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肺部分段(lung Segmentation)

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简介:
肺部分段是指通过医学影像技术(如CT扫描)将肺部组织划分为不同的解剖区域的过程,旨在提高疾病的诊断和治疗效果。 **Lung Segmentation 说明文档** 1. **数据集** 程序采用的数据集来自JSRT公开数据集,并使用了Image Sciences Institute网站提供的mask数据。 2. **程序描述** - 程序基于keras(后端为TensorFlow)编写,用于对CT图像进行肺部分割。 - 使用医学图像分割领域较为成熟的UNet模型。 - 评估指标采用Dice系数来衡量分割结果与标准答案的相似度。 3. **验证方法** 在评估过程中采用了五折交叉验证的方法以确保算法准确性。由于实验室服务器资源紧张,目前仅进行了一次初步测试运行。 4. **实验结果** 初步图像分割的结果显示Dice准确率为0.9746569109039286。

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客服
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  • (lung Segmentation)
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    肺部分段是指通过医学影像技术(如CT扫描)将肺部组织划分为不同的解剖区域的过程,旨在提高疾病的诊断和治疗效果。 **Lung Segmentation 说明文档** 1. **数据集** 程序采用的数据集来自JSRT公开数据集,并使用了Image Sciences Institute网站提供的mask数据。 2. **程序描述** - 程序基于keras(后端为TensorFlow)编写,用于对CT图像进行肺部分割。 - 使用医学图像分割领域较为成熟的UNet模型。 - 评估指标采用Dice系数来衡量分割结果与标准答案的相似度。 3. **验证方法** 在评估过程中采用了五折交叉验证的方法以确保算法准确性。由于实验室服务器资源紧张,目前仅进行了一次初步测试运行。 4. **实验结果** 初步图像分割的结果显示Dice准确率为0.9746569109039286。
  • CBCT_OPENCV_CT割_ct_opencv_cbct_图像处理lung
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    本项目利用OpenCV和计算机断层扫描(CBCT)技术对肺部CT影像进行精准分割与分析,旨在提升医学图像处理效率及准确性。 使用OpenCV可以读取bmp格式的肺部CT图片并准确分割出肺部轮廓。
  • VNET:肿瘤
    优质
    VNET是一款专为医学影像分析设计的人工智能软件,特别擅长于自动识别和精确划分肺部肿瘤区域,提高临床诊断效率与准确性。 网络肺肿瘤分割使用了来自医疗细分十项全能竞赛的数据集。
  • 癌症(Lung-Cancer)检测与割数据集(zip文件, COCO格式, 语义割及目标检测标注)
    优质
    本数据集提供了一系列以COCO格式存储、用于肺部癌症检测和分割的高质量医学影像,包括详细的语义分割和目标检测标注。 肺部癌症检测+分割数据集包含超过1400张图片,标签格式为coco文件,其中包括分类、语义分割及目标检测的标注信息。
  • 结节检测的MATLAB代码 - CT扫描中的癌检测: lung-cancer-detection-in-ct-scans
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB的肺结节检测代码,旨在辅助CT扫描中早期肺癌的识别与分析。 肺结节检测代码matlab许可仅授予出于教育和研究目的使用、复制或修改本软件及其文档的权限,前提是所有副本和支持文档均包含此版权声明及原作者姓名。未经作者同意,不得将该程序用作商业软件或硬件产品的基础。作者不对本软件在任何用途中的适用性做出保证。“按现状”提供,不承担明示或暗示的任何形式担保。 1.0版,2018年5月28日发布。 对于错误/建议,请通过电子邮件联系。 此代码实现了以下论文:N.Khehrah、MSFarid、S.Bilal,“CT扫描中的自动肺结节检测”,提交给国际医学信息学杂志。如果您在研究中使用了该代码,引用上述文献。 文件夹“演示”包含下列文件: 1) main.m 2) segmentation.m 3) temporal_feature.m 4) statistical_feature 5) svmStruct 6) regiongeneration.m 7) regiongeneration1.m 此外,此文件夹还包含了几个肺CT扫描的示例图像。
  • 及针对COVID-19的割数据集(含逾30000幅图像与标注)
    优质
    本研究介绍了肺部详细划分方法,并提供了包含超过30000张图像和标注的COVID-19肺部分割数据集,为相关领域研究提供支持。 该数据集包含了超过30000张肺部图像及其对应的mask标签,主要用于肺部分割以及COVID-19感染的肺部分割研究。数据被划分为训练集、验证集和测试集三个部分,在每个目录下分别包含COVID-19、非COVID肺炎(No-COVID)及正常肺部三种类型的image与gt数据。此数据集适用于UNet、FCN等分割网络模型的训练任务。
  • 实质的自动划技术
    优质
    本研究专注于开发用于医学影像分析的先进技术,特别针对肺部CT扫描图像中的实质部分进行自动化、精确的分割。此技术有望提高疾病诊断与治疗规划的效率和准确性。 一个简单的实现人体肺部轮廓分割的程序,在此基础上可以进行自定义修改以满足需求。
  • 有关割技术探讨
    优质
    本文探讨了针对肺部影像进行精确分割的各种先进技术,分析当前方法的优势与局限,并提出未来研究方向。 这篇关于肺部CT分割的文献非常出色,介绍了四种方法,并且效果都很优秀。
  • 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。