这是第二卷，RAR压缩为3卷，PDF格式
这是一本非常好的书，我也在sina的共享空间里放了这本书，但因为新浪共享对英文名字的搜索太不敏感，致使这么好的资料下载量却是非常低。
这本书，是一本非常经典的医学图像处理方面的书，基础的算法介绍，对图像处理在医学方面的应用起到了非常好的入门作用。其中有个章节是个中国名字所掇写，在医学图像处理算法方面，常可以看到算法的第一作者是我国的拼音名字，感觉应用数学方面，华人的水平可以属于非常高的了，尽管他们大部分都在国外任职或是学习，但也是中华在世界的一份力量体现，为那一个个拼音的名字而骄傲。

希望这本书能够为初入医学图像处理算法的人提供专业的指导。

这是一本非常好的书，希望不要因为是全英文，而放弃这么好的学习资料。阅读此书，不仅会提高医学图像算法方面的知识，亦会对专业英语有提高的作用呵。

签出此项目，以使用Arduino监视ECG。

Prior to the development of medical imaging, doctors diagnosed and treated patients without being to see their “insides”, except through exploratory surgery

matlab中拨号代码低成本硬件上具有闭环控制的通风机示例 概述 本示例使用Simscape:trade_mark:对正压医用呼吸机系统进行建模。 它为使用通风机的设计师提供了一个起点。 它显示了如何连接实时控制器和系统模型，如何在Simulink:registered:和Stateflow:trade_mark:中定义实时控制器，以及完整的系统模型如何支持设计过程。 该模型包括患者的肺和气管，带有阀门和导管的呼吸机设备以及以压力为目标的呼吸机控制器。 这个例子展示了如何在一个现成的Arduino设备上构建一个简单的控制器（需要Arduino的Simulink支持包）。 它还旨在说明可用于构建此类嵌入式控制器的编程模式。 入门 打开项目文件Ventilator.prj。 打开medicalVentilatorSystemModel.slx，模拟并检查记录的数据和范围。 打开controlArduino.slx并按构建图标以测试硬件构建过程 要在四个刻度盘设置下运行模型并查看性能，请运行plotResults.m。 您至少需要MATLAB，Simulink，Simscape和Stateflow才能运行此示例。 免责声明 这旨在作为人们在通风机项目上工作

Gcam（Grad-Cam） 此仓库的新版本位于 Gcam是一个易于使用的Pytorch库，它可以使模型预测更易于理解。 它允许使用多种方法（例如，反向引导传播，Grad-Cam，Guide Grad-Cam和Grad-Cam ++）生成注意力图。 您需要添加到项目中的只是一行代码： model = gcam . inject ( model , output_dir = "attention_maps" , save_maps = True ) 产品特点 适用于分类和细分数据/模型 处理2D和3D数据 支持引导反向传播，Grad-Cam，引导Grad-Cam和Grad-Cam ++ 给定地面真理面具的注意力图评估 自动图层选择选项 安装 从安装Pytorch 通过pip安装Gcam，方法如下： pip install gcam 文献资料 Gcam已提供完整文档，您可以在以下位置查看文档： 例子 ＃1分类（2D） ＃2细分（2D） ＃3细分（3D） 图片 引导反向传播 Grad-Cam 导引式Grad-Cam Grad-Cam ++ 用法 # Import g

Udacity数据分析纳米学位项目 分析医疗未就诊约会数据集 介绍： 该数据集从巴西的10万例医疗约会中收集信息，重点关注患者是否出现参加其约会的问题。 每行都包含有关患者的许多特征。 数据字典： 性别：男性或女性。 年龄：患者多大。 奖学金：表明患者是否已加入巴西福利计划BolsaFamília。 高血压：对错 糖尿病：对错 酒精中毒：对错 上限：对或错 SMS_received：向患者发送了1条或更多消息。 没出现：正确或错误。

Pulse Express板可轻松获取三个重要参数-SpO2，心率和血压趋势（BPT）。

react-cornerstone-viewport React的基础医学图像视口组件 文档和示例： : 安装 # # NPM npm install --save react-cornerstone-viewport # # Yarn yarn add react-cornerstone-viewport 用法 import React , { Component } from 'react' import CornerstoneViewport from 'react-cornerstone-viewport' class Example extends Component { render ( ) { return ( < CornerstoneViewport> ) } } 执照 麻省理工学院:copyright:

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