和Java等多种语言及其YOLO算法仿真技术的应用研究;擅长领域涵盖计算机视觉与目标检测模型开发、智能优化算法及神经网络预测等。此外,还精通信号处理、元胞自动机理论、图像处理以及智能控制与路径规划等多个领域的算法仿真实验。 该系统旨在为学习和科研提供强大的技术支持,并促进相关学科的发展。
  • :利用PyTorch和Unet进行MRI、数据集
    优质
    本项目采用PyTorch框架与U-Net模型,针对MRI肝脏影像实施高效精准的自动分割。项目资源包括详尽代码、标注数据集及相关技术文档。 毕业设计项目基于PyTorch框架结合Unet模型进行MRI肝脏图像分割。该项目包含详细的源代码、数据集以及文档,并且所有代码都配有注释以便新手理解使用。此项目获得了98分的高分,导师评价非常积极,是完成毕业设计、期末大作业或课程设计的理想选择。下载后只需简单部署即可开始使用。
  • Python医学++
    优质
    本项目为Python实现的医学图像分割技术研究与应用的毕业设计作品,包含完整源代码及详细文档说明,旨在探讨深度学习在医疗影像分析中的潜力。 数字图像分割源代码主要用于医学CT片的处理,基于CT灰度值进行玉直分割。3DImageToolkit是一个用于医学图像分割和过滤的框架,C++库通过“区域可缩放拟合能量”的连接组件本地化来执行基本的图像过滤和半自动分割。
  • U-net.pdf
    优质
    本文探讨了利用U-Net模型进行肝脏图像自动分割的方法,通过改进神经网络架构和训练策略以提高分割精度与效率。 这篇学位论文对机器学习在肝脏Dicom图像分割领域的初学者非常有帮助。它详细介绍了整个流程以及网络的建立过程,非常适合深度学习新手阅读。
  • PyTorch和UnetMRI数据集(适用).zip
    优质
    本资源包提供基于PyTorch框架下的Unet模型实现的MRI肝脏图像自动分割代码与相关训练数据集,特别适合进行深度学习项目或毕业设计研究。 基于PyTorch+Unet进行MRI肝脏图像分割的源码及数据集(毕业设计).zip 主要针对计算机相关专业的毕设学生以及需要项目实战练习的学习者。该项目同样适用于课程设计或期末大作业,包含全部项目源码,并且经过严格调试确保可以直接运行。
  • MATLAB去雾处理数据集课题).rar
    优质
    本资源为基于MATLAB开发的图像去雾处理系统项目文件,包含完整源代码、测试所需图片数据集以及详细的课题文档说明。适合用于相关课程的设计与研究工作。 本段落介绍了基于MATLAB的图像去雾系统,主要方法包括全局直方图均衡化、局部直方图均衡化、Retinex单尺度去雾算法以及Retinex多尺度去雾算法。代码特点为参数化编程,便于用户根据需要调整参数,并且注释详细,易于理解和修改。 该资源适用于工科生、数学专业及相关方向的学习者使用。作者是一位资深的算法工程师,在某大厂工作十年以上,精通MATLAB、Python、C/C++和Java等语言在智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多个领域的应用,并擅长进行各种仿真实验。 欢迎对此内容感兴趣的朋友交流学习。
  • MATLAB区域生长技术.zip
    优质
    本项目为一个基于MATLAB开发的肝脏图像自动分割系统,采用区域生长算法实现高效精确的肝脏组织边界识别,适用于医学影像处理和分析。 基于MATLAB的区域生长肝影像分割系统利用区域生长法进行医学影像分割,并结合不同的处理方法改进效果。仿真代码经过测试可用,具有很高的参考价值。
  • Java书管理
    优质
    本项目为一款基于Java技术开发的图书管理系统,旨在实现图书信息的有效管理。系统包含用户界面、数据库操作等模块,并提供详细的文档与完整源代码供学习参考。 Java是一种面向对象的编程语言,以其安全、可靠、简单、高效及跨平台的特点而广受青睐,并被广泛应用于各种类型的应用程序开发。编写一个Java应用程序需要使用Java源代码来创建,经过编译后会生成一种称为字节码的形式,在运行时由Java虚拟机(JVM)解释执行。在编写过程中,开发者通常定义一系列的类,每个类都包含了属性和方法等结构化元素。 所有有效的Java程序都需要从一个特定的方法开始:main 方法所在的那个类被指定为程序入口点。开发人员可以利用多种工具来创建、编译及调试 Java 程序,例如 IntelliJ IDEA 之类的集成开发环境(IDE)。 由于其跨平台的特性,编写一次的 Java 应用可以在任何安装了Java虚拟机的操作系统上运行,包括 Windows, Linux 和 Mac OS。这种灵活性使得在不同环境下部署和维护应用程序变得更为便捷与高效。 遵循面向对象的设计原则是使用 Java 编程的重要方面之一;这意味着将程序视为一系列相互关联的对象集合体,其中每个对象都拥有自己的属性(数据)和方法(行为)。通过类定义这些对象的结构,并且可以实例化具体的对象来操作它们。
  • MATLAB答题卡识别课题).rar
    优质
    本资源为一个基于MATLAB开发的答题卡识别系统的完整项目资料,包括源代码、示例图片和详细的课题描述文档。适用于相关课程设计与研究参考。 该系统采用基于Hough变换的直线检测技术来识别图像倾斜度,并对倾斜图片进行旋转校正以实现答题卡答案定位与检测。在识别过程中运用像素灰度积分统计方法,有效降低误识率并精确定位涂卡痕迹。 代码特点包括参数化编程和易于调整的参数设置,且编写思路清晰、注释详尽。 适用对象为计算机、电子信息工程及数学等专业的大学生,在课程设计、期末大作业或毕业设计中均可使用该系统。 作者是一位资深算法工程师,拥有十年在Matlab、Python、C/C++、Java和YOLO算法仿真领域的经验。擅长领域包括但不限于:计算机视觉、目标检测模型开发与应用;智能优化算法研究及实践;神经网络预测技术探索;信号处理解决方案设计;元胞自动机理论及其应用推广;图像处理项目实施;智能控制系统构建;路径规划策略制定以及无人机相关技术研发等。