基于深度学习的医学图像分析 适合初学者，内含数据集以及R源码，可以直接部署

matlab开发-数字图像分析光学应变测量。通过数字图像的连续分析进行单轴应变的非接触测量。

什么是MedicalVision？ 基于pytorch的深度学习工具包，用于医学图像分析。 MedicalVision的目标是在火炬上提供轻巧的包装，可以进一步减少开发用于医学图像分析任务（例如分类，配准和分割等）的新算法的时间。 动机与目标 随着深度学习在计算机视觉中的流行，已经提出了许多基于深度学习的作品/体系结构来处理传统医学图像分析任务（分类，注册和分割）。 不幸的是，据我所知，还没有一个基于pytorch的简单有效的工具包能够实现快速原型制作。 在日常工作中，我会为各种医学图像数据集编写DataLoader并重现一些论文中介绍的算法。 为了使生活更轻松，创建了MedicalVision工具包，旨在提供： 著名医学图像数据集的数据加载器 最新模型中使用的常见损失和指标 动物园模型，包括经过培训的最新模型 ... MedicalVision工具箱仍在开发中。 以下流行的深度学习

2021-域自适应-医学图像分析 综述译文

能够实现对生物芯片的识别和图像处理，识别有效芯片区域，读取阴性和阳性点分布和数量。

三个演示用于展示自动跟踪和测量微血管中血细胞运动的过程。 请运行 demo1.m、demo2.m 和 demo3.m。 如果演示对您的研究有帮助，请引用此参考： [1]陈远等.基于多时空图像分析的微血管血细胞运动自动跟踪与测量. 测量科学与技术。 2011, 22(4), doi: 10.1088/0957-0233/22/4/045803。

影像分析仪 项目目标 开发一个应用程序，该应用程序实现图像分析算法，例如灰度，直方图，使用用户输入内核的卷积运算以及分水岭 图书馆/语言 t C ++ QCustomPlot（绘制直方图） 影片 演示： ： 状态 卷积（用户输入的可变大小内核） 直方图（8位深度图像） 贴标 大津 构建设置 # make the project platform-specific $ qmake ImageAnalizer.pro # compile and generate the executable $ make # run $ ./OpenImageAnalysis

利用超声波CT（Computerized Tomography）探伤技术，对含预埋缺陷的混凝土构件进行探测，采集走时数据重建波速分布-“反演成像”。实验结果表明，超声CT图像可以比较完整地反映某一断面上混凝土的内部质量，从而根据速度差异识别缺陷。并通过分析成像结果，对影响CT图像质量的主要因素：测线的布置、成像单元的划分、反演方法的选择，进行了初步研究和评价。

(GAT1399.1-2017)公安视频图像分析系统 第1部分：通用技术要求

图像分析：此存储库包含在图像分析模型中使用的所有必要技术。 即特征提取，过滤，掩膜，噪声消除以及更多这些代码是在MATLAB 2015中编写的