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dual-gan-medical-image-segmentation：基于无监督学习的脑肿瘤扫描图像分割

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简介：
Dual-GAN-Medical-Image-Segmentation项目采用新颖的双GAN架构进行无监督学习，旨在提高脑肿瘤扫描图像的自动分割精度与效率。 我们使用提出的DualGAN架构对脑肿瘤扫描进行无监督的图像分割。DualGAN的数据集使用的数据包括本研究作者收集的样本。所需软件环境如下：Python（版本2.7或更高），配备NVIDIA GPU + CUDA 8.0 + CuDNN v5.1，TensorFlow 1.0或更新版本以及MATLAB（用于初始图像处理和计算DICE分数）。 准备步骤包括运行prepareimgs.m MATLAB文件。原始图片（领域A）将从.mat文件生成，并保存在/datasets/med-image/train/A 文件夹中；经过分割的图片（领域B），即突出显示肿瘤区域的图像，也将被创建出来。

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  • dual-gan-medical-image-segmentation：基于无监督学习的脑肿瘤扫描图像分割
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    Dual-GAN-Medical-Image-Segmentation项目采用新颖的双GAN架构进行无监督学习，旨在提高脑肿瘤扫描图像的自动分割精度与效率。 我们使用提出的DualGAN架构对脑肿瘤扫描进行无监督的图像分割。DualGAN的数据集使用的数据包括本研究作者收集的样本。所需软件环境如下：Python（版本2.7或更高），配备NVIDIA GPU + CUDA 8.0 + CuDNN v5.1，TensorFlow 1.0或更新版本以及MATLAB（用于初始图像处理和计算DICE分数）。 准备步骤包括运行prepareimgs.m MATLAB文件。原始图片（领域A）将从.mat文件生成，并保存在/datasets/med-image/train/A 文件夹中；经过分割的图片（领域B），即突出显示肿瘤区域的图像，也将被创建出来。
     
  • 利用DCGAN在3D MRIs中检测脑肿瘤：从脑图像扫描中进行脑肿瘤分割
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    本研究采用DCGAN模型对3D MRI影像数据进行处理，旨在实现自动化的脑肿瘤分割与识别，提高医学诊断效率和准确性。 使用DCGAN在3D MRI图像上检测脑肿瘤的方法，在TensorFlow平台实施的DCGAN能够有效地对脑部扫描进行肿瘤分割。语义分割是医学影像分析中的关键环节，深度学习技术的进步为此领域带来了重要的影响。 将输入图像中的像素分类为特定类别，这是计算机视觉研究中一个广泛探讨的问题。目前最常用的解决方法之一就是训练神经网络来预测一组图像的类别，并通过两种策略进行后续的操作：一种是对预测结果与输入图象的关系求导；另一种是分析特征图以确定哪些区域对最终预测有关键影响。 这里采用的方法被称为“尝试分割图像，然后将生成器和鉴别器中的部分重新用作受监督任务的特征提取器”。由于GAN学习过程的独特性以及缺乏明确的成本函数设定，使得它在表示学习方面具有独特的优势。手动从磁共振成像（MRI）中分割病变或肿瘤会耗费医生大量时间，这些宝贵的时间本可以用于更具挑战性和创新性的医疗工作上。此外，在处理大规模数据集时，这种自动化方法能够显著提高效率和准确性。
     
  • Matlab肿瘤图像分割代码 - Brain-Tumor-Detection-using-Image-Processing: 脑肿瘤检测...
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    本项目使用MATLAB开发，旨在通过图像处理技术实现脑肿瘤自动检测与分割。提供源码及相关文档，适用于医学影像分析研究。 在医学领域中使用MATLAB从MRI图像中提取脑肿瘤是至关重要的任务之一。随着受肿瘤影响的人数增加以及各种因素的影响（如生活习惯和环境污染），鉴定肿瘤成为了一个日益突出的问题。定位肿瘤是一项挑战，因为它需要深厚的人体解剖学知识，并且耗时较长。 该项目的目标是从患者的大脑MRI扫描图像中检测并提取脑肿瘤。该方法结合了分割技术和形态学运算，这些是图像处理的基本概念。通过使用MATLAB软件，可以从大脑的MRI扫描图像中高效地识别和提取出肿瘤区域。 首先，我们需要编写一个程序来快速获得结果，并尽量减少计算时间。在执行代码时，在MATLAB环境中打开并运行以下示例： ```matlab I = imread(C:\Users\NarenAdithya\Desktop\5.jpg); ``` 此段代码用于读取存储于指定路径的图像文件，以便进行后续处理和分析。
     
  • MATLAB肿瘤图像分割代码—高级3D脑肿瘤分割示例...
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    本项目提供基于MATLAB的高级3D脑肿瘤图像分割代码，采用先进的图像处理技术，实现对复杂脑部结构中肿瘤区域的精准识别与分离。 此存储库使用基于产品示例的代码“使用深度学习进行3-D脑肿瘤分割”。该示例采用BRaTS数据集，这是一个包含四个通道或模态的大脑体积表示的数据集。这里的高级示例如何实现是与弗莱堡大学研究团队合作的结果，并且这些例子是根据具有七种模式头颈数据集的论文开发出来的。 这项工作之后是在NVIDIA GTC会议上的演讲，题目为“使用MATLAB从桌面到云端扩展您的深度学习研究：为头颈部肿瘤分割实施多个AI实验”，重点展示了如何利用该工具进行一些高级功能。本存储库将包含我提供的代码和一个博客以更详细地介绍相关工作。 在ParameterSweepingWithExpMgr中，我们修改了大脑分段的代码来展示如何使用ExperimentManagerApp来进行一次留一法分析以及贝叶斯优化（用于确定超参数）。
     
  • 脑肿瘤分割：利用MATLAB在MRI图像中识别肿瘤
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    本项目运用MATLAB软件，在磁共振成像（MRI）数据上开发算法，实现对脑部肿瘤的有效分割与精准定位。 图像分割可以通过多种方法实现，包括阈值、区域生长、流域以及等高线技术。这些传统的方法存在一些局限性，但新提出的技术可以有效克服这些问题。 在处理肿瘤相关的信息提取过程中，首先需要进行预处理步骤：移除头骨以外的无用部分，并应用各向异性扩散滤波器来减少MRI图像中的噪声。接下来使用快速边界盒（FBB）算法，在MRI图像上标记出肿瘤区域并框选出来。然后选取这些被标注为边界的点作为样本，用于训练一类支持向量机(SVM)分类器。 最终通过SVM对边界进行精确的分类处理，从而实现有效提取和识别肿瘤的目的。
     
  • Matlab肿瘤图像分割代码 - 利用Watershed算法的脑肿瘤检测: 脑...
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    这段代码利用MATLAB实现基于Watershed算法的脑部肿瘤自动分割。通过图像处理技术精准定位和区分肿瘤区域，为临床诊断提供有力支持。 MATLAB图像分割肿瘤代码采用分水岭算法进行脑肿瘤检测。此方法结合了分割和形态学运算的基本概念，在处理大脑MRI扫描图像以检测和提取肿瘤方面具有应用价值。我们的首要任务是创建一个程序，确保它能在较短的时间内完成计算并输出结果。在MATLAB中运行该代码时，请根据需要更改输入的图像目录路径，例如：I=imread(C:\Users\Manjunatha\Desktop\5.jpg)；然后执行代码以开始处理指定的示例图像。
     
  • Matlab肿瘤图像分割代码 - Brain-Tumor-Detector: 脑肿瘤检测器
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    Brain-Tumor-Detector 是一个使用 MATLAB 编写的项目，专注于开发脑肿瘤图像自动分割技术。该项目旨在通过先进的图像处理和机器学习算法提高脑部病变的诊断效率与准确性。 脑细胞中的异常生长会导致脑瘤的形成。为了挽救患者的生命，在疾病早期阶段检测出肿瘤至关重要。目前，对MRI图像进行分割已经成为医学领域的关键任务之一。本项目定义了几种不同的方法，并提供了相应的MATLAB代码来实现这一目标。 图像分割指的是根据特定的应用需求将图像划分为有意义区域的过程，这通常包括基于像素强度的提取和分组操作。可以采用多种技术来进行图像分割，例如阈值化、区域增长以及轮廓分析等手段。 在本项目中，我们通过应用这些方法对肿瘤部分进行了精确地识别，并进一步利用支持向量机将检测到的脑瘤分类为良性或恶性肿瘤。
     
  • Matlab肿瘤图像分割与区域计算代码-脑肿瘤检测
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    本项目提供基于MATLAB的脑肿瘤图像自动分割及量化分析代码，旨在辅助医学专家高效、准确地进行脑肿瘤检测和研究。 该存储库包含用于脑肿瘤分割及其面积计算的MATLAB源代码，并提供了一个测试图像数据库供下载。 主要功能包括： - 读取MRI图像； - 使用大津法进行阈值处理； - 区域属性分析； - 形态学运算； - 计算图像中感兴趣区域的质量和面积； - 肿瘤分割 脑肿瘤是一种严重的疾病，通常需要通过MRI来确诊。本项目旨在利用MATLAB从MRI图像中识别患者大脑是否存在肿瘤。 首先对MRI图像进行尺寸调整，并将其转换为高对比度的极限自尊（extreme contrast）图像以准备形态学处理。然后在预处理后的图片上应用形态学任务，获取感兴趣区域的数据如强度和面积等信息。通过这些数据可以计算出正常组织与包含肿瘤的不同MRI图像之间的差异。 该方法虽然通常能提供准确的结果，但在检测非常小的肿瘤或无明显异常的情况下可能会失效。 项目的最终目标是从不同角度拍摄的人体特定部位的MRI图像中构建一个2D图片数据库，并对其进行分析以关注可能存在的3D区域中的潜在问题。
     
  • Matlab脑肿瘤MRI图像分割代码 - Brain-Tumor-Detection-from-MRI-Images: MRI图像中检测脑肿瘤
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB的脑肿瘤MRI图像自动分割代码，用于辅助医学专家从MRI影像中准确识别和定位脑部肿瘤区域。 该存储库包含在MATLAB中进行脑肿瘤检测和分割的源代码。其中一个功能是从MATHWORKS导入并在此文件中实现。使用MATLAB从不同的MRI图像集中检测脑肿瘤，利用图像处理和分割技术来识别给定图像集中的肿瘤区域。
     
  • 基于MATLAB的MRI脑肿瘤分割代码
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    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。