MATLAB 实现的物体自动检测、自动分割、自动识别,可以运行，实现一些简单物体的提取！！

:训练U-Net 深度学习模型对乳腺动态增强磁共振图像(DCE-MRI)上乳腺肿块进行 自动分割、定位和体积测量,并将结果自动导入结构化报告中,探讨其植入临床工作流程的可行性,旨在提高诊断效率和效能

一个简单的实现人体肺部轮廓的分割程序，在此基础上可以修改成自己所需要的程序

Lambar_Spine_Slicer 腰椎影像智能分割可视化系统，采用Vue+Django框架，3DUNet算法自动分割nii医疗影像文件，并且可以在前端生成分割后的部位三维建模的模型。 框架 在pycharm中运行Djsngo文件即可 前端代码在Vue中修改，默认8888端口 下载 下载相关依赖库 numpy SimpleITK nibabel scipy pytorch 训练 训练时将训练集和测试集的数据和标签文件名称存在txt文件中，dataset类中获取数据 ,在utils类中处理数据 处理操作： ct影像阈值截断 归一化 缩小分辨率 使用dice值评估分割的准确率 config文件中设置相关参数 设置训练的模型大小，每次在输入文件中截取该大小的部分进行训练。 可以加上attention机制提高准确率 三维建模 将nii转为stl模型文件展示椎间盘，神经根，类囊膜渲染在前端 引用

用来分割从MySQLAdministrator 或者 mysqldump 之类的工具产生的大SQL文件. 小的SQL文件便于从phpMyAdmin之类的受运行时间限制的脚本恢复数据, 这是一个非常好用的工具. 厉害之处是它可以自动将结构语句和数据语句分开! 最后的结果是一个建表SQL和一系列的数据SQL, 支持utf8格式, 支持中文.

matlab图像分割肿瘤代码脂蛋白 sephaCe是基于Matlab / C的应用程序，仅使用明场显微镜图像数据即可自动分割生物细胞边界和细胞核。 官方的Github仓库位于。 描述sephaCe的文献为： “从明场显微镜图像中自动分离粘附的生物细胞边界和细胞核”，机器视觉与应用，2011（）（） “关于将低通滤波器用于逆拉普拉斯模型的图像处理”，《数学光子与影像学报》，2011年（） 主应用程序位于“主”文件夹中。 首先，在Matlab中加载“ segment_tool.m”脚本。 完整说明位于“ README.TXT”文件中。 请注意，主应用程序对第​​三方和已编译的C代码有一些依赖关系。 它是在32位Windows XP笔记本电脑上开发和测试的。 如果需要在其他平台上运行它，则需要重新编译“ To Compile”文件夹中的二进制文件，并在“ 3rd Party Libs”文件夹中获取第三方库的二进制文件。 更快的选择是使用最小代码版本，这是不包含GUI的简单脚本。 这些位于“最小代码”文件夹中。 有两种版本，一种版本仅执行自动单元格检测（在“仅Init”中；运行“ sephac

通过以下方式自动分割 2D 视网膜血管： - 使用相应的手动分割对视网膜图像窗口进行采样- 使用卷积神经网络 (CNN) 将图像窗口训练为手动分割的 PCA 减少向量- 通过使用 (CNN) 将一组新的采样窗口转换为 PCA 减少的向量并将它们与相应的手动分割联系起来来构建字典-通过以下方式逐像素分割新的视网膜图像窗口： 将包含该像素的所有窗口传递到经过训练的网络中在字典中搜索结果向量的最近邻获取相应的手动分割在手动分割中取与目标像素位置相对应的像素平均获取的像素值- 使用概率跟踪方法逐个窗口分割整个视网膜图像，该方法搜索已经分割的区域以选择下一个分割窗口改进了以前的血管分割方法： - 与其他方法相比，使用 N4 场提高了血管分割的准确性- 与使用 N4 场的完整分割相比，使用血管跟踪提高了血管分割的速度。 这是因为并非每个像素都被分割，单个像素需要相当长的时间来分割。 如果您需要结果示例

主动学习的白细胞图像自动分割

使用基于雪橇的生长自动分割方法提取肺部病变

基于稀疏表示的CT图像中肾上腺肿瘤自动分割