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李纯明教授关于MICO的论文及代码解析:用于MRI偏场估计和组织分割

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简介:
李纯明教授发表了一篇关于MICO的论文,并提供了相应的代码。该研究旨在利用MICO方法进行MRI图像中的偏场估计以及不同组织类型的精确分割,为医学影像分析提供新的工具和技术支持。 这篇文章是李纯明于2014年发表在《Magnetic Resonance Imaging》上的一篇文章,与他此前发表的论文《A Robust Parametric Method for Bias Field Estimation and Segmentation of MR Images》(CVPR 2009)和《MRI tissue classification and bias field estimation based on coherent local intensity clustering: a unified energy minimization framework》(IPMI 2009)相关。

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  • MICOMRI
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    李纯明教授发表了一篇关于MICO的论文,并提供了相应的代码。该研究旨在利用MICO方法进行MRI图像中的偏场估计以及不同组织类型的精确分割,为医学影像分析提供新的工具和技术支持。 这篇文章是李纯明于2014年发表在《Magnetic Resonance Imaging》上的一篇文章,与他此前发表的论文《A Robust Parametric Method for Bias Field Estimation and Segmentation of MR Images》(CVPR 2009)和《MRI tissue classification and bias field estimation based on coherent local intensity clustering: a unified energy minimization framework》(IPMI 2009)相关。
  • 博士LBF_v0.1图像RAR
    优质
    这段RAR文件包含了李纯明博士研发的LBF_v0.1版本图像分割代码,适用于计算机视觉领域的研究人员和开发者使用。 李纯明博士的图像分割代码LBF_v0.1.rar是我精心搜集到的关于分割的matlab代码,现在分享给大家!
  • 博士_B_主页_MATLAB;图像
    优质
    李纯明博士是一位专注于MATLAB及图像分割技术的研究者。他在相关领域有深入研究,并通过个人主页分享知识与成果。 李纯明博士的图像分割源代码可以用于各种图像,并且可以直接运行。
  • 博士水平集图像
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    这段简介可以描述为:李纯明博士的水平集图像分割代码是一款由知名学者李纯明开发的专业图像处理工具。该软件基于先进的水平集理论,提供精准高效的图像分割功能,适用于科研和工程领域中的复杂图像分析需求。 本代码实现了李纯明博士提出的带有偏移场的水平集图像分割算法。
  • Python
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    这段Python代码专为医学影像分析设计,用于自动化地从CT或MRI图像中精确分割出肺部组织区域。 使用Python语言实现CT图像的肺实质分割,并提取肺实质模板。
  • MatlabRAR
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    本RAR文件包含用于肺部CT图像自动分割的Matlab代码和相关资源。旨在帮助研究人员和医学影像技师快速实现肺部区域的精确识别与提取。 方法请参见相关博客文章,在该文中提供了可以直接运行的dcm文件。
  • 算思维学应(CECC).pdf
    优质
    本文档由李晓明撰写,深入探讨了作者对于计算思维的基本理念及其在教育中的具体应用方法,尤其关注于如何通过教学实践培养学生的计算思维能力。文档内容详细分析了计算思维的核心概念,并结合案例研究展示了其在课堂上的有效实施策略。 计算思维是一种理解和解决问题的方法,它借鉴了计算机科学的原则和技术。在教育领域中,计算思维被定位为一种重要的技能培养目标,旨在帮助学生发展逻辑推理、抽象化和系统设计等方面的能力。通过学习计算思维,学生们能够更好地应对复杂问题,并学会如何利用技术工具来优化解决方案的设计与实现过程。
  • MATLABMRI脑肿瘤
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB开发的MRI图像处理工具包,专注于自动检测和分割脑部肿瘤区域。利用先进的图像分析算法和技术,旨在提高医学影像诊断效率与准确性。 MRI脑肿瘤分割的Matlab代码需要重新编译GUI才能运行。
  • PyTorchUnetMRI肝脏图像数据集(适毕业设).zip
    优质
    本资源包提供基于PyTorch框架下的Unet模型实现的MRI肝脏图像自动分割代码与相关训练数据集,特别适合进行深度学习项目或毕业设计研究。 基于PyTorch+Unet进行MRI肝脏图像分割的源码及数据集(毕业设计).zip 主要针对计算机相关专业的毕设学生以及需要项目实战练习的学习者。该项目同样适用于课程设计或期末大作业,包含全部项目源码,并且经过严格调试确保可以直接运行。
  • 凸优化耦合模型在大脑MRI图像自动校正
    优质
    本研究提出一种利用凸优化方法构建的耦合模型,旨在提高大脑MRI图像自动分割精度,并实现高效的偏场校正,为神经科学研究提供有力工具。 磁共振(MR)图像的准确分割依然面临挑战,主要原因是强度不均匀性,通常被称为偏置场。虽然近期研究使用了带有几何约束条件的活动轮廓模型来处理这一问题,但大多数方法在进行MRI数据分割前需要执行预处理步骤以解决偏置场的影响。 本段落提出了一种新颖且自动化的变分法,在对具有显著强度不均匀性的大脑MR图像进行分割时同时校正偏置。首先定义了一个用于小区域中像素聚类的目标函数,其中的聚类中心包含一个乘数因子来估计邻域内的偏差值。为了减少噪声影响,局部强度变化通过不同均值和方差的高斯分布模型描述。 接着将目标功能扩展至整个图像领域,并使用Split Bregman理论计算重构的能量函数以获得全局最优解并使结果不受算法初始化的影响。该方法的一大优势在于其结果不依赖于初始设置,从而实现可靠且完全自动化的应用。即使在7T MR图像上也能有效估计普通轮廓的偏差情况。 此外,模型还能区分强度分布相似但方差不同的区域。所提出的方法已在多种成像方式获得的数据集上进行了严格的验证,并取得了令人满意的结果。