CT滑环解决方案 CT滑环解决方案

螺旋CT最佳胃黏膜成像技术方案探索*

 文中提出了一种肝脏在CT（Computed Tomography）图像中的半监督自动分割方法。该方法采用深度协同训练模型以解决医学图像领域中有标签数据获取困难且成本高的问题。首先利用有标签数据建立U-Net和2D V-Net两种分割网络，并分别对无标签数据进行分割，然后对分割结果进行粗略挑选，再进行精细挑选，最后将置信度较高的伪标签加入到训练集中，重复此过程直到对验证集分割结果的Dice值不再增大时为止。提出的方法可以减少迭代过程中累积的误差，在2017 Liver Tumor Segmentation（LiTS）数据集上的结果表明，该方法与全监督学习相比可以有效提高分割精度。

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 包含什么 癌症亚型分类管道的Python源代码 MATLAB源代码，用于从3D原始图像生成2D联合直方图 二维关节直方图（.csv）的肺癌数据集 可视化每一步的检测管线 在自己的数据集上进行训练的示例 依存关系 Python 3.4 TensorFlow 1.3 凯拉斯2.0.8 用法 结果 接触 查看我的学士论文：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，以获取有关此工作的更多详细信息。

该工程使用unet3d和vnet算法实现grand challenge上脾分割

颅骨mri和ct数据以及分割后标签

描述：用于计算机断层扫描 (CT) 扫描仪质量保证的基于 GUI 的软件。 对 Catphan 或水幻影图像执行半自动分析。 需要 MATLAB 图像处理工具箱。 说明：解压 .zip 内容并将当前工作文件夹（路径）设置为包含 CTQI.m 的文件夹。 运行 CTQI.m 函数以启动。 鸣谢：西澳大利亚珀斯查尔斯盖尔德纳爵士医院医疗技术与物理系。 免责声明：该软件目前处于草稿格式，尚未经过彻底测试。 它仅用于研究目的。 期待后续的重大改进和修复。 此程序不包含任何保修。 我们对通过软件获得的数据的准确性不承担任何责任。

用于汉化美工的工具，可以进行图品复原拼接，是汉化必不可少的工具

CT系统在不破坏样品的情况下，利用样品对射线能量的吸收特性对生物组织 与工程材料的样品进行断层成像.即通过发射光源的起点然后中间经过旋转与映 射，然后投影在探测器上面，故在探测器上可以见物质的几个图像与能量的变化.

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