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【红细胞提取】利用MATLAB进行血液细胞形态特征检测(采用均值滤波)【附MATLAB源码 4504期】.mp4

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简介:
本视频教程详细介绍了使用MATLAB进行红细胞形态特征分析的过程,包括应用均值滤波技术优化图像质量,并提供完整的代码供学习参考。 Matlab研究室上传的视频均配有完整的可运行代码,经过测试确认有效,适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包含主函数main.m以及用于调用的其他m文件;无需额外操作即可直接运行,并显示预期的效果图。 2. 运行所需的Matlab版本为2019b。若在运行过程中遇到问题,请根据提示进行相应修改,或寻求帮助(如通过私信联系博主)。 3. 具体的操作步骤如下: - 步骤一:将所有文件放置于Matlab的当前工作目录中; - 步骤二:双击打开main.m文件; - 步骤三:点击运行,等待程序执行完毕后即可得到结果。 4. 若需要更多服务或支持(例如获取博客、资源代码,期刊复现,定制化Matlab编程需求或是科研合作等),可以联系博主进行咨询。

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  • MATLAB)【MATLAB 4504】.mp4
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    本视频教程详细介绍了使用MATLAB进行红细胞形态特征分析的过程,包括应用均值滤波技术优化图像质量,并提供完整的代码供学习参考。 Matlab研究室上传的视频均配有完整的可运行代码,经过测试确认有效,适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包含主函数main.m以及用于调用的其他m文件;无需额外操作即可直接运行,并显示预期的效果图。 2. 运行所需的Matlab版本为2019b。若在运行过程中遇到问题,请根据提示进行相应修改,或寻求帮助(如通过私信联系博主)。 3. 具体的操作步骤如下: - 步骤一:将所有文件放置于Matlab的当前工作目录中; - 步骤二:双击打开main.m文件; - 步骤三:点击运行,等待程序执行完毕后即可得到结果。 4. 若需要更多服务或支持(例如获取博客、资源代码,期刊复现,定制化Matlab编程需求或是科研合作等),可以联系博主进行咨询。
  • MATLAB
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    本研究采用MATLAB图像处理技术,致力于高效准确地从显微镜图片中自动提取和分析红细胞,以期为血液学研究提供新的工具和技术支持。 使用MATLAB工具对血液图片进行处理,完成图像分割并提取血液细胞的形态特征。通过识别红色边界矩形,在原图上框选出血液区域。如有问题,请发送邮件联系。
  • 计数】学算法分割的MatlabGUI).zip
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    本资源提供了一套基于形态学方法实现红细胞自动识别与计数的MATLAB程序及图形用户界面,适用于生物医学图像处理研究和教学。 【细胞分割】基于形态学算法实现红细胞计数的MATLAB源码包含GUI功能的压缩文件。
  • 混合的数据集
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    本数据集包含红白细胞混合样本的详细信息,旨在支持医学研究与自动分类算法开发,促进血细胞分析技术的进步。 血液细胞数据集(红+白细胞)包含有关红细胞和白细胞的详细信息。此数据集可用于研究、分析及机器学习模型开发等多种用途。
  • MATLAB机器视觉技术识别异常(通过颜色分析)【MATLab 4498
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    本项目运用MATLAB机器视觉技术,通过颜色分析识别血液样本中的异常细胞,提供了一套详细的代码实现方案。适合科研与教育使用。 在上发布的有关Matlab的资料都包含有对应的代码,并且这些代码均经过测试可以运行,非常适合编程新手。 1、压缩包内容: - 主函数:main.m; - 调用函数:其他m文件;无需单独运行。 - 运行结果效果图。 2、适用版本: 本套资料适用于Matlab 2019b。如果在使用过程中遇到问题,请根据提示修改代码或寻求帮助。 3、操作步骤: 步骤一:将所有文件放置于当前的MATLAB工作目录中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等待程序执行完毕以获取结果; 4. 仿真咨询 对于需要进一步服务的情况,请联系博主或通过博客文章中的联系方式进行沟通。 - 完整代码提供(如博客资源的完整版) - 科研项目复现(例如期刊论文、参考文献的内容再现) - MATLAB程序定制开发 - 科学研究合作 图像识别相关应用包括但不限于:表盘识别,车道线检测,车牌自动读取,答题卡解析,电器设备辨识,跌倒监控系统设计,动物分类器构建,发票信息提取与分析工具的搭建;服装类型区分算法实现;汉字字符集学习模型训练;红绿灯状态判断技术研究;火灾预警机制开发等。此外还有疾病图像诊断、交通标志识别方案制定和口罩佩戴检测程序编写等内容。同时提供以下领域的技术支持:裂缝探测器,目标追踪系统设计与优化策略实施,驾驶员疲劳监测算法实现,身份证自动读取及验证功能模块开发;人民币钞票面额快速辨识技术研究等。其他方面包括数字字母图像处理、手势识别应用软件研发以及树叶分类模型训练等内容。水果品质分级方案制定, 条形码扫描仪设计与优化策略实施,产品瑕疵检测系统构建和芯片质量评估工具的研发也在服务范围内;指纹识别算法的实现同样在提供支持之列。 以上所有功能和服务均基于Matlab进行开发或研究,并可根据用户需求定制化调整。
  • 分割】与分水岭算法计数的MATLAB.zip
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    本资源提供了一套基于MATLAB实现的细胞图像处理方案,通过应用中值滤波和分水岭变换技术来精确地识别并统计细胞数量。该工具包适用于生物医学研究领域内的细胞分析工作,能够有效提升细胞计数与分割的准确性和效率。 【细胞分割】基于中值滤波+分水岭法实现细胞计数的MATLAB源码ZIP文件。
  • MATLAB计数
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    本研究介绍了一种基于MATLAB开发的自动化细胞计数方法,通过图像处理技术精确识别和量化显微镜下的细胞数量,提高生物医学研究效率。 用MATLAB实现细胞计数功能,能够对粘连细胞进行计数。
  • 外周、白小板的目标数据集
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    本数据集包含外周血液中红细胞、白细胞及血小板的详细目标检测信息,适用于医学研究与自动化医疗分析。 随着医疗技术的快速发展,计算机视觉在医学领域的应用越来越广泛,特别是在显微镜下血液细胞的检测和分析方面。为了支持医学图像处理和目标检测算法的发展,“外周血液细胞目标检测数据集(红细胞、白细胞和血小板)”应运而生。该数据集包含728张图片,并以VOC格式进行了详细标注,为医学图像分析提供了宝贵的数据支撑。 在数据集中,每一张图片都是通过显微镜拍摄的血液样本图像,这些图像中的细胞目标包括红细胞、白细胞和血小板三种类型。每一种细胞在血液中承担着不同的生理功能:红细胞负责运输氧气和二氧化碳;白细胞参与免疫反应;而血小板则参与血液凝固过程。通过对这些细胞的准确识别和定位,医学研究者可以对血液疾病的诊断与治疗提供更加精确的支持。 数据集的标注信息使用了PASCAL VOC(Visual Object Classes)格式,这种格式广泛应用于目标检测和图像识别领域。每一张图片都配有一份对应的.xml格式的标注文件,这些文件详细描述了图像中各个细胞的边界框坐标及每个目标的类别标签。这样的详细信息使得机器学习算法能够清晰地区分不同类型的细胞,并在训练过程中精确地学习细胞的形状、大小和分布特征。 这个数据集不仅仅是一个简单的图片集合,它还是一个经过专业标注的医学图像资源库。它为研究人员和开发者提供了一个强大的工具,用于训练和验证包括YOLO(You Only Look Once)、Faster R-CNN、Mask R-CNN等在内的先进目标检测模型。这些模型能在自动化血液细胞检测中起到重要作用,它们通过识别和分类细胞来极大地提高分析速度,并降低手工分析可能带来的误差。 在实际应用中,血液细胞的自动识别系统可以用于多种场景,比如自动化血常规检查、血液疾病的早期筛查以及前期筛选等。这对于临床诊断来说具有极大的帮助。例如,在急性感染或血液疾病的诊断过程中,准确快速地识别白细胞的数量和形态变化对于评估病情和制定治疗方案至关重要;而血小板的数量和形状分析在诊断如血小板减少症等疾病中也非常重要;此外,红细胞的形态分析可以揭示贫血等多种疾病的线索。 利用这个数据集,研究人员可以开发出更为精确的血液细胞分析模型,并且通过机器学习技术不断优化这些模型。这将有助于提高医疗检测的准确性和效率。随着数据集的不断完善和机器学习技术的进步,未来的血液细胞检测将会变得更加智能化,为临床诊断提供更加可靠的技术支持。 总结而言,这一数据集的发布对于推动医学图像分析技术的发展具有重要意义。它不仅为研究人员提供了宝贵的研究资源,也为医疗行业带来了技术革新的可能性。随着技术和数据集的不断进步和丰富,未来血液细胞分析将变得更加快捷准确,并为临床诊断提供强有力的支持。
  • 、白小板的目标数据集
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    本数据集包含了丰富的红细胞、白细胞及血小板图像样本,旨在支持医学界对血液成分进行精准目标检测与分析研究。 目标检测数据集包括红细胞、白细胞和血小板的图像及标注文件,共有874张图片和对应的874个XML文件。