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MURA-X射线分类：利用MURA数据集对带有肌肉骨骼问题的X射线影像进行归类

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简介：
本项目运用深度学习技术，基于MURA数据集分析与识别含有肌肉骨骼异常的X光片，并对其进行精准分类。旨在提升医学图像诊断效率和准确性。 在使用MURA数据集对具有骨骼肌肉疾病的X射线图像进行异常分类的研究中，应用了OpenCV的图像预处理技术以及图像增强方法，并训练了逻辑回归、带有RBF核的支持向量机（SVM）、装袋和梯度提升等模型。这些方法达到了55%的精度水平。通过采用数据增强技术和训练卷积神经网络（CNN）模型，进一步扩大了训练数据集的规模，从而将测试准确性提高到了60%。

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  • MURA-X射线分类：利用MURA数据集对带有肌肉骨骼问题的X射线影像进行归类
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    本项目运用深度学习技术，基于MURA数据集分析与识别含有肌肉骨骼异常的X光片，并对其进行精准分类。旨在提升医学图像诊断效率和准确性。 在使用MURA数据集对具有骨骼肌肉疾病的X射线图像进行异常分类的研究中，应用了OpenCV的图像预处理技术以及图像增强方法，并训练了逻辑回归、带有RBF核的支持向量机（SVM）、装袋和梯度提升等模型。这些方法达到了55%的精度水平。通过采用数据增强技术和训练卷积神经网络（CNN）模型，进一步扩大了训练数据集的规模，从而将测试准确性提高到了60%。
     
  • 肌肉骨骼医学影像数据集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。
     
  • X射线安检影像数据集.zip
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    本资料包包含一个用于训练和测试机器学习模型的X射线安检图像数据集，旨在提高安全检查系统的准确性与效率。 X光安检图像数据集包含训练集和测试集。其中训练数据集共有大约4000张X光照片，验证数据集则有约900张X光照片。这些数据用于安检AI模型的训练与验证。
     
  • X射线影像噪声分析
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    本研究专注于探讨X射线成像技术中的噪声来源及其对图像质量的影响，旨在通过深入分析提出有效的降噪策略。 该文档主要阐述了X射线图像成像的原理以及在成像过程中引入的各种噪声类型，并详细介绍了每个步骤中产生的特定类型的噪音。这对于研究如何去除X射线图像中的噪声的同学来说，将是一个非常有用的资源。
     
  • CBIS-DDSM：乳腺癌X射线影像数据集
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    CBIS-DDSM是包含大量乳腺癌X射线影像的数据集，用于支持计算机辅助诊断研究和算法开发。 CBIS-DDSM（乳腺癌X射线图像）包含有标记的图像。
     
  • 骨骨折检测：X射线图像中的Bone-Fracture-Detection
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    Bone-Fracture-Detection项目专注于利用X射线影像技术进行精确的骨骼骨折诊断，旨在提高医疗领域中骨折检测的速度与准确性。 骨骨折检测：担忧表情符号 X射线图像中的数据扩充与预处理用于提高骨折检测的准确性： 1. 腕部桡骨远端骨折诊断： 1.1 引言 这部分内容介绍了使用更快的RCNN技术，以识别和定位腕部X射线影像中桡骨远端（尺骨头）骨折。研究基于38张高分辨率图像进行训练，每张图片尺寸可达1600×1600像素。结果表明，在准确度(ACC = 0.96) 和平均精度(mAP = 0.866) 上均优于专业医生和放射科医师的诊断水平（仅达ACC= 0.7）。然而，也存在一些挑战：例如，骨折裂缝可能尺寸微小且形态多样，这使得检测过程变得复杂。更快的RCNN技术的优势在于其能够处理高分辨率图像，并在基于少量样本的情况下依然保持较高的训练精度。 这项研究的主要任务包括： - 确定腕部桡骨远端是否发生骨折。 - 准确识别出骨折的具体位置。 1.2 更快的RCNN 更快的RCNN模型由三部分组成：用于分类及生成特征图谱的深度卷积神经网络，以及区域提案机制。
     
  • CoronaHack 胸部X射线数据集 - 数据集
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    CoronaHack胸部X射线数据集是一个汇集了大量胸部X光影像的数据集合，旨在帮助研究者和开发者通过机器学习技术识别并分析新冠肺炎在肺部的影响。该数据库包含了疑似感染新冠病毒患者的X光图像，并附带详细的标注信息，以便于进行疾病早期检测与诊断的研究工作。 电晕-COVID19病毒对健康个体的呼吸系统产生影响，胸部X射线是识别该病毒感染的重要成像方法之一。通过使用Chest X-Ray数据集，可以开发一个机器学习模型来区分健康患者与受肺炎（Corona）感染患者的X光片，并为AI应用程序提供动力以更快地测试Corona病毒。相关的数据文件包括：Chest_xray_Corona_dataset_Summary.csv、Chest_xray_Corona_Metadata.csv以及包含数据集的压缩包Coronahack-Chest-XRay-Dataset_datasets.zip。
     
  • X射线图像增强代码_zip_betqu5_perfect991_x射线影像处理技巧
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    本资源提供一套针对X射线图像增强的Python代码和算法，旨在改善低剂量X射线成像质量。包括多种滤波器应用及对比度提升技术，适用于医学影像分析与研究。 本代码用于增强x射线图像的强度，并使用MATLAB编程语言编写。
     
  • Matlab分时代码-MuscleParamOptimizer：针对肌肉骨骼模型中的肌肉肌腱参数进行优化的脚本与模型
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    MuscleParamOptimizer是一款基于Matlab开发的分时代码工具，专门用于优化肌肉骨骼模型中肌肉和肌腱的参数。通过精确调整这些关键组件的属性，该工具能够提高生物力学研究和运动模拟的准确性和效率。 根据Zajac（1989）的研究，本存储库包含一个MATLAB包，该包实现了一种算法，用于优化由三维力-长度-速度曲线定义的Hill型肌肉模型参数。此算法具有通用性，但具体实现是为生物力学分析软件中的肌肉骨骼模型设计的。此外，该存储库可用作以下文献的辅助材料： @article{modenese2016estimation, title={Estimation of musculotendon parameters for scaled and subject specific musculoskeletal models using an optimization technique}, author={Modenese, Luca and Ceseracciu, Elena and Reggiani, Monica and Lloyd, David G}, journal={Journal of biomechanics}, volume={49}, number={2}, pages={141}
     
  • 包含1024例的乳腺癌X射线影像数据库
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    这是一个庞大的乳腺癌X射线影像数据集，包含了1024例详细的医学图像和相关病例信息，旨在支持科研人员进行深入研究与分析。 该数据集包含1024例乳腺癌X射线图像。