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在MRI环境中的骨骼数据集

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简介:
本数据集包含在MRI环境下获取的人体骨骼图像,旨在为医学研究与骨科诊断提供精确的数据支持。 在医疗成像领域,MRI(磁共振成像)是一种非常重要的非侵入性诊断工具,能够提供体内组织的详细结构信息。基于MRI背景下的骨骼数据集是专为研究和分析骨骼而设计的专业资源,包含了一系列MRI扫描图像,主要用于分割任务。 医学图像处理中的关键技术之一就是分割技术,它涉及到将不同结构区分开来,如骨头、肌肉以及软组织等。在这个特定的数据集中,目标是从MRI图像中单独提取出骨骼部分以便于研究其形态和可能的病变情况。这种精确的分离对于骨科疾病的诊断、手术规划及生物力学分析等方面具有重要的价值。 数据集以.dcm格式存储,这是一种常见的医学影像文件格式,并遵循DICOM标准定义。DCM文件包含了MRI扫描的所有元信息(如患者信息、扫描参数等),同时也包含实际图像数据,使得研究人员可以在各种医学软件中查看和处理这些图像。 LUMBAR标签表明该数据集主要关注腰椎区域的骨骼部分,即人体下背部的重要结构部位。腰椎是支撑身体重量及保护脊髓神经的关键结构,也是许多常见骨科问题的发生位置(例如椎间盘突出、脊柱侧弯等)。因此,该数据集对于理解解剖学特征、评估疾病状况以及进行治疗方案模拟和评估都极为重要。 在实际应用中,这个骨骼数据集可能被机器学习和深度学习算法用于训练目的,以自动识别并分割MRI图像中的骨骼。这不仅能够提高诊断效率及减轻医生的工作负担,并且通过大量数据分析发现潜在的病理模式,推动医学研究的进步和发展。 基于MRI背景下的骨骼数据集是一个宝贵的科研资源,在骨科疾病的研究、医疗图像分析技术的发展以及临床实践等方面提供了有力的支持和帮助。通过对该数据集进行深入理解和利用,我们有望在骨骼疾病的预防、诊断及治疗方面取得更多突破性进展。

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客服
客服
  • MRI
    优质
    本数据集包含在MRI环境下获取的人体骨骼图像,旨在为医学研究与骨科诊断提供精确的数据支持。 在医疗成像领域,MRI(磁共振成像)是一种非常重要的非侵入性诊断工具,能够提供体内组织的详细结构信息。基于MRI背景下的骨骼数据集是专为研究和分析骨骼而设计的专业资源,包含了一系列MRI扫描图像,主要用于分割任务。 医学图像处理中的关键技术之一就是分割技术,它涉及到将不同结构区分开来,如骨头、肌肉以及软组织等。在这个特定的数据集中,目标是从MRI图像中单独提取出骨骼部分以便于研究其形态和可能的病变情况。这种精确的分离对于骨科疾病的诊断、手术规划及生物力学分析等方面具有重要的价值。 数据集以.dcm格式存储,这是一种常见的医学影像文件格式,并遵循DICOM标准定义。DCM文件包含了MRI扫描的所有元信息(如患者信息、扫描参数等),同时也包含实际图像数据,使得研究人员可以在各种医学软件中查看和处理这些图像。 LUMBAR标签表明该数据集主要关注腰椎区域的骨骼部分,即人体下背部的重要结构部位。腰椎是支撑身体重量及保护脊髓神经的关键结构,也是许多常见骨科问题的发生位置(例如椎间盘突出、脊柱侧弯等)。因此,该数据集对于理解解剖学特征、评估疾病状况以及进行治疗方案模拟和评估都极为重要。 在实际应用中,这个骨骼数据集可能被机器学习和深度学习算法用于训练目的,以自动识别并分割MRI图像中的骨骼。这不仅能够提高诊断效率及减轻医生的工作负担,并且通过大量数据分析发现潜在的病理模式,推动医学研究的进步和发展。 基于MRI背景下的骨骼数据集是一个宝贵的科研资源,在骨科疾病的研究、医疗图像分析技术的发展以及临床实践等方面提供了有力的支持和帮助。通过对该数据集进行深入理解和利用,我们有望在骨骼疾病的预防、诊断及治疗方面取得更多突破性进展。
  • CT下
    优质
    本项目聚焦于利用计算机断层扫描(CT)技术获取人体骨骼的详细数据,旨在通过高精度图像分析,为医学研究和临床诊断提供精确的解剖信息。 骨头CT的扫描部分数据格式为DCM,共包含300层的数据。
  • 关节
    优质
    本项目聚焦于关节骨骼数据分析,旨在通过收集和处理人体运动中的关节数据,为医疗康复、体育训练及动画制作等领域提供精准的数据支持与应用解决方案。 欢迎下载Matplotlib之3D骨骼关节的动画显示的数据文件。
  • head.vtk头部
    优质
    head.vtk文件包含了详细的头部骨骼结构信息,采用VTK(可视化工具包)格式存储,适合于医学研究和三维建模分析。 head.vtk是一个文件类型或格式的名称,在计算机科学领域特别是涉及三维图形、建模或者医学成像等领域有应用价值。这个类型的文件可能包含头部模型的相关数据,用于可视化软件中读取并展示具体的几何信息或者其他属性。 如果需要进一步了解与该主题相关的技术细节和应用场景,可以查阅相关文献或专业书籍获取更深入的知识。
  • Kinect输出
    优质
    Kinect骨骼数据输出是指通过微软Kinect传感器捕捉人体运动,并将其转换为数字信号,以追踪用户身体各部位的位置和姿态,广泛应用于游戏、健身及虚拟现实等领域。 自己在代码中定义Kinect的骨骼输出顺序。
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    优质
    《Unity中的骨骼配置》是一篇介绍如何在Unity引擎中设置和调整2D或3D模型骨骼的文章,适合游戏开发者学习参考。 无需额外的建模软件,在Unity3D内部可以直接为模型添加可控制骨骼。在场景中创建两个依托点:bone作为运动骨骼,而bone2则作为静止骨骼。通过调整bone的碰撞盒来设置绑定参考范围。
  • 肌肉医学影像MURA (MURA dataset)
    优质
    MURA数据集是一套专门针对肌肉骨骼系统的医学影像资料库,旨在促进医疗影像领域的自动诊断研究与算法开发。 MURA数据集由斯坦福机器学习工作组提供。该数据集中包含《Dataset Research Use Agreement.pdf》文件。
  • 动力外装置
    优质
    动力外骨骼手环装置是一种辅助穿戴者增强手臂力量与灵活性的技术装备,适用于康复医疗、工业搬运及日常护理等多个领域。 在过去的十年里,柔软且操作简便的机器人外手套引起了越来越多的关注。这些系统的应用范围广泛,从增强健康个体的能力到帮助因麻痹或中风而丧失活动能力的人们恢复功能。尽管该领域已经取得了显著的进步,但大多数现有的解决方案仍然显得笨重和昂贵,并需要外部电源才能运行,此外它们也不够耐用。 我们的项目专注于开发一种适应性强(欠驱动且顺应性)、由肌腱驱动的可穿戴式外骨骼手套。我们提出了一种紧凑、经济实惠并且轻便的辅助设备,旨在为用户提供增强抓握能力的功能。 这种人体动力外骨骼手套的设计目标是提升用户的抓握能力,并确保操作简便性和直观性的同时延长使用时间,降低维护成本并保持低成本。该装置由四个部分组成:差速器模块、软手套、肌腱张紧和调节机构以及安全带(请参见下图)。 其中的差速器模块用于使肌腱拉力均匀分布,并确保抓握力量的有效传递。这种差异机制能够优化外骨骼手套的功能,使其更加高效地运作。
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    本数据集专注于心脏分割技术在磁共振成像(MRI)中的应用研究,提供详细的MRI图像及对应的心脏标注信息。旨在促进医学影像分析领域的学术交流和技术进步。 MRI图像中的心脏分割涉及使用特定的数据集进行研究和分析。相关的数据集文件包括Heart Segmentation in MRI Images_datasets.txt 和 Heart Segmentation in MRI Images_datasets.zip。这些资源对于开展基于MRI的心脏区域自动识别与标注的研究非常有用。
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    本研究聚焦于利用MATLAB平台开发算法以增强医学影像中的骨骼细节,提升诊断准确性。通过优化处理技术,清晰化骨结构,便于医疗人员分析和识别细微病变。 在计算机图形图像处理的实验中,我们专注于增强骨骼图像的清晰度。