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Lambar_Spine_Slicer: 腰椎影像智能分割与可视化系统,运用Vue+Django架构及3DUNet算法实现自动化处理nii...

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简介:
Lambar Spine Slicer是一款采用Vue和Django技术栈,并结合3DUNet算法的腰椎影像智能分析工具。该平台能自动分割并可视化NII格式医学图像,提供高效精准的数据支持与科研辅助。 Lambar_Spine_Slicer 是一个腰椎影像智能分割可视化系统,使用 Vue 和 Django 框架构建,并采用 3DUNet 算法自动处理 nii 格式的医疗影像文件进行分割操作。该系统能够生成三维建模模型并在前端展示。 在 PyCharm 中运行 Django 文件即可启动后端服务,默认前端代码在 Vue 中编写,使用默认的8888端口。训练时需要下载 numpy、SimpleITK、nibabel、scipy 和 pytorch 等相关依赖库,并将训练集和测试集的数据及标签文件名存储于 txt 文件中。 数据处理操作包括 CT 影像阈值截断归一化以及分辨率缩小等步骤,使用 Dice 值来评估分割的准确率。在 config 文件中可以设置模型大小及其他参数配置。此外还可以通过添加注意力机制提高分割准确性。 系统将 nii 格式的医疗影像文件转换为 stl 模型文件,并展示椎间盘、神经根和类囊膜等结构,这些数据可以在前端进行引用与可视化处理。

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客服
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  • Lambar_Spine_Slicer: Vue+Django3DUNetnii...
    优质
    Lambar Spine Slicer是一款采用Vue和Django技术栈,并结合3DUNet算法的腰椎影像智能分析工具。该平台能自动分割并可视化NII格式医学图像,提供高效精准的数据支持与科研辅助。 Lambar_Spine_Slicer 是一个腰椎影像智能分割可视化系统,使用 Vue 和 Django 框架构建,并采用 3DUNet 算法自动处理 nii 格式的医疗影像文件进行分割操作。该系统能够生成三维建模模型并在前端展示。 在 PyCharm 中运行 Django 文件即可启动后端服务,默认前端代码在 Vue 中编写,使用默认的8888端口。训练时需要下载 numpy、SimpleITK、nibabel、scipy 和 pytorch 等相关依赖库,并将训练集和测试集的数据及标签文件名存储于 txt 文件中。 数据处理操作包括 CT 影像阈值截断归一化以及分辨率缩小等步骤,使用 Dice 值来评估分割的准确率。在 config 文件中可以设置模型大小及其他参数配置。此外还可以通过添加注意力机制提高分割准确性。 系统将 nii 格式的医疗影像文件转换为 stl 模型文件,并展示椎间盘、神经根和类囊膜等结构,这些数据可以在前端进行引用与可视化处理。
  • 基于VueDjango源码项目说明(含3DUNetnii格式医学图).zip
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    本压缩包包含一个使用Vue和Django构建的腰椎影像智能分割与可视化系统,采用3D UNet算法对NII格式医学影像进行高效处理。 该资源包含项目的全部源码,下载后可以直接使用!本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕业设计项目,供学习参考。作为参考资料,若要实现其他功能,则需要能够理解代码,并且热爱钻研,自行调试。此资源提供了腰椎影像智能分割可视化系统的源码及项目说明(采用Vue+Django框架,使用3DUNet算法自动分割nii医疗影像文件,并在前端生成分割后的部位三维建模)。
  • 毕业设计课程作业_.zip
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    本项目为毕业设计作品,旨在开发一套针对腰椎影像的智能分割与可视化系统。该系统利用先进的图像处理技术,实现自动化的腰椎骨骼轮廓提取,并以直观的形式展示分析结果,从而辅助医生进行准确诊断和治疗方案制定。 毕设项目《腰椎影像智能分割可视化系统》主要集中在计算机科学与技术领域,特别是人工智能和软件开发方向。该项目旨在让学生掌握并应用相关的编程技能、图像处理技术和机器学习算法。 1. **计算机视觉与图像处理**:在医疗影像分析中,腰椎影像的智能分割是关键步骤,涉及到图像预处理(如去噪、增强对比度)、二值化以及边缘检测等技术。这通常需要使用OpenCV或Python Imaging Library (PIL) 等库。 2. **深度学习与卷积神经网络**:该项目可能依赖于基于深度学习的模型来实现智能分割,尤其是卷积神经网络(CNN)。例如U-Net、FCN这些在医疗影像分割中广泛应用的模型能够自动提取特征并进行像素级别的分类。 3. **可视化技术**:项目中的系统包含图像显示功能,用于展示分割结果。这可能需要利用matplotlib、seaborn或专门针对医学影像可视化的工具如ITK-SNAP和3D Slicer来帮助医生和研究人员理解模型的预测效果。 4. **软件工程**:作为一个完整的系统开发任务,该项目涵盖了需求分析、设计规划、模块划分、编码实现以及测试调试等环节,体现了软件工程的方法论与原则的应用。 5. **数据集构建及标注**:训练深度学习算法需要大量的标记腰椎影像数据。这包括收集整理和人工注释工作,可能会用到如LabelBox或VGG Image Annotator (VIA) 这样的工具来帮助完成这项任务。 6. **Python编程**:作为科研与开发中最常用的语言之一,Python在这类项目中主要用于实现代码逻辑。涉及的库包括Numpy、Pandas等数据处理库以及TensorFlow、PyTorch等深度学习框架的基础支持。 7. **版本控制和协作工具**:为了方便团队合作及管理不同阶段的工作成果,该项目文件可能存储在Git仓库里,并使用GitHub或GitLab作为代码托管平台来实施版本控制系统。 8. **系统架构设计与实现**:该系统的前端界面可能会基于React、Vue等库构建,而后端服务则可以采用Flask、Django等Python Web框架进行开发以支持整个应用的运行需求。 9. **性能优化技术**:考虑到医疗影像数据量大且处理复杂度高的特点,可能需要对算法和模型进行相应的优化措施来提高系统的响应速度与效率。比如使用GPU加速计算或者采用轻量化设计减少资源消耗等策略。 10. **系统集成部署方案**:完成开发后,该系统可能会被部署到服务器或云平台上(如AWS、Azure或阿里云),以便于远程访问和实际应用中的进一步测试及调试工作。 通过参与此项目,学生不仅能够获得从数据处理、模型训练直至软件开发全流程的实践经验,并且为今后在人工智能与医疗健康行业领域内建立扎实的专业基础提供了宝贵的机会。
  • 基于VueDjango源码说明(含前端三维建模功).zip
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    本资源提供一个结合了Vue前端框架与Django后端服务的完整项目代码,用于实现腰椎影像的自动分割及其三维可视化展示。其中包含了详细的文档指导和前沿的三维模型构建技术。适合于医疗图像处理的研究及应用开发人员使用。 【资源说明】 1. 该资源内的项目代码在经过测试并确保功能正常后才上传,请放心下载使用。 2. 适用人群:主要针对计算机相关专业的学生(如计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程、物联网、数学和电子信息等)以及企业员工,具有较高的学习借鉴价值。 3. 这些资源不仅适合初学者进行实战练习,也适用于大作业、课程设计或毕业设计项目,并可作为初期项目的演示使用。欢迎下载并互相交流,共同进步。 腰椎影像智能分割可视化系统源码+项目说明(采用Vue和Django框架,利用3DUNet算法自动分割nii医疗影像文件,并且可以在前端生成分割后的部位三维模型).zip
  • 体信息提取的其应
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    本研究探讨了先进的脊椎影像分割及椎体信息提取算法,旨在提高医学图像分析精度与效率,为临床诊断提供有力支持。 针对传统阈值分割算法的不足之处,本段落提出了一种改进的方法:通过结合数字形态学与传统的阈值分割技术来优化脊椎图像的分割效果,并将此方法的应用结果与其他经典图像处理技术进行了对比分析。实验结果显示,本论文提出的改进型阈值分割法在抑制噪声和提高对比度方面表现出色,优于传统医学影像中的其他分割手段。此外,文章还设计了一套有效算法用于计算相邻脊椎之间的相对距离、椎体厚度及其变化率的数据,为临床应用提供了有价值的参考信息。
  • Python电推荐源码:结合爬虫、Django的协同过滤
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    本项目提供了一个基于Python的电影推荐系统的完整源码,融合了网页数据爬取、数据可视化及Django框架搭建,并采用协同过滤算法优化推荐效果。 Python电影推荐系统+爬虫+可视化(协同过滤推荐算法)项目结构说明 - 项目文件夹包含以下内容: - `db.sqlite3`:数据库相关的重要文件,其中包含了想看数据等信息。 - `requirements.txt`:列出项目的依赖库和技术栈。 - `运行说明.txt`:如何启动和运行该项目的指南。 - 主要代码文件夹结构如下: - `app` - `models.py`: Django模型定义,用于数据库操作,是重要的部分之一。 - `views.py`: 后端的主要代码,非常关键的部分。 - `meteorological` - `settings.py`:项目的配置文件。 - `urls.py`:路由设置。 - 静态文件夹 (`static`) 包含了项目所需的 JS、CSS 和图片等资源。 - 模板文件夹 (`templates`) 存放前端页面的模板。
  • Vue和ECharts的数据施》.rar
    优质
    本资源详细介绍如何使用Vue框架结合ECharts库来构建高效、美观的数据可视化系统,并提供了从设计到实现的具体步骤和案例分析。 《基于Vue + ECharts的数据可视化系统的设计与实现》包括视频、PPT、代码及软件资源,提供一站式学习体验。适合课程设计、软件设计及毕业设计使用。
  • Vue和ECharts的数据践》.zip
    优质
    本资料深入探讨了利用Vue框架结合ECharts进行数据可视化的技术方案,并提供了实际项目的构建指导和实践经验分享。 基本功能包括: 1. 注册用户部分: - 查看网站流程:查看与网站相关的流程信息及新闻公告。 - 发布留言信息:根据系统提示发布留言信息。 - 查看已发布的消息:以列表形式展示已发布的消息内容。 - 发布威客在线信息:按照系统指示,上传相关信息至平台。 - 查询成交记录:依据指引查看网站的交易历史。 2. 管理员部分: - 编辑用户资料:添加或修改发布者和管理员的信息,并以列表形式展示。 - 管理留言内容:通过列表显示所有留言信息,支持删除等操作。 - 数据备份管理:不定期进行系统数据的备份工作。
  • SpringBoot校园
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    本项目旨在设计并实现一个基于Spring Boot框架的校园运动会管理系统,通过智能化手段提升赛事组织效率及用户体验。 本段落详细介绍了如何利用现有的计算机技术设计一套数字化的体育信息系统,并特别针对高校运动会开发了一套智能管理系统。该系统采用了Springboot框架、MySQL后台数据库以及移动互联网技术,支持PC端与移动端访问。 通过对整体业务流程进行深入研究和探讨,本项目实现了包括登录功能、成员信息管理、赛事设置与发布、报名管理、赛道分组编排及成绩信息管理在内的多项核心功能。根据MVC三层设计原则和面向对象编程思想开发的系统经过了严格的试验和数据测试,确保其在实际应用中的准确性和可靠性。 该智能管理系统旨在简化运动会举办期间繁琐的数据整理工作,通过数智化技术提升传统高校运动会的管理水平与效率。适合具备一定Java编程基础、0-4年工作经验的研发人员学习使用。读者不仅能了解B/S架构、SpringBoot框架及微服务结构在系统中的应用方式,还能掌握小程序开发的相关知识和技术细节。 为了更好地理解和实践这套系统的原理和内核,建议结合需求分析和方案设计来综合学习,并通过调试代码进行实际操作练习。
  • 资源三号卫星在遥感中的.pdf
    优质
    本文介绍了资源三号卫星影像在遥感影像自动化处理系统中应用的方法和技术,探讨了其高效、精准的数据处理流程。 遥感技术利用传感器从远距离感知目标物体或区域的反射或辐射电磁波,并对这些信号进行处理、分析与应用。其中,资源三号卫星作为中国首个民用高分辨率立体光学传输型卫星,在2012年1月9日成功发射并进入轨道。它位于550公里的高度上,回归周期为59天。 该卫星装备有三线阵加小面阵立体测绘相机、3个星敏感器和精密定轨GPS系统。这使得资源三号能够提供高分辨率的立体影像数据,包括前视、下视与后视全色三线阵立体影像及多光谱影像,分辨率为3.6米和5.8米。此外,它还提供了理函数模型参数文件(*.rpc)和元数据文件(*.xml),以支持后续的数据处理。 遥感影像自动化处理系统的目标是高效地处理大范围内的资源三号卫星影像,并通过二次开发解决了读取问题。该系统总结了大量实验中得出的方法技巧,形成了完整的基于自动化的生产流程。 在实际操作过程中,采用多种技术手段提高了数据的准确性和效率。例如,在空三作业时使用连接点赋高策略,可以提高匹配速度和成功率,并帮助剔除粗差点以提升整体质量;多次生成连接点有助于减少人工作业量并适用于初次生成后重叠区域中缺乏足够点的情况。 此外,优化解算过程中按照平面较差与高度差来剔除误差源也是关键步骤之一。这些方法的应用对于提高遥感影像数据的生产效率和产品质量具有重要意义。 资源三号卫星的数据自动化处理涉及多个技术层面,包括读取预处理、几何校正、空间参考系统的建立以及最终产品的生成等环节的设计与优化对提升速度及精度至关重要。这不仅有助于地理信息系统(GIS)、环境监测等领域的发展,还能够支持城市规划和灾害评估等方面的工作。 遥感影像自动化的开发集成了多种先进算法和技术,从预处理到产品输出实现了一体化自动化流程。同时,在建立空间参考系统时需要利用卫星上的星敏感器及GPS数据确保精确定位,这对于地形测绘和三维建模等应用至关重要。 资源三号的影像自动化技术不仅是一次技术创新,更是遥感数据分析领域的重要进步。通过不断优化改进可以进一步提高效率与准确性,满足日益增长的数据处理需求,并为各行各业提供更加精准丰富的地理空间信息。随着遥感技术的进步和发展,未来该系统将变得更加智能化高效化。