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肿瘤影像学（DOC）

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简介：
《肿瘤影像学》是一本专注于利用现代医学成像技术诊断和评估肿瘤的专业书籍。它为读者提供了全面理解各种类型肿瘤的基础知识及最新研究进展，是临床医生、研究人员以及医学生不可或缺的学习资料。 肿瘤影像学是一门专注于使用各种成像技术来诊断、评估和治疗肿瘤的医学专业领域。这些成像技术包括X射线、CT扫描、MRI以及PET扫描等。通过精确地识别肿瘤的位置、大小及其对周围组织的影响，医生能够为患者制定出更为有效的治疗方案。此外，在监测疾病进展及评估治疗效果方面，影像学同样发挥着关键作用。

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  • 肿瘤影像学（DOC）
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    《肿瘤影像学》是一本专注于利用现代医学成像技术诊断和评估肿瘤的专业书籍。它为读者提供了全面理解各种类型肿瘤的基础知识及最新研究进展，是临床医生、研究人员以及医学生不可或缺的学习资料。 肿瘤影像学是一门专注于使用各种成像技术来诊断、评估和治疗肿瘤的医学专业领域。这些成像技术包括X射线、CT扫描、MRI以及PET扫描等。通过精确地识别肿瘤的位置、大小及其对周围组织的影响，医生能够为患者制定出更为有效的治疗方案。此外，在监测疾病进展及评估治疗效果方面，影像学同样发挥着关键作用。
     
  • 脑肿瘤影像数据集：基于机器学习的图像识别
    优质
    本项目构建了一个专为脑肿瘤诊断设计的大型影像数据库，并运用机器学习技术进行高效精准的图像识别与分析。 脑肿瘤影像数据集包含7023张大脑MRI扫描图像，并被细致地划分为四个不同的类别。该数据集的建立旨在通过先进的机器学习技术提高脑肿瘤诊断的准确性和效率，其中迁移学习和卷积神经网络（CNNs）是两种常用的方法。 迁移学习是一种使模型能够在新任务上应用已学知识的技术。在处理脑肿瘤影像时，这意味着可以利用之前训练好的图像识别模型，并调整其以适应MRI中的肿瘤检测需求。这种方法能够显著减少训练时间与资源的投入，同时保持较高的准确率。 卷积神经网络（CNNs）是一种深度学习架构，特别适合于图像数据处理。通过模拟人类视觉皮层的工作方式，CNN可以自动从影像中提取特征并识别模式，在脑肿瘤诊断应用中非常有效。这使医生能够更快地对MRI进行分类和确诊。 结合迁移学习与卷积神经网络技术的应用将极大提升早期发现脑瘤的能力。早诊对于提高治疗成功率、保障患者生存率及生活质量至关重要，通过自动化且精准的影像分析手段，有助于加速临床决策过程，并为病患提供及时有效的医疗支持。
     
  • LITS肝肿瘤分割数据集-Codalab医学影像挑战赛
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    简介：LITS肝肿瘤分割数据集挑战赛是在Codalab平台上举办的医学影像分析竞赛，旨在通过机器学习方法提高肝脏和肝内肿瘤自动分割的准确性。 如果无法访问Google，可以尝试其他替代方案。
     
  • 基于MRI影像的脑肿瘤分类数据集
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    本数据集包含多模态MRI影像与对应的临床信息，旨在辅助科研人员进行脑肿瘤自动分类研究，促进医学影像分析领域的发展。 基于MRI图像的脑肿瘤分类数据集包含7678张图片。
     
  • 脑肿瘤分割：利用MATLAB在MRI图像中识别肿瘤
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    本项目运用MATLAB软件，在磁共振成像（MRI）数据上开发算法，实现对脑部肿瘤的有效分割与精准定位。 图像分割可以通过多种方法实现，包括阈值、区域生长、流域以及等高线技术。这些传统的方法存在一些局限性，但新提出的技术可以有效克服这些问题。 在处理肿瘤相关的信息提取过程中，首先需要进行预处理步骤：移除头骨以外的无用部分，并应用各向异性扩散滤波器来减少MRI图像中的噪声。接下来使用快速边界盒（FBB）算法，在MRI图像上标记出肿瘤区域并框选出来。然后选取这些被标注为边界的点作为样本，用于训练一类支持向量机(SVM)分类器。 最终通过SVM对边界进行精确的分类处理，从而实现有效提取和识别肿瘤的目的。
     
  • TCGA-KICH 肿瘤 CT 图像.torrent
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    该文件为TCGA-KICH肿瘤相关的CT影像数据种子文件，包含肾嫌色细胞癌患者的CT扫描图像集，适用于医学研究和教学。 TCGA-KICH 数据集包含了与腺瘤和腺癌相关的癌症 CT 影像数据，涉及113人的2325个文件。该数据集的目的是为了全程数字化跟踪癌症诊治过程，并以数字档案的形式记录检查结果、处方及疗效信息。此数据集由 GDC Data Portal 发布。
     
  • Matlab肿瘤图像分割代码 - Brain-Tumor-Detector: 脑肿瘤检测器
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    Brain-Tumor-Detector 是一个使用 MATLAB 编写的项目，专注于开发脑肿瘤图像自动分割技术。该项目旨在通过先进的图像处理和机器学习算法提高脑部病变的诊断效率与准确性。 脑细胞中的异常生长会导致脑瘤的形成。为了挽救患者的生命，在疾病早期阶段检测出肿瘤至关重要。目前，对MRI图像进行分割已经成为医学领域的关键任务之一。本项目定义了几种不同的方法，并提供了相应的MATLAB代码来实现这一目标。 图像分割指的是根据特定的应用需求将图像划分为有意义区域的过程，这通常包括基于像素强度的提取和分组操作。可以采用多种技术来进行图像分割，例如阈值化、区域增长以及轮廓分析等手段。 在本项目中，我们通过应用这些方法对肿瘤部分进行了精确地识别，并进一步利用支持向量机将检测到的脑瘤分类为良性或恶性肿瘤。
     
  • MATLAB肿瘤图像分割代码-Setuvo: CT皮下肿瘤分割算法
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    Setuvo是一款基于MATLAB开发的CT皮下肿瘤图像分割工具。该代码利用先进的算法精准识别并分离肿瘤区域，有助于医疗领域的诊断和治疗研究。 Matlab图像分割肿瘤代码Setuvo是一种从微计算机断层扫描（3D X射线）图像半自动分割临床前皮下肿瘤边界的算法。这显示了Setuvo生成的肿瘤分割结果的3D渲染图。描述Setuvo的主要论文是：“从微型计算机断层扫描图像中对皮下肿瘤进行半自动分割”，发表于《医学与生物学物理学》，2013年。 Matlab的主要应用程序位于“Main”文件夹中，首先阅读README.txt文件以了解更多信息。MEX代码则位于“Mex”文件夹内，在运行主程序之前可能需要先编译这些文件。
     
  • MATLAB肿瘤图像分割代码—高级3D脑肿瘤分割示例...
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    本项目提供基于MATLAB的高级3D脑肿瘤图像分割代码，采用先进的图像处理技术，实现对复杂脑部结构中肿瘤区域的精准识别与分离。 此存储库使用基于产品示例的代码“使用深度学习进行3-D脑肿瘤分割”。该示例采用BRaTS数据集，这是一个包含四个通道或模态的大脑体积表示的数据集。这里的高级示例如何实现是与弗莱堡大学研究团队合作的结果，并且这些例子是根据具有七种模式头颈数据集的论文开发出来的。 这项工作之后是在NVIDIA GTC会议上的演讲，题目为“使用MATLAB从桌面到云端扩展您的深度学习研究：为头颈部肿瘤分割实施多个AI实验”，重点展示了如何利用该工具进行一些高级功能。本存储库将包含我提供的代码和一个博客以更详细地介绍相关工作。 在ParameterSweepingWithExpMgr中，我们修改了大脑分段的代码来展示如何使用ExperimentManagerApp来进行一次留一法分析以及贝叶斯优化（用于确定超参数）。
     
  • Matlab肿瘤图像分割与区域计算代码-脑肿瘤检测
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    本项目提供基于MATLAB的脑肿瘤图像自动分割及量化分析代码，旨在辅助医学专家高效、准确地进行脑肿瘤检测和研究。 该存储库包含用于脑肿瘤分割及其面积计算的MATLAB源代码，并提供了一个测试图像数据库供下载。 主要功能包括： - 读取MRI图像； - 使用大津法进行阈值处理； - 区域属性分析； - 形态学运算； - 计算图像中感兴趣区域的质量和面积； - 肿瘤分割 脑肿瘤是一种严重的疾病，通常需要通过MRI来确诊。本项目旨在利用MATLAB从MRI图像中识别患者大脑是否存在肿瘤。 首先对MRI图像进行尺寸调整，并将其转换为高对比度的极限自尊（extreme contrast）图像以准备形态学处理。然后在预处理后的图片上应用形态学任务，获取感兴趣区域的数据如强度和面积等信息。通过这些数据可以计算出正常组织与包含肿瘤的不同MRI图像之间的差异。 该方法虽然通常能提供准确的结果，但在检测非常小的肿瘤或无明显异常的情况下可能会失效。 项目的最终目标是从不同角度拍摄的人体特定部位的MRI图像中构建一个2D图片数据库，并对其进行分析以关注可能存在的3D区域中的潜在问题。