Advertisement

近年来，CT影像肺结节分割的研究取得了显著进展。该领域的研究主要集中在提高分割精度和效率，并探索新的算法和技术。目前，多种方法已被应用于肺结节的自动或半自动分割，例如基于深度学习的方法以及传统图像处理技术。

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

简介：
准确的肺结节分割在临床实践中占据着举足轻重的地位。计算机断层扫描（computer tomography，CT）技术凭借其快速的成像速度以及高清晰度的图像分辨率，被广泛应用于对肺结节的分割和功能评估。鉴于对肺部CT影像中肺结节分割技术的进一步探索需求，本文旨在对基于CT影像的肺结节分割方法进行全面的文献综述。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 肺结节CT影像分割的研究进展
    优质
    本文综述了近年来在肺结节CT影像分割领域取得的重要研究进展，探讨了多种先进的图像处理技术和机器学习方法的应用及其效果。 准确地分割肺结节在临床实践中非常重要。计算机断层扫描（CT）技术由于其快速成像能力和高图像分辨率等特点，在肺结节的分割及功能评估中得到了广泛应用。为了进一步研究基于CT影像的肺部结节分割方法，本段落对相关领域的研究成果进行了综述。
     
  • 肺结节CT影像检测与分割方法的研究_孙申申.zip
    优质
    本研究探讨了肺结节在CT影像中的检测与精确分割技术，旨在提高早期肺癌诊断的准确性和效率。作者孙申申在此领域进行了深入探索和创新性实践。 关于肺结节的一些入门参考文献以及数字图像处理的入门资料。
     
  • 基于深度学习技术的医学影像分割方法研究
    优质
    本研究聚焦于利用深度学习技术优化医学影像的精确分割，旨在提高医疗诊断效率与准确性，为临床提供更可靠的决策依据。 文件说明： datatrain 数据集,其中10%为验证集 datarest 测试集,包含predict、predict1、predict11三个结果文件 datatest 课程设计要求预测的文件 运行方式： 进入unet文件夹: cd pathtounet 安装依赖: pip(3) install -r environment.txt 运行程序: python3 name.py name.py 文件包括以下部分： 1. data.py 进行用于训练的数据准备 2. unet_model.py 建立的UNET模型 3. train.py 训练模型 4. predict.py 和 predict_rest.py 对datateatimage、datarestimage中的图片进行分割，并将结果保存到datatestpredict和datarestpredict中 5. see.py 输入文件路径，查看.nii格式文件
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 深度分割方法集：针对深度图像的分割技术
    优质
    本资料深入探讨了面向深度图的先进分割算法与模型，涵盖多种优化策略和技术应用，助力计算机视觉领域研究。 深度分段 该软件包提供深度图像的几何分割以及语义实例分割的接口，并将RGB图像的语义实例分割结果与几何实例分割相结合。对于后一种情况，我们还为每个几何片段分配了一个语义标签。 如果您对全局分割图感兴趣，请参阅相关文档。 安装 在终端中，定义已安装的ROS版本和要使用的catkin工作区名称： ```bash export ROS_VERSION=kinetic # (Ubuntu 16.04: kinetic, Ubuntu 18.04: melodic) export CATKIN_WS=$HOME/catkin_ws ``` 如果您还没有工作区，请创建一个新的工作区： ```bash mkdir -p $CATKIN_WS/src && cd $CATKIN_WS catkin init catkin config --extend /opt/ros/$ROS_VERSION --merge-devel ```
     
  • 基于深度学习技术的医学图像分割研究.pdf
    优质
    本论文探讨了利用深度学习方法进行医学图像自动分割的研究进展与挑战，旨在提高临床诊断效率和准确性。 基于深度学习的医学图像分割方法的研究探讨了如何利用先进的机器学习技术来提高医学图像中的特定区域或器官的识别精度与效率。这种方法在医疗领域具有重要的应用价值，能够帮助医生更准确地进行疾病诊断及制定治疗方案。论文中详细介绍了多种深度学习模型及其在不同类型的医学影像数据集上的实验结果，并讨论了这些方法的优势和局限性。
     
  • 肺部CT图像分割算法的研究与实现.pdf
    优质
    本文探讨了肺部CT图像分割算法的研究进展，并详细介绍了具体实现方法及其应用价值。通过优化算法提高肺部疾病诊断准确率和效率。 在医学图像分割技术的发展历程中，尽管已经出现了多种多样的算法，但仍然无法完全满足实际应用的需求。鉴于医学影像的独特性，我们对其展开了深入研究。
     
  • 从传统分割算法到深度学习的图像分割技术综述
    优质
    本文全面回顾了图像分割领域的发展历程，着重介绍了传统分割算法与新兴的深度学习方法，并分析了各自的优缺点及应用前景。 本段落探讨了图像分割算法的发展历程，涵盖传统经典方法与基于深度学习的新型技术，并概述其整体发展轨迹及部分实验成果展示。
     
  • 基于区域生长与水平集结合的肺部CT图像分割方法
    优质
    本研究提出了一种创新的肺部CT图像分割技术，通过融合区域生长和水平集算法的优势，显著提升了肺组织边界识别的精确度及效率。此方法在医学影像分析领域具有广泛的应用前景。 为了从包含背景及噪声的胸腔区域中准确地分割出肺实质部分，我们采用了一种结合传统方法与现代技术的方法。首先使用传统的区域生长法来初步确定肺部的大致边界；接着通过自适应曲率阈值算法去除这些初始边界的噪音，并修复任何可能存在的缺陷以确保其准确性；最后利用水平集中的DRLSE模型进行精确分割，最终得到清晰的肺部区域。 这种策略的优势在于它能够有效避免图像边缘信息丢失的问题，并且适用于各种类型的病变肺部影像。经测试，在随机选取的一百五十张图像样本中，该方法达到了96.9%的准确率，每幅图平均处理时间为0.72秒。这表明本算法不仅具有良好的鲁棒性，而且在精度方面也有出色的表现。 此外，此技术还能完整且精确地分割肺部区域，并保留内部细节信息。