螺旋CT扫描行业调研及趋势

yeap16：CT图像骨分割 的3D创新实验室提供的“代码库。 此代码随附标题为： “使用卷积神经网络进行医学增材制造的骨骼的CT图像分割” 目前正在审查中。 目的 CT扫描的骨分割是医疗计划中必不可少的步骤。 骨结构的确切厚度，方向和位置对于制造患者特定的结构（例如手术指南和植入物）是必不可少的。 在骨骼分割期间，医学图像中的每个像素都被分类为“骨骼”或“背景”。 不幸的是，当前的算法要么缺乏鲁棒性和可靠性，要么需要乏味的手动交互（ ）。 因此，该存储库包含一个全自动的卷积神经网络（CNN），以执行CT扫描的骨骼分割。 模型训练 使用3例先前在Vrije大学医学中心接受治疗的患者的CT扫描对CNN进行了培训。 根据经验丰富的医学工程师的知识，CT扫描的每个像素都被标记为“骨头”或“背景”。 随机选择了500,000个像素，以在这些选定像素周围创建33x33的轴向补丁。 这些补丁随后

这是一个关于胸部癌检测的项目，使用机器学习和深倾（CNN）。 我们分类和诊断，如果病人有癌症或不使用AI模型。 我们向他们提供有关癌症类型和治疗方法的信息。 我们试图收集所有数据，我们需要使模型分类的图像很容易。 所以我不得不从许多资源中获取数据来启动这个项目。 我研究了很多，从许多资源收集所有数据，并清理它为CNN。 chest-ctscan-images_datasets.txt chest-ctscan-images_datasets.zip

本文通过实验研究,对煤样进行CT扫描,研究了煤岩裂隙的发育情况。同时应用Matlab对实验得到的CT图像进行处理,其中包括Canny算子边缘检测、图像二值化处理,使图像特征更加明显。利用盒维数法,定量化的描述煤岩裂隙的发育情况。通过对煤裂隙系统的分形特征在二维空间进行精确描述,得出1号煤样与2号煤样不同断面分形维数特征,找出了煤样图片数据中裂隙发育最为复杂的断面。

数字重建射线照相仪 DigitallyReconstructedRadiograph是一个软件包，用于从3D体积中生成数字重建的X射线照片（DRR）。 接受nifti（3D）的输入格式作为输入，仅输出一个切片的3D图像作为DRR输出。

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）

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

为实现不规则颗粒材料三维离散元建模，通过X射线断层扫描技术获取真实颗粒的切片图像，并对其进行二值化处理和边缘点探测提取计算，以重建三维颗粒模型而获取颗粒空间坐标信息。引入最小基本球体半径、有效空间系数和分类半径作为控制参数，采用VC++语言编写颗粒模型并生成程序，运用基本球体进行可重叠组合，自动生成不规则颗粒模型。结果表明，在相同参数条件下，该程序运行结果惟一，且与初始条件无关。同时，通过调控控制参数，能够获得不同精度的模型，并使颗粒模型精度与所需球体之间达到平衡关系。

pydicom_rtstruct_contour_mapping 我可以使用pydicom打开包含CT扫描的DICOM文件。 我可以使用DICOM查看器工具（如dicompyler或MiM）查看轮廓。 但是，我无法在pydicom中查看上述轮廓。 pydicom_rtstruct_contour_mapping工具的目的是使自己和其他人能够将轮廓与CT扫描切片相匹配，能够查看轮廓叠加在顶部的扫描，并能够使用规范数据科学家的工具箱（例如，作为numpy和matplotlib。