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液基细胞的病理图文分析系统

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简介:
液基细胞的病理图文分析系统是一种先进的医疗技术,用于自动化处理和分析妇科样本中的细胞图像,提高宫颈癌筛查的准确性和效率。 该软件使用C# 3.5版本与Visual Studio 2008开发环境构建,并具备以下核心功能: 1. 实现图像的实时采集(通过DirectShow接口)。 2. 支持报告打印。 3. 允许医生自定义报告标签,编辑排版内容(在“选项--报告设计”菜单中操作)。 4. 提供诊断模块预录入功能,用户只需点击鼠标即可完成诊断信息录入,并有提示帮助输入准确数据。 5. 实现报告查询功能,支持单个和多个记录的增删改以及批量打印操作。 6. 内置图片处理工具集(包括反向、伪彩色显示、标注、测量长度或距离等)、倍镜放大效果及类似QQ图像截取的功能。这些操作可通过在图像存储区右键菜单中找到并使用。 此外,软件还具备报表功能以满足数据统计和分析需求。

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    液基细胞的病理图文分析系统是一种先进的医疗技术,用于自动化处理和分析妇科样本中的细胞图像,提高宫颈癌筛查的准确性和效率。 该软件使用C# 3.5版本与Visual Studio 2008开发环境构建,并具备以下核心功能: 1. 实现图像的实时采集(通过DirectShow接口)。 2. 支持报告打印。 3. 允许医生自定义报告标签,编辑排版内容(在“选项--报告设计”菜单中操作)。 4. 提供诊断模块预录入功能,用户只需点击鼠标即可完成诊断信息录入,并有提示帮助输入准确数据。 5. 实现报告查询功能,支持单个和多个记录的增删改以及批量打印操作。 6. 内置图片处理工具集(包括反向、伪彩色显示、标注、测量长度或距离等)、倍镜放大效果及类似QQ图像截取的功能。这些操作可通过在图像存储区右键菜单中找到并使用。 此外,软件还具备报表功能以满足数据统计和分析需求。
  • 红白混合数据集
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    本数据集包含红白细胞混合样本的详细信息,旨在支持医学研究与自动分类算法开发,促进血细胞分析技术的进步。 血液细胞数据集(红+白细胞)包含有关红细胞和白细胞的详细信息。此数据集可用于研究、分析及机器学习模型开发等多种用途。
  • 片数据集.zip
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    本数据集包含大量高质量的血液细胞图像,涵盖多种类型如红细胞、白细胞等,适用于医学研究和自动识别系统开发。 数据集介绍: 基于血液的疾病诊断通常涉及识别患者的血液样本。检测和分类血细胞亚型的自动化方法具有重要的医学应用。 数据集内容: 本数据集包含12,500个血细胞增强图像,并带有相应的细胞类型标签。每种类型的4种不同细胞大约有3,000张图像,这些图像是根据细胞类型划分到四个不同的文件夹中的。这四种细胞类型分别是嗜酸性粒细胞、淋巴细胞、单核细胞和嗜中性粒细胞。 该数据集还包括一个附加的数据集,包含原始的410张未增强前的血细胞图像以及两个其他子类型的标签(WBC与WBC),并且每个单元都有边界框信息。具体来说,“dataset-master”文件夹包含了这410个带有子类型标签和边界框标记的血细胞图像,而“dataset2-master”文件夹则包含2,500张增强后的图像及四个其他子类型的标签。 此外,在“dataset-master”中每个类别的数量分别是88、33、21和207张图像。相比之下,“dataset2-master”中的数据集为每种细胞类型提供了大约3,000个增强的图像样本,这使得该数据集在研究血细胞分类方面具有更高的价值。
  • MATLAB计数_Bb.zip_水岭算法割_水岭
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    本资源包提供了一种基于MATLAB的细胞图像处理技术,采用分水岭算法进行细胞自动识别与精确计数。通过先进的图像分割方法,有效提高细胞分析效率和准确性,适用于生物医学研究领域。 采用中值滤波和分水岭法去除小面积区域来实现紫色细胞的计数。
  • 识别在血像处应用
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    本研究探讨了细胞识别技术在血液图像处理领域的应用,通过先进的算法提高血细胞分类与计数的准确性,为临床诊断提供有力支持。 细胞识别可以通过一系列数字图像处理步骤来完成。这些步骤能够将血液图中的每个细胞标识出来,并获取到细胞的数量、平均半径以及平均面积。使用VC6.0编写的源码中包含了一个生成的应用程序,可以打开附带的BMP图像后点击“cell-processing”按钮按顺序进行一系列图像处理操作,最终实现对细胞的计数功能。
  • Nuclick组织数据集支持与深度学习定位及语义
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  • TCT_C#_DirectShow_net_pacs.zip
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    这是一个包含C#编写的TCT(薄层细胞学技术)病理图像分析系统的源代码包,利用了DirectShow和PACS技术,适用于医疗影像处理与诊断。 Visual Studio 2008 开发的一套单机版(数据库Access)TCT病理图文系统完整源码已投入使用于多家医院。该系统的开发语言为C#,包含数据库及运行环境,可以直接打开并运行源代码。通过这份源码,您可以学习到界面设计、所见即所得的报告书写窗口设计以及DirectShow音视频和图像采集技术。此外,源码中还使用了几个自定义组件,可供参考以了解如何开发C#组件。
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    本项目利用MATLAB开发,专注于解决图像中粘连细胞的自动识别和精确计数问题。通过先进的图像处理技术,实现对复杂形态下细胞的有效分离及分析,为生物医学研究提供强大工具。 使用MATLAB对粘连的血红细胞进行分割并计数。
  • 于MaskRCNN割代码
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    本项目提供了一种基于Mask R-CNN的细胞图像自动分割方法及源代码。利用先进的深度学习技术对细胞边界进行精准定位和识别,适用于生物医学研究与分析。 这段文字描述了一个针对细胞语义分割项目的Mask R-CNN代码,并且经过了专门的改造。该代码包含示例,如果去掉其中生成mask的过程,则可以作为Faster R-CNN使用。这是一个完整的项目,涵盖了训练、测试以及记录整个流程的部分。
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