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从短CT图像序列中提取肺癌节结的特征。

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简介:
通过对短CT图像序列的进行分析,得以提取出肺癌节结的显著特征。 进一步的分析也基于短CT图像序列,旨在提取出肺癌节结的特征。

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客服
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  • 基于CT部肿瘤
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    本研究专注于开发一种算法,用于从短CT图像序列中高效准确地提取肺部肿瘤的关键特征,旨在提升早期肺癌诊断与治疗规划的精确度。 短CT图像序列在肺癌节结特征提取中的应用研究
  • 关于CT纹理初步探究
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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。
  • CT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。
  • 用于恶性预测CT扫描分割与-Matlab代码(NoduleX_code)
    优质
    NoduleX_code 是一款利用Matlab开发的工具包,专注于从CT扫描中自动识别并分析肺部结节,通过精确分割和特征提取来评估其恶性风险。 图像分割提取特征的MATLAB代码是论文“使用CT扫描预测肺结节恶性程度的高精度模型”的辅助代码。指示在克隆或下载此存储库后,将相关文件提取到data目录中。这里包含的许多脚本都有几个可用的命令行选项。可以通过运行脚本并使用--help选项查看用法列表。 要求Python版本为2.7,并且需要安装NoduleX_python_requirements.txt需求文件中列出的所有Python软件包。您可以使用以下方法安装它们:pip install -r NoduleX_python_requirements.txt,建议设置虚拟环境。 QIF特征提取需要使用Octave(测试版为4.2.0)或MATLAB(对帮助程序脚本进行了一些修改,请参见QIF_extraction/README.md)。假定运行的系统是POSIX兼容系统(如Linux、MacOS或Windows下的LinuxShell),给出的许多脚本都是用Bash shell语法编写的。 针对验证数据,可以使用keras_CNN/keras_evaluate.py脚本来运行CNN模型,并提供正确的模型文件。
  • Haar
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    简介:本文介绍了一种基于Haar特征的图像处理技术,详细阐述了如何从图像中高效地提取这些特征,为后续的人脸检测等应用奠定基础。 针对输入图像提取其Haar特征的代码可以与大家分享。以下是可运行的示例代码:(此处省略了具体的代码内容及链接分享)
  • CT及脑CT
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    本资料包含详细的肝脏、肺部CT扫描序列图片以及大脑CT影像,适用于医学教育与临床诊断参考。 项目开发过程中使用了部分CT图像,预览详情请参见相关文档或联系团队成员获取更多信息。
  • 检测MATLAB代码 - CT扫描检测: 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。
  • MATLAB
    优质
    本简介探讨在MATLAB环境下进行图像处理技术的应用,重点介绍如何使用该软件高效地提取和分析图像中的关键特征。 寻找功能强大的MATLAB图像处理程序,重点是特征提取方面的工具。
  • Matlab
    优质
    本文章介绍了在MATLAB环境下进行图像处理与分析时,如何有效地提取和利用图像特征的方法和技术。涵盖了边缘检测、角点检测等关键步骤。 适用于机器视觉初学者的文件夹包含直线检测、圆弧提取和角点检测等内容。