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头部CT平扫图像.rar

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简介:
本资源包包含多份头部CT平扫影像资料,适用于医学教学、科研及临床诊断参考。 这个压缩包包含的图像资源可用于医学图像配准以及三维重建中的脑部CT平扫影像。压缩包内共有51张脑部CT平扫的图像资源。

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  • CT.rar
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    本资源包包含多份头部CT平扫影像资料,适用于医学教学、科研及临床诊断参考。 这个压缩包包含的图像资源可用于医学图像配准以及三维重建中的脑部CT平扫影像。压缩包内共有51张脑部CT平扫的图像资源。
  • CT描影:LUNGCT1
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    LUNGCT1展示了一组详细的肺部CT扫描图像,用于医学诊断和研究。这些高分辨率的切片帮助医生识别和评估各种肺部疾病与异常情况。 肺部CT扫描图像是一种医学影像技术,全称为计算机断层扫描(Computed Tomography, CT),在呼吸系统疾病的诊断中具有重要作用。通过使用X射线束对身体的特定部位进行切片式扫描,并利用计算机处理生成连续横截面图像,提供体内结构的三维信息。 CT对于肺部疾病的检测非常敏感和特异,能够发现常规胸部X光难以察觉的问题,例如结节、肿块、炎症、感染、纤维化、气胸等。在肺癌早期筛查及肺炎和肺结核诊断中也起着关键作用,并且有助于评估各种间质性疾病。 解读CT图像时通常会采用多平面重建(Multiplanar Reconstruction, MPR)、最大密度投影(Maximum Intensity Projection, MIP)以及最小密度投影(Minimum Density Projection, MinIP)等多种技术,以便从不同角度观察肺部的结构和病变情况。具体来说: - **MPR**:允许医生在任意方向查看图像,有助于识别解剖位置。 - **MIP**:显示沿特定路径的最大像素值,常用于显示血管或气道结构。 - **MinIP**:相反地展示最小密度区域,如囊变或空洞。 肺部CT中常见的特征包括: - 结节和肿块可能为圆形、类圆的高密度区,大小边缘及内部构造各异。 - 磨玻璃影(Ground-Glass Opacity, GGO)表现为轻度增加的肺实质密度,但仍可看见血管纹理,常见于炎症或早期肿瘤。 - 实变影显示明显的高密度区域如感染或出血。 - 空洞则在病灶内可见低密度区,周围有较高密度边缘。 医生会综合考虑患者的临床症状、其他检查结果及CT图像来做出准确判断。此外,在某些情况下,还可以借助CT引导下的活检或治疗操作进行诊断和干预。 肺部CT扫描为呼吸系统疾病提供了详尽的信息,并通过多种显示技术帮助医生更精确地评估病情制定相应的医疗计划。
  • 分割)MATLAB胸CT组织提取.rar
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    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。
  • 连续断层描的DICOM
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    本研究聚焦于连续断层扫描技术在医学影像中的应用,特别关注基于DICOM标准的头部图像分析。通过系统地评估这些图像,旨在提高诊断准确性和临床治疗效果。 DICOM格式的头部连续断层切片图像,文件扩展名为dcm。这里展示的是一个孩子的头部切片图像。
  • CT倾斜DICOM
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    本资源提供头部CT扫描图像的数据集,所有图像以DICOM格式存储并包含轻微的倾斜角度,适合于医学影像处理和分析的研究与教学。 CT头颅倾斜dicom
  • CT描影数据集-数据集
    优质
    本数据集包含大量胸部CT扫描图像,旨在为医学研究和AI模型训练提供高质量的数据支持,助力肺部疾病早期诊断与分析。 这是一个关于胸部癌检测的项目,使用机器学习和深度卷积神经网络(CNN)。我们通过AI模型分类和诊断病人是否患有癌症,并提供有关癌症类型和治疗方法的信息。为了启动这个项目,我们需要收集大量数据并进行清理以供CNN模型使用。为此,我从多个资源中获取了相关数据集,例如chest-ctscan-images_datasets.txt 和 chest-ctscan-images_datasets.zip等文件。
  • 原始RAW格式的CT
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    原始RAW格式的CT扫描图像是未经任何处理的初始数据,包含详细的患者身体内部结构信息,用于医学诊断与研究。 拍摄的CT的raw文件。
  • CT描PNG数据集(含3类,超过970张片)
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    本数据集包含超过970张胸部CT扫描PNG图像,分类为三组,适用于医学影像分析与机器学习研究。 胸部CT扫描图像数据集是医学图像分析领域的重要资源,包含了大量的PNG格式图像,用于训练和测试机器学习或深度学习模型以识别不同的胸腔疾病。特别关注三种类型的肺癌:腺癌、大细胞癌和鳞状细胞癌,以及正常的CT扫描图像,这为研究者提供了丰富的对比和分析素材。 我们来详细了解一下CT(Computed Tomography)扫描。这是一种利用X射线投影数据重建体内断层结构的成像技术,在医疗诊断中能够提供高分辨率的横截面图像,帮助医生检测和分析各种疾病如肿瘤、感染或内部器官异常。在胸部CT扫描中,可以清晰地观察肺部、心脏、血管及纵隔等部位,对于肺癌早期发现具有重要作用。 该数据集分为训练集与测试集,这是机器学习模型训练和验证的标准划分方式。训练集用于教会模型识别特征,而测试集则用来评估模型在未见过的数据上的表现。每个类别(正常和三种癌症类型)都有自己的子文件夹,这种组织方式便于数据管理和模型的训练。 腺癌、大细胞癌和鳞状细胞癌是肺癌常见类型,在CT图像中可能表现出不同特征:腺癌通常位于肺周围并形成小结节或肿块;大细胞癌生长迅速且形状不规则;而鳞状细胞癌则常出现在吸烟者肺部,表现为较大团块。通过分析这些疾病在CT图像中的形态、纹理和边缘等特征,模型可以进行分类。 PNG是一种无损压缩的图像文件格式,常用保存医学图像因其高质量及支持透明度特性,在处理医学图像时选择PNG格式能确保细节不受损失,这对于诊断与训练至关重要。 数据集标签“CT图像”、“PNG”表明了其类型和技术特点,这对构建和优化图像分析算法非常关键。例如,可能需要特定的预处理步骤如灰度校正、噪声去除或增强对比度以提高模型对微小病灶识别能力。 实际应用中,该数据集可用于开发深度学习模型(如卷积神经网络CNN)来自动检测并区分不同类型的肺癌。通过大量训练后,模型能学会CT图像特征并在临床实践中辅助医生更准确地诊断疾病。此外,还可以用于评估现有算法性能以推动医学图像分析技术进步,提高早期诊断率从而改善患者生存质量和生活质量。 胸部CT扫描图像数据集(PNG格式、3类、970+张)是一个宝贵资源,为开发和评估肺癌检测模型提供了基础。通过深入研究与分析这些图像,科学家及工程师可以推进医疗AI发展,并在临床实践中提供更高效准确的辅助诊断工具。
  • 361张序列CT 适合用于医学三维重建
    优质
    本数据集包含361张序列头部CT图像,精准捕捉人体头部结构细节,适用于高精度医学三维重建研究与应用。 这段文字描述了可用于vtk的医学三维图像重建数据,其中包含脑部CT扫描文件。
  • CT三维重建分析
    优质
    头部CT三维重建分析是一种医学成像技术,通过计算机软件将二维CT图像数据转化为三维模型,帮助医生更直观地观察和评估颅内结构及病变情况。 在MATLAB R2016a版本下运行程序,可以处理包含头颅CT图像的数据,并显示出头颅的立体图像以及三视图。