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MRI结肠直肠癌图像的分割。

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简介：
磁共振成像（MRI）在结肠直肠癌分割中，用于识别大肠的恶性肿瘤，该肿瘤源于结肠直肠道内细胞的不受控制的快速增殖。 在欧美国家，大肠癌是女性罹患恶性肿瘤的第二大类型，仅次于乳腺癌，而对于男性而言，则仅次于肺癌和前列腺癌。 鉴于此，利用放射线分析在放射线成像领域具有特殊价值，尤其是在运用专门设计的放射线算法和功能来精确确定感兴趣区域（ROI）时。 这一过程被称为分段技术，可以采用手动、半自动或完全自动化的方式进行。 本项目的核心目标是实现对磁共振（MR）图像中结肠直肠癌的自动分割功能。

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  • img-segm:基于MRI的结肠直肠癌图像分割
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    img-segm项目致力于开发基于MRI技术的先进算法，用于精确地对结肠直肠癌相关影像进行自动分割，旨在提高癌症诊断与治疗规划的准确性和效率。 结肠直肠癌是一种大肠的恶性肿瘤，由组成结肠肠道的一种细胞不受控制地增殖引起。在西方国家，它在女性癌症中仅次于乳腺癌，在男性癌症中排名第三，仅低于肺癌和前列腺癌。因此，放射线成像技术中的图像分析特别有用，尤其是在通过应用专门设计的算法识别感兴趣区域（ROI）时。这一过程也被称为分段处理，并且可以手动、半自动或全自动完成。本项目的目标是对磁共振（MR）结肠直肠癌图像进行自动化分割。
     
  • 肺癌和结肠癌组织病理图像数据集
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    本数据集包含大量肺癌及结肠癌患者的高质量组织病理图像，旨在为研究人员提供宝贵的资源以促进癌症诊断技术的发展与改进。 该数据集包括25,000张组织病理学图像，并分为五个类别。所有图像的尺寸统一为768 x 768像素，且均为JPEG格式。
     
  • 改进U-Net在结肠直肠息肉检测与分割中的应用: unet_polyp_segmentation
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    本研究针对结肠直肠息肉检测与分割问题，优化了U-Net模型，提升了病变区域识别精度和效率，有助于早期诊断和治疗。标题为unet_polyp_segmentation。 使用改进的U-Net进行结肠直肠息肉检测和分割的研究中，所有图像均来自CVC-ClinicDB网站。该研究由Bernal, J.、Sánchez, FJ、Fernández-Esparrach, G.、Gil, D.、Rodríguez, C. 和Vilariño, F. 在2015年发表，他们在论文中提到WM-DOVA图可以在结肠镜检查中准确显示息肉，并与医生的验证结果进行了对比。相关研究已发布在《计算机医学成像和图形学》杂志第43期上，页码为99至111。
     
  • 改进U-Net在结肠直肠息肉检测与分割中的应用：unet_polyp_segmentation
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    本研究针对结肠直肠息肉的检测与分割问题，对经典U-Net模型进行了优化和改进，以提高其在医学图像处理任务中的准确性和效率。通过实验验证了改进方案的有效性，并为临床应用提供了新的技术路径。 unet_polyp_segmentation 使用改进的U-Net进行结肠直肠息肉的检测和分割。所有图像均从CVC-ClinicDB网站下载。Bernal等人（2015年）的研究表明，在结肠镜检查中使用WM-DOVA图可以准确显示息肉，其医生验证图与显着图具有较高的准确性。相关研究发表在《计算机医学成像和图形学》杂志第43期上，页码为99-111。
     
  • 改进U-Net在结肠直肠息肉检测与分割中的应用：unet_polyp_segmentation
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    本研究提出了一种基于改进U-Net模型的方法，专注于提高结肠直肠息肉的自动检测和精确分割性能，以辅助临床诊断。 使用改进的U-Net进行结肠直肠息肉检测与分割的研究采用了从CVC-ClinicDB网站下载的所有图像。该研究基于Bernal, J.等人在2015年的研究成果《WM-DOVA图可在内镜检查中准确显示息肉：医生验证图与显著性图》（Computerized Medical Imaging and Graphics，43: 99-111）。
     
  • 基于改良U-Net的结肠直肠息肉检测与分割方法：UNet_Polyp_Segmentation
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    本文提出了一种改进的U-Net模型用于结肠和直肠息肉的自动检测与精确分割，旨在提高临床诊断效率及准确性。该研究利用深度学习技术优化了医学图像处理流程。 使用改进的U-Net进行结肠直肠息肉检测和分割的研究采用了从CVC-ClinicDB网站下载的所有图像。这项研究由Bernal, J.、Sánchez, FJ、Fernández-Esparrach, G.、Gil, D.、Rodríguez, C. 和Vilariño, F.（2015年）在论文《WM-DOVA图可在结肠镜检查中准确显示息肉：医生的验证图与显着图》中提出，该研究发表于《计算机医学成像和图形学》，第43期，页码99至111。
     
  • 基于改进U-Net的结肠直肠息肉检测与分割模型：unet_polyp_segmentation
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    unet_polyp_segmentation采用改进的U-Net架构，专注于提高结肠直肠息肉的自动检测和精确分割性能，助力临床早期诊断。 使用改进的U-Net进行结肠直肠息肉检测和分割。所有图像均从CVC-ClinicDB网站下载。Bernal等人（2015年）的研究表明，在结肠镜检查中WM-DOVA图能够准确显示息肉，并进行了医生验证与显著性分析，相关研究发表在《计算机医学成像和图形学》杂志第43卷的99至111页上。
     
  • 改进型U-Net在结肠直肠息肉检测与分割中的应用：unet_polyp_segmentation
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    本文介绍了一种基于改进型U-Net模型在结肠直肠息肉检测和分割任务上的应用，通过实验验证了其有效性和优越性。标题简称为unet_polyp_segmentation。 unet_polyp_segmentation 使用改进的U-Net进行结肠直肠息肉的检测和分割。所有图像均从CVC-ClinicDB网站下载。Bernal等人（2015年）的研究指出WM-DOVA图可在结肠镜检查中准确显示息肉：医生的验证图与显著图相比具有优势。相关研究发表在《计算机医学成像和图形学》第43期，99-111页上。
     
  • 改进型U-Net在结肠直肠息肉检测与分割中的应用：unet_polyp_segmentation
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    本文介绍了改进型U-Net模型在结肠直肠息肉自动检测和精确分割的应用研究，通过实验验证了该方法的有效性和优越性。标题对应的代码为unet_polyp_segmentation。 使用改进的U-Net进行结肠直肠息肉的检测和分割。所有图像均从CVC-ClinicDB网站下载。Bernal, J.，Sánchez, FJ，Fernández-Esparrach, G.，Gil, D.，Rodríguez, C. 和 Vilariño, F.(2015) 在《WM-DOVA图可在结肠镜检查中准确显示息肉：医生的验证图与显着图》一文中提到。该文章发表在计算机医学成像和图形学杂志第43期，页码为99-111。
     
  • 结直肠癌TCGA和GEO数据库的临床数据
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    本研究综合分析了来自TCGA和GEO数据库的大量结直肠癌患者临床数据，旨在探索其分子特征与临床信息之间的关联。 实时更新TCGA和GEO数据库中的结直肠癌临床资料。