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CT图像用于肺结节的检测。

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简介：
该论文通过一幻灯片的形式，对肺结节的检测和可视化流程进行了详尽的阐述，同时还提供了相应的结果图像以供参考。

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  • 肺结节的CT图像检测
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    本项目专注于研发用于肺部结节早期诊断的计算机断层扫描（CT）图像分析技术。通过先进的算法和机器学习方法，旨在提高肺结节识别的准确性和效率，助力临床医生进行精准医疗决策，从而有效提升患者治疗效果及生活质量。 该论文以幻灯片形式详细介绍了肺结节检测与表示的整个过程，并附有相关结果图像。
     
  • 肺结节检测的MATLAB代码 - CT扫描中的肺癌检测: lung-cancer-detection-in-ct-scans
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    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。
     
  • 基于PyTorch的医学影像分析系统——用于3D-CT影像的肺结节检测
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    本项目开发了一个基于PyTorch框架的医学影像分析系统，专注于自动检测3D-CT影像中的肺部结节。 Python 2.7.15 和 PyTorch 1.0.0 的数据预处理分为两个阶段：step1 和 step2。 在第一步中，主要进行去噪、坐标转换、统一分辨率、提取感兴趣区域（ROI）和标签等操作。最终输出不是切片形式的数据，而是准备过程中的中间3D图像结果（各个图片的尺寸可能不同）。这些步骤可以在 `./work/preprocess` 目录下通过运行 `python prepare.py` 来生成相应的文件。 第二阶段包括从数据中裁剪出3D-patch、挖掘困难负样本、进行数据增强和拼接等操作。此外，测试阶段还需要对输入的数据进行切割并合并结果。需要注意的是，在训练和测试过程中使用的patch大小是不同的：训练时为（None,1,128,128,128），而测试时则为（None,1,208,208,208）。 在第一阶段预处理完成后，生成的文件包括 `name_clean.npy` 和 `name_label.npy`。第二阶段的数据准备直接封装到了 DataBowl3Detector 类中，并且该类会使用 step1 产生的中间结果进行进一步的操作。输入 stage1 的 numpy 文件为 name_clean.npy 和 name_label.npy；而输入到 stage2 的 numpy 文件则分别为 name_pbb.npy 和 name_lbb.npy。 这两个阶段的预处理过程是交替执行的，以确保数据能够顺利地从准备阶段过渡到训练和测试阶段。
     
  • 基于CT影像的肺癌医学图像检测
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    本研究聚焦于开发先进的计算机断层扫描(CT)技术，旨在提高肺癌早期诊断的准确性和效率。通过分析大量CT影像数据，我们致力于创建高效的自动化检测系统，以辅助临床医生快速识别疑似病例，从而为患者提供及时有效的治疗方案。 肺部CT图像病变区域检测是辅助诊断肺病的关键技术之一。这项技术通过自动分析CT影像，并提供病变区域的位置、尺寸等相关信息，帮助放射科医生做出更准确的判断，有助于早期发现并治疗肺部疾病。
     
  • 肺结节CT图像的目标检测数据集（适用于YOLOV5的目录格式）：医学影像分析
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    本数据集专为YOLOv5设计，包含大量肺结节CT图像，旨在促进医学影像中目标检测的研究与应用，特别是在肺部疾病早期诊断领域。 项目包含智能小车赛道场景目标检测数据集（6分类），采用YOLO标注格式的txt文件存储，并按YOLOV5文件夹结构保存，可直接用于训练目标检测模型而无需额外处理。 该数据集中还包括肺结节CT图像的目标检测数据，分为1类：肺结节。整个数据集大小为6MB，包含训练集和测试集两部分： - 训练集（datasets-images-train）包括220张图片及对应的220个标签txt文件。 - 测试集（datasets-images-val）则由28张图片及其对应数量的标签txt文件组成。 此外，项目还包括检测类别的字典文本段落件。为了便于查看数据情况，提供了一个可视化py脚本，在随机传入一张图片后可以绘制边界框，并保存在当前目录中。该脚本无需修改即可直接运行使用。
     
  • 关于肺结节CT图像纹理特征的初步探究
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    本研究旨在探讨肺结节CT影像中的纹理特征，通过分析不同类型的肺部结节在CT扫描中的表现，以期为临床诊断提供新的视角和依据。 主要是从肺结节CT图像中提取纹理特征，这种方法非常适用于大家使用。
     
  • 肺结节CT影像检测与分割方法的研究_孙申申.zip
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    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。
     
  • 肺结节CT影像分割的研究进展
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    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。
     
  • 基于YOLO v5s的结节检测及3D神经网络分类器的CT影像肺结节分级方法
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    本研究提出了一种结合YOLOv5s算法进行高效肺结节检测和利用3D卷积神经网络实现精准结节分级的创新方法，显著提升CT影像中肺结节的识别与评估效率。 本段落提出了一种基于YOLO v5s模型的肺结节检测方法，并结合了3D卷积神经网络（CNN）分类器来提高检测准确性和灵敏度，从而有助于早期肺癌诊断。 首先，利用预训练的YOLO v5s模型进行初步目标定位。这一阶段的目标是识别CT图像中的可疑区域。为了适应特定任务需求，研究团队使用包含397张CT影像的数据集对YOLO模型进行了再训练，并将置信水平设置为0.3以确保尽可能多地捕捉到潜在结节，即使这意味着可能会产生更多的假阳性结果。 在初步检测的基础上，引入了3D CNN分类器来进一步分析和确认可疑区域。该分类器通过深度学习技术识别出更复杂的特征模式，从而更好地区分真正的肺部结节与非相关结构或噪声区域。 为了评估这一方法的有效性，研究团队使用LUNA 16数据集进行了测试。这个数据集中包含了888张CT图像以及标注的1186个实际结节位置和400,000多个背景（即没有病变）区域的信息。 实验结果显示，在YOLO模型设定较低置信水平时，虽然假阳性数量增加但确实检测到了大部分潜在的目标。而3D CNN分类器在后续处理中显著减少了误报，并提高了对真实结节的识别率。例如，当使用50%作为置信阈值时，初步阶段可以捕捉到294个可疑区域中的大多数（即大约三分之二的真实结节），经过进一步分析后准确性得到了提升。 总之，该研究通过结合YOLO v5s模型和3D CNN分类器构建了一个分层次的肺部结节检测框架。这种方法不仅减少了假阴性率而且提高了对小尺寸或边缘区域结节的识别能力，在临床实践中具有潜在的重要意义。未来的研究可以进一步优化算法性能、减少计算资源需求并改善处理CT图像中的噪声和伪影问题，以提高整体诊断效率与准确性。