The goal of this specification is to extend the capabilities and utility of the CompactPCI 6U based system architecture to support the application needs of the Computer Telephony (CT) industry, by providing CompactPCI system vendors and CT board vendors with specifications that will promote multi-vendor interoperability and support the design of open, standards based components and systems. These goals include provisions for intra-system isochronous (TDM) media transport, common telephony I/O definition, reliable hot swap of CT Front Boards and peripherals, as well as agencyaware safety recommendations.

FracNet 抽象的 背景：肋骨骨折的诊断在确定创伤严重程度方面起着重要作用。 但是，随着患者数量的增加，快速，准确地识别大量CT图像中的肋骨骨折是一项艰巨的任务，这也要取决于放射科医生的资格。 我们的目标是针对临床上适用的自动系统，用于从CT扫描中进行肋骨骨折的检测和分割。 方法：将来自一个中心的900例患者的总计7,473例带注释的外伤性肋骨骨折纳入我们的数据集，称为RibFrac数据集，并使用人工环标签程序进行注释。 我们开发了一种名为FracNet的深度学习模型，用于检测和分割肋骨骨折。 分别将720名，60名和120名患者随机分为训练组，调整组和测试组。 使用FreeResponse ROC（FROC）分析来评估检测性能的敏感性和假阳性，并使用联合路口交叉口（IoU）和骰子系数（Dice）来评估预测的肋骨骨折的分割性能。 观察者研究（包括独立的仅涉及人类的研究和人类协作研究）

CT dicom

医疗CT影像、年龄和对比标注数据医疗CT影像、年龄和对比标注数据医疗CT影像、年龄和对比标注数据医疗CT影像、年龄和对比标注数据

PACS dicom数据，可以用来测试

三个系统参数误差引起的CT图像伪影的形成机理及校正

2021-2027全球与中国PET-CT系统市场现状及未来发展趋势.docx

2021-2027全球与中国PET-CT扫描仪市场现状及未来发展趋势.docx

图像分割提取特征matlab代码结节X 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 克隆或下载此存储库后，将（）中的文件提取到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。 使用--help选项运行脚本以查看用法列表。 要求 Python2.7， pip 提供了一个需求文件NoduleX_python_requirements.txt ，其中列出了所需的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）。 假定为POSIX兼容系统（Linux，Mac OS或Windows下Linux Shell）； 给出的许多脚本都是用Bash shell语法编写的。 针对验证数据运行CNN模型 使用脚本keras_CNN/keras_evaluate.py提供正确的模型keras_CN

X射线相位衬度成像具有极高的灵敏度,能探测到轻元素样品的内部结构,在医学、生物学和材料科学等众多领域显示出良好的应用前景。光栅成像模式可使用非相干光源进行X射线相位衬度成像,开创了非相干光源相衬成像新纪元。将螺旋CT的概念引入光栅相衬成像领域,将螺旋CT的高效率优势与光栅相位成像的高衬度优势相结合,发展X射线螺旋相位CT方法。通过分析螺旋轨迹非相干光源相位成像的特点,提出一种扇形束螺旋条件下的相位信息提取方法;而后借鉴希尔伯特滤波反投影重建算法的思想,得到扇形束螺旋相位CT重建算法。该算法利用折射角像直接重建物体的相位项。计算机仿真实验证明了该算法的有效性。