基于MATLAB的医学图像配准实验.pdf

测试医学图像增强方法的大综合比较，有图有真相。opencv库需要自己导下：包含了ACE局部增强；c++版的CLAHE、HE和opencv的比较；高斯拉普拉斯金字塔方法（Gaussian-Laplacian-Pyramids）；图像分割获取连通域；rentinex增强方法；直方图均衡、伽马、log变换、拉普拉斯等。代码都可以跑，医学图片也有，只要把各个cpp中的main方法后的数字删一下（注意只能存在一个main方法）。我跑code的环境是：VS2013+opencv3

由于医疗器械成像原理、人体器官蠕动等外界因素的影响,针对医学图像中噪声污染、细节信息隐藏、组织边界模糊等问题,设计了基于Matlab GUI的医学图像处理仿真系统。该系统具有对DICOM格式图像进行图像增强、图像滤波、图像分割、形态学处理及边缘检测等功能。以人体胆囊结石医学超声图像为研究对象,对仿真系统测试表明,经处理后的图像拥有更好的可视度,有效提高了原图像的图像质量,丰富了图像信息量。该系统界面友好、参数调节灵活、操作简单,可转化为.exe可执行文件,脱离Matlab环境运行,方便用户使用。

The dataset is provided by the Society for Imaging Informatics in Medicine(SIIM), American College of Radiology (ACR),Society of Thoracic Radiology (STR) and MD.ai. 本数据集由医学影像信息协会SIIM，美国放射学院ACR，胸部放射协会STR和MD.ai出品。 chestimage_datasets.txt

基于非下采样剪切波变换的医学图像边缘融合算法研究

ITK中文教程： 简介：ITK（Insight Segmentation and Registration Toolkit）是一个开源，跨平台的图像分析框架，里面有大量的前沿算法，广泛用于图像配准和分割。ITK使用C++开发，可由CMake生成不同环境下的可编译工程。 1、包含ITK中文教程资料。 2、包含英文官方教程。 3、包含中文的开发与测试文档。

医学图像增强 dr

生物医学工程专业的学生，学习完之后做这个试卷可以提高能力，帮助通过考试

matlab图像分割肿瘤代码BMED6780 医学图像处理 该项目的目标是学习和实施完整的转化式生物医学图像处理流程，以提供临床决策支持。 具体而言，将图像处理和数据挖掘技术应用于癌症组织病理学图像，并为癌症的诊断和预后发展提供客观且可重复的决策支持。 作者 Mosadoluwa Obatusin 阿什坎·奥贾吉（Ashkan Ojaghi） 尼桑（Nishanth Raopalimarraghupathi） 该课程学期项目分为两个模块： 1.1）核结构的自动分割1.2）图像特征提取和探索2.0）图像分类 尽管该项目正在进行中，但可以在以下位置找到初步报告： 数据集1： 将提供100份苏木精和曙红（H＆E）染色的肾透明细胞癌组织切片的数字显微图像，该切片由100个肿瘤，100个坏死和100个基质切片组成，H＆E染色可增强蓝紫色，白色和粉红色三种颜色。 这些颜色对应于特定的细胞结构。 坏死基质| 瘤 数据集2： 第二个数据集由100个肾脏透明细胞癌患者全幅幻灯片（WSI）的512×512像素矩形部分组成。 每位患者被标记为[患者名]瓷砖[行号] _ [列号] .PNG 16个相邻的部分来

医学图像处理及三维重建技术研究，陈家新编著，科学出版社出版