本文介绍了一种基于MR图像数据增强功能的有组织的脑肿瘤检测方法。 这种方法为脑肿瘤检测提供了巨大的临床实践，使基于MR图像数据的患者识别变得容易。 在本文中，我们提出了一种用于在脑磁共振（MR）数据中分离肿瘤图像的MATLAB编程。 使用拟议的MATLAB编码可以清楚地突出显示MRI图像数据和肿瘤中极其清晰可见的肿瘤准确性检测。 这些代码用于通过增加或减少灰度等级（0到255）以及其他特殊滤镜来增强MR图像质量。 MRI数据集证实该算法的结果更适用于普通输出图像以识别脑肿瘤。
2021-12-16 19:43:18
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商业计划 -【VRAR】BP悉见MR世界地图×元宇宙 -5G流量三维内容分发平台 下⼀代互联⽹：城市空间信息引擎
2021-12-16 11:01:49
6.48MB
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MR-H-TN+Servo+Amplifier+Instruction+Manual.pdf
2021-12-15 16:03:47
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matlab提取文件要素代码肾脏MRI分割实例
随附出版物：
为了说明肾脏MR图像的特性以及所选择的分割方法的操作和性能，在综述文件的第III节中给出了数值示例[1]。
为了解决这些问题，使用强度阈值，种子区域生长，水平集算法和基本数学形态学运算对包含主题右肾的感兴趣体积（VOI）进行了分割。
结果显示在图1和2中。
3-9
[1]，并在那里进行了详细讨论。
然后使用第四节[1]中定义的度量，将它们与表1
[1]中的真实信息进行定量比较。
该存储库的目的是为感兴趣的读者提供经过处理的图像数据和开发的代码-以便更深入地了解背景并促进对该热门话题的进一步实验。
在示例中，将所选的图像分割方法应用于存储在公共CHAOS数据库中的T1加权（T1w）和T2加权（T2w）图像[2]：
CHAOS数据集中有40幅CT和MR
3D腹部图像，这些图像是为健康受试者采集的，并平均分为训练和测试集。
此处使用了存储在火车集中的主题＃1的DICOM文件以及相应的真实PNG切片，以进行分析。
该代码被分成保存为m文件的简短脚本，可以通过[1]的第三节和第四节的元素轻松识别：
文件名
目的
用途
kid_seg_
2021-12-12 22:58:51
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提出了一种新的基于小波变换的自适应MRI增强算法。该新算法采用两个非线性自适应规则分别增强低频和高频的小波系数，并且在增强图像信号的同时抑制、减小其中的噪声。实验结果表明新算法增强后的图像具有很好的对比度，且结果图像中的噪声要比其他基于小波变换的自适应增强算法得到的增强后的图像中的噪声要少很多。
2021-12-12 15:41:30
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全球顶尖的MR世界空间地图×虚实共⽣生元宇宙-5G流量三维内容分发平台 城市空间信息引擎.pdf
2021-12-08 19:09:22
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2021-12-08 19:09:22
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matlab脑部代码脑部MR和CT合成
这是用于脑部CT和MRI的基于模型的图像合成（翻译）的代码。
给定有效输入模态（MR-T1w，MR-T2w，MR-PDw，CT）的任何组合，将综合缺少的模态。
例如，如果对象仅进行了T1w扫描，则将合成CT，PDw和T2w扫描：
该实现是在MATLAB中完成的，并且取决于SPM12软件包（及其MB工具箱）。
该代码应该适用于原始图像;
也就是说，预先进行最少的预处理。
此外，由于它是完全不受监督的，因此不需要任何培训。
如果您认为该代码有用，请考虑在“参考”部分中引用该出版物。
依存关系
该算法是使用MATLAB开发的，并依赖于SPM12软件的外部功能。
因此，以下是必需下载的文件，需要将其放置在MATLAB搜索路径中（使用addpath
）：
SPM12：从下载。
拍摄工具箱：
SPM12工具箱目录中的“拍摄”文件夹。
纵向工具箱：
SPM12工具箱目录中的“纵向”文件夹。
Multi-Brain工具箱：下载/克隆并按照安装说明进行操作。
用例范例
此示例代码从输入的T1w
MRI合成CT，PDw和T2w扫描。
输出将写在odir文件夹中，前缀
2021-12-02 14:29:35
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