NL-means窗口 理论上，该算法需要在整个图像范围内判断像素间的相似度，也就是说，每处理一个像素点时，都要计算它与图像中所有像素点间的相似度。但是考虑到效率问题，实现的时候，会设定两个固定大小的窗口：搜索窗口 和邻域窗口。 邻域窗口在搜索窗口中滑动，根据邻域间的相似性确定像素的权值。

脑病变分割 3D MRI病灶分割

Cardiac MRI 是心脏病患者心房医疗影像数据 ，以及其左心室的心内膜和外膜的图像标注。包括 33位 患者案例，7980张 图像。 注：作者发布的数据集是经过处理后的 Matlab 数据文件，并非原始的图像文件。

MRI SIMULATOR in MATLAB

教育科研-学习工具-MRI扫描训练教学模型.zip

matlab图像分割肿瘤代码脑肿瘤检测使用图像处理 使用MATLAB从MRI图像中提取脑肿瘤 介绍 医学领域一直是必不可少的，在医学领域中的发展是改善人类的基本必要。医学图像处理是当今最具挑战性和新兴的领域。 MRI图像的处理是该领域的一部分。 鉴定肿瘤是一个不断上升的问题，因为受肿瘤影响的人们有所增加，这种上升是由从习惯到污染的许多因素引起的。 定位肿瘤一直是一个难题，因为这需要大量的人体解剖学经验，而这需要大量的时间。 该项目描述了从患者中检测和提取脑肿瘤的拟议策略。 MRI扫描大脑的图像。 该方法结合了分割和形态学运算，这是图像处理的基本概念。 使用MATLAB软件可以从大脑的MRI扫描图像中检测和提取肿瘤。 我们首先要集中精力创建一个程序，该程序需要很少的处理时间来获得结果。 执行代码 在matlab中打开代码 更改每个输入图像的目录 图片5的示例I = imread（'工作目录\ file_name.jpg'）; 运行代码 文件类型 code.m-主驱动程序代码。 app1.mlapp-在MATLAB中原生创建的UI。 Tumor_Extraction.mlappinstal

Brainstorm+Fieldtrip iEEG分区定位 示例代码.rar

综述：深度学习在MRI图像中的应用 Applications of Deep Learning to MRI Images: A Survey

本资源包含基于Matlab深度学习（Deep Learning）的3-D U-Net 神经网络进行3-D脑部肿瘤(MRI)的分割及三维重建完整源码和所用到的BraTS数据集。 包含 一、下载训练、验证和测试数据 二、下载预训练网络和样本测试集 三、3-D U-Net 网络训练 四、执行测试数据的分割 五、dice量化分割精度 本资源配套CSDN博客“基于Matlab深度学习（Deep Learning）的3-D U-Net 神经网络进行3-D脑部肿瘤(MRI)的分割及三维重建”，可 前往查看具体原理和实现效果！！！ 希望对大家有帮助,好的话帮忙点个赞哦！感谢支持！！！

基于U-Net的MRI图像2.5D癌症分割