Advertisement

胸部CT肺质提取(MATLAB图像分割工具包).rar

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

简介：
为了成功地训练神经网络，通常需要收集到庞大的数据集。在目标检测任务中，首要步骤便是对图像进行详细的标注工作。肺结节的检测在临床实践中应用十分广泛。现在，我将分享一个我在胸部CT图像肺质标记过程中所采用的具体方法。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • （图像分割）MATLAB胸部CT肺部组织提取.rar
    优质
    本资源提供了一个使用MATLAB进行胸部CT图像处理的工具包，专注于自动提取和分析肺部组织。包括源代码、示例数据及详细的文档说明。 训练神经网络需要大量数据，并且在目标检测任务中通常需要先进行标记。肺结节的检测是一个常见的应用场景。这里分享一种我在胸部CT图像上标注肺部结构的方法。
     
  • 基于MATLAB的胸部CT图像肺实质分割技术探讨
    优质
    本研究利用MATLAB平台，深入探索和分析胸部CT图像中肺实质区域的有效分割方法和技术，旨在提高医学影像处理精度与效率。 基于Matlab的胸部CT图像肺实质分割技术研究 该研究探讨了利用MATLAB软件进行胸部CT图像中的肺实质区域自动识别与分割的技术方法。通过优化算法设计和参数调整，旨在提高肺部病变检测的准确性和效率，为临床诊断提供有效的技术支持。
     
  • MATLAB下的胸肺胃图像分割
    优质
    本研究运用MATLAB软件进行胸部、肺部及胃部医学影像的自动分割，旨在提高诊断效率与精度，为临床医疗提供技术支持。 Matlab胸肺胃图像分割
     
  • Matlab肺实质分割提取-BrainSegmentation.tar
    优质
    该资源包包含使用MATLAB进行肺部图像处理的代码和工具，特别针对肺实质的精确分割与提取。通过先进的算法优化肺部医学影像分析效率，适用于科研及临床应用。 Matlab肺实质提取分割-BrainSegmentation.tar文件包含用于肺部CT图片分割以提取出肺实质的代码：使用迭代法获取灰度阈值；进行二值化图像处理；分区操作完全用纯M语言编写，没有采用Matlab内置函数，方便转换为其他语言。这是从毕业设计GUI中抽取的重要一段代码：LungSeg。
     
  • 基于Matlab利用Snakes算法实现3-D胸部CT图像中肺部分割的研究.txt
    优质
    本研究运用Matlab软件和Snakes（活动轮廓模型）算法，探索并实现了对三维胸部CT图像中的肺部进行精确分割的方法。旨在提高医学影像分析的准确性与效率。 本资源提供基于Matlab的使用snakes（活动轮廓）进行3-D胸部扫描CT切片肺部分割及建模的完整源码。内容包括： 一、准备数据 二、肺部分割 三、创建种子MASK掩膜并利用活动轮廓（snakes）技术分割肺部 四、计算分割后肺部的体积 此外，还配套有相关博客文章详细介绍该方法的具体原理和实现效果。 希望对大家有所帮助。
     
  • 肺的CT图像分割技术
    优质
    肺部CT图像分割技术是指利用计算机算法对肺部CT影像进行自动分析和处理，以精确区分并提取出肺组织、血管、气管及病灶等特定区域的技术。 在CT图像中分割肺部器官可用于预处理肺部CT DICOM文件。
     
  • MATLAB代码实现_CT图像中肺部实质的分割_图像分割_
    优质
    本研究利用MATLAB编写算法，专注于医学CT图像中的肺部分割技术，旨在准确提取并分析肺部实质区域。 从CT图像中分割肺部涉及多种分割方法，最终获取mask。
     
  • 肺部实质提取
    优质
    肺部实质提取是指通过医学影像技术从肺部CT扫描图像中精确分离并提取出肺组织的过程，对于早期肺癌筛查及病变区域分析具有重要意义。 这段代码使用大津法进行阈值分割以生成二值图像，并通过小面积方法去除背景区域。经过一系列运算后得到肺实质的掩模图像。最后，将原始dcm图像与该掩模图像结合处理，获得完整的肺实质图像，从而完成对肺实质的大致提取。
     
  • 基于CT影像的肺实质分割方法
    优质
    本研究提出了一种先进的算法，用于精准分割CT影像中的肺实质区域，旨在提高肺癌早期诊断和治疗规划的准确性。 医学影像研究的进步为当前肺癌病例的分析提供了重要平台。对肺部CT图像进行病灶区域分割是定位关键病灶的重要步骤。本段落在改进阈值分割算法的基础上提出了一种简洁有效的基于模板卷积的CT肺实质切割方法：首先，通过预处理消除原CT图像中的边界噪声；然后将图像二值化并修补模板边界，在得到完整肺实质二值模板后，将其与原始灰度图进行卷积。经过反复实验验证了该分割方法的有效性和快速性。