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肺组织提取。

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简介：
这段代码采用大津法确定分割阈值，从而生成二值图像。接着，它运用小面积法移除背景区域，经过一系列计算后，得到了肺实质的掩模图像。最终，通过对原始DCM图像与该掩模图像的运算处理，成功地提取了完整的肺实质图像，从而实现了肺实质的初步提取。

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  • （图像分割）MATLAB胸部CT肺部组织提取.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。
     
  • 肺组织分割的Python代码
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    这段Python代码专为医学影像分析设计，用于自动化地从CT或MRI图像中精确分割出肺部组织区域。 使用Python语言实现CT图像的肺实质分割，并提取肺实质模板。
     
  • 肺组织分割Matlab代码RAR文件
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    本RAR文件包含用于肺部CT图像自动分割的Matlab代码和相关资源。旨在帮助研究人员和医学影像技师快速实现肺部区域的精确识别与提取。 方法请参见相关博客文章，在该文中提供了可以直接运行的dcm文件。
     
  • 肺部实质提取
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    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。
     
  • Matlab肺实质分割提取-BrainSegmentation.tar
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    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。
     
  • 肺癌和结肠癌组织病理图像数据集
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    本数据集包含大量肺癌及结肠癌患者的高质量组织病理图像，旨在为研究人员提供宝贵的资源以促进癌症诊断技术的发展与改进。 该数据集包括25,000张组织病理学图像，并分为五个类别。所有图像的尺寸统一为768 x 768像素，且均为JPEG格式。
     
  • MATLAB课程设计源代码（肺实质提取）
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    本项目提供了一套基于MATLAB的课程设计方案及源代码，专注于医学图像处理中的肺部实质区域自动提取技术。 MATLAB课程设计源代码（肺实质的提取），专为课程设计打造！
     
  • 第三章 基于多尺度形态学提取眼前节组织特征
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    本章探讨了采用多尺度形态学方法来精确提取和分析眼前节组织的特征，为眼科医学研究提供强有力的技术支持。 在MATLAB上运行基于多尺度形态学提取眼前节组织的程序。
     
  • 基于多尺度形态学的眼前节组织图像提取方法研究
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    本研究旨在探索适用于眼前节组织图像处理的多尺度形态学算法，以实现精准高效的图像分割与特征提取。 本程序使用MATLAB语言基于多尺度形态学方法实现眼前节组织的提取功能。
     
  • 基于短CT图像序列的肺部肿瘤特征提取
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