Advertisement

CT踝关节影像

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
CT踝关节影像是利用计算机断层扫描技术对踝关节进行详细检查的过程，能够清晰显示骨骼结构及软组织情况，帮助诊断骨折、炎症和其他病变。 通过CT扫描获取的脚踝图像可以使用vtk进行三维重建的面绘制和体绘制。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • CT踝关节影像
    优质
    CT踝关节影像是利用计算机断层扫描技术对踝关节进行详细检查的过程，能够清晰显示骨骼结构及软组织情况，帮助诊断骨折、炎症和其他病变。 通过CT扫描获取的脚踝图像可以使用vtk进行三维重建的面绘制和体绘制。
     
  • 踝关节行走数据-膝关节记录
    优质
    本项目专注于收集和分析踝关节在行走过程中的动态数据，并同时监测膝关节的状态变化。通过这些研究，旨在改善下肢运动康复方案的设计与实施。 人体在平地正常行走时的膝关节运动数据包括角度。
     
  • 肺结节CT影像分割的研究进展
    优质
    本文综述了近年来在肺结节CT影像分割领域取得的重要研究进展，探讨了多种先进的图像处理技术和机器学习方法的应用及其效果。 准确地分割肺结节在临床实践中非常重要。计算机断层扫描（CT）技术由于其快速成像能力和高图像分辨率等特点，在肺结节的分割及功能评估中得到了广泛应用。为了进一步研究基于CT影像的肺部结节分割方法，本段落对相关领域的研究成果进行了综述。
     
  • CT影像重建.rar
    优质
    本资源为“CT影像重建”相关资料，包含了CT图像处理与三维重建的技术介绍及应用实例，适合医学影像专业学习和研究使用。 本段落件包含反投影重建（包括直接反投影、RL反投影、SL反投影）及中心面片法重建CT图像的代码。将文件添加到MATLAB运行路径后，打开main_program.m文件即可运行并查看反投影重建结果；若需查看中心面片法的结果，则可打开slice.m文件进行运行。
     
  • CT影像的成像技术
    优质
    CT影像的成像技术是一种利用X射线从多个角度对物体进行扫描，并通过计算机处理重建出详细的横截面图像的技术。 CT技术利用X射线获取横断面图像，在诊断医学领域产生了革命性的影响，并且在工业无损检测方面也得到了广泛应用。本段落按照CT扫描机的发展历程，介绍了不同类型的CT扫描机及其所采用的重建算法，并对这些不同的重建算法进行了优缺点对比分析。
     
  • 脊柱CT影像数据
    优质
    脊柱CT影像数据集包含了详细的脊柱解剖结构信息，用于诊断和研究各种脊椎疾病。 脊柱三维重建的原始CT数据是进行脊柱侧弯三维重建及研究的重要资料。
     
  • CT影像重建实例
    优质
    本实例集展示了多种CT影像重建技术的应用案例，涵盖医学诊断中的常见问题与解决方案，旨在提升图像质量及临床应用效果。 基于C++编写的CT图像重建示例包括了CT的原始数据。
     
  • CT影像重建代码
    优质
    本项目提供一套高效准确的CT影像重建算法源代码，适用于医学成像领域，帮助研究人员及工程师快速实现高质量图像重建。 CT图像重建的MATLAB代码可以根据自己设计的问题进行调整和使用。
     
  • CT影像阅读软件
    优质
    CT影像阅读软件是一款专为医疗行业设计的应用程序，能够帮助医生高效地分析和解读患者的CT扫描图像，提高诊断准确性和工作效率。 这款工具支持DICOM阅片以及报告查阅，功能强大且实用，但需要使用加密狗。
     
  • 基于PyTorch的医学影像分析系统——用于3D-CT影像的肺结节检测
    优质
    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。