肺癌检测代码，应用于CT扫描。

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简介：
该肺结节检测代码，基于MATLAB开发，目前仅以教育和研究用途免费提供，允许用户复制、修改以及在其所有副本和相关文档中包含此版权声明和作者姓名。严格限制，未经作者明确授权，严禁将其作为商业软件或硬件产品的基础进行使用、改写或改编。作者对本软件在各种应用场景下的适用性不作任何形式的保证，并将其“现如当前状态”提供。当前为版本1.0，于2018年5月28日发布。如有任何错误或建议，请通过电子邮件反馈。有关更详细的信息，请访问该软件的实现基础：N.Khehrah、MSFarid、S.Bilal发表的论文“CT扫描中的自动肺结节检测”，提交给国际医学信息学杂志。如果您在研究过程中采用此代码，请务必参考上述论文。该文件夹“演示”内包含以下文件：1)main.m, 2)segmentation.m, 3)temporal_feature.m, 4)statistical_feature, 5)svmStruct, 6)regiongeneration.m, 7)regiongeneration1.m。除此之外，该文件夹还包含一些用于演示处理的肺CT扫描示例图像。 segmentation.m 文件负责图像分割功能。

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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。

肺部CT扫描影像:LUNGCT1

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LUNGCT1展示了一组详细的肺部CT扫描图像，用于医学诊断和研究。这些高分辨率的切片帮助医生识别和评估各种肺部疾病与异常情况。肺部CT扫描图像是一种医学影像技术，全称为计算机断层扫描（Computed Tomography, CT），在呼吸系统疾病的诊断中具有重要作用。通过使用X射线束对身体的特定部位进行切片式扫描，并利用计算机处理生成连续横截面图像，提供体内结构的三维信息。 CT对于肺部疾病的检测非常敏感和特异，能够发现常规胸部X光难以察觉的问题，例如结节、肿块、炎症、感染、纤维化、气胸等。在肺癌早期筛查及肺炎和肺结核诊断中也起着关键作用，并且有助于评估各种间质性疾病。解读CT图像时通常会采用多平面重建（Multiplanar Reconstruction, MPR）、最大密度投影（Maximum Intensity Projection, MIP）以及最小密度投影（Minimum Density Projection, MinIP）等多种技术，以便从不同角度观察肺部的结构和病变情况。具体来说： - **MPR**：允许医生在任意方向查看图像，有助于识别解剖位置。 - **MIP**：显示沿特定路径的最大像素值，常用于显示血管或气道结构。 - **MinIP**：相反地展示最小密度区域，如囊变或空洞。肺部CT中常见的特征包括： - 结节和肿块可能为圆形、类圆的高密度区，大小边缘及内部构造各异。 - 磨玻璃影（Ground-Glass Opacity, GGO）表现为轻度增加的肺实质密度，但仍可看见血管纹理，常见于炎症或早期肿瘤。 - 实变影显示明显的高密度区域如感染或出血。 - 空洞则在病灶内可见低密度区，周围有较高密度边缘。医生会综合考虑患者的临床症状、其他检查结果及CT图像来做出准确判断。此外，在某些情况下，还可以借助CT引导下的活检或治疗操作进行诊断和干预。肺部CT扫描为呼吸系统疾病提供了详尽的信息，并通过多种显示技术帮助医生更精确地评估病情制定相应的医疗计划。

肺部肺炎检测：基于CT扫描的卷积神经网络识别方法-源码

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本项目提供了一种基于CT扫描图像的卷积神经网络模型，用于自动识别和分类肺部肺炎病灶。代码开源可助力医学影像分析研究。卷积神经网络（CNN）在医疗保健行业中已被证明是有效的工具之一，在诸如识别不同类型的癌症以及肺炎等领域有着广泛的应用。本项目展示了如何有效地存储和转换CT扫描图像，并训练一个卷积神经网络来检测患者体内的肺炎。项目的运行需要安装以下软件包：tensorflow、reticulate、tfdatasets、keras、tidyverse及ggplot2等库。为了设置该项目，您需要遵循特定的步骤。由于数据量较大且未直接上传至GitHub，请从官方提供的下载渠道获取所需的数据集（具体网址请自行查找）。进入相关网站后，请点击页面上的“下载（2 GB）”按钮来获得项目所需的文件。

基于随机森林的肺癌亚型分类MATLAB代码- Lung_Cancer_Subtype_Classification: 根据患者CT扫描...

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本项目提供了一套利用随机森林算法进行肺癌亚型分类的MATLAB代码。通过分析患者的CT扫描数据，实现对不同类型的肺癌进行准确分类，为临床诊断和治疗方案的选择提供支持。随机森林图像matlab代码使用CNN的肺癌亚型分类入门演示版random_forest.ipynb包含癌症亚型分类管道的Python源代码及MATLAB源代码，用于从3D原始图像生成2D联合直方图（.csv）的肺癌数据集。该文件还提供了每一步检测管线的数据可视化，并展示了如何在自己的数据集上进行训练的示例。所需依赖关系为：Python 3.4、TensorFlow 1.3和Keras 2.0.8。使用方法及结果详情，请参阅作者的相关学士论文《基于多模态CT的2D联合直方图的肺癌亚型深度学习分类器》，以获取更多详细信息。

基于3D卷积神经网络的CT图像在肺癌检测中的应用研究

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本研究旨在探索3D卷积神经网络在肺部CT影像分析中的效能，专注于提高早期肺癌检测的准确率与效率。通过深度学习技术的进步，本项目致力于优化医疗诊断流程，为临床实践提供精准有效的辅助工具。肺结节的早期发现对于成功诊断和治疗肺癌至关重要。许多研究人员尝试了多种方法来实现这一目标，例如阈值化、计算机辅助诊断系统、模式识别技术和反向传播算法等。最近，卷积神经网络（CNN）在多个领域展现出了广阔的应用前景。在这项研究中，我们采用3D CNN技术，并使用LUNA 16数据集对早期肺癌进行检测。首先，通过阈值化技术对原始图像进行了预处理步骤。随后，利用Vanilla 3D CNN分类器来判断图像是癌变还是非癌变状态。实验结果显示，在与现有方法的比较中，本研究的方法能够达到约80%的准确率，这表明该方案具有良好的性能表现。

Python在肺癌图像检测中的应用:Lung_Cancer_Detection_Using_Python

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本研究探讨了利用Python编程语言进行肺癌早期诊断的方法，通过分析医学影像数据，开发有效的机器学习模型以提高疾病识别准确性。使用Python检测肺癌的数据集来自癌症影像档案库（TCIA）。代码文件包括以下几个部分： - PredictCancer.py：用于测试图像的最终程序。 - NeuralNetwork.py：利用SKlearn的MLP学习功能，并用pickle保存权重。 - LungCancerTrain.py：所有训练所需的图像处理技术和相关代码均在此编写。 - Dataset_create.py：创建正例和负例文件夹的脚本。

用于肺结节恶性预测的CT扫描图像分割与特征提取-Matlab代码（NoduleX_code）

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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。

Kaggle肺癌检测冠军方案及代码解析

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本篇文章详细解读了在Kaggle比赛中获得肺癌检测项目冠军的解决方案和相关代码，旨在帮助读者深入理解该模型的设计思路和技术细节。 Kaggle肺癌检测比赛第一名的解决方案及代码可以提供给有兴趣的研究者参考学习。这些资源详细介绍了如何使用机器学习技术来提高肺癌诊断模型的准确性，并分享了相关的实现细节与数据处理方法，对于从事医学影像分析领域的研究者来说具有很高的价值和实用性。