基于FMM的

意大利 IAE 生产的乳腺X射线机球管，性能手册，技术文档，球管型号：XM65T，为医疗设备技术人员提供参考。

X射线光电子能谱分析.ppt

x射线人体部位分类数据集，他的数据集包含20个身体部位及其他部位的2481张x光片，由放射科住院医师以多标签的方式注释，图像为DICOM格式。你可以用pydicom打开它们。标签是分类的腹部= 0脚踝= 1颈椎= 2胸部= 3锁骨= 4肘关节= 5足= 6手指= 7前臂= 8手= 9臀部= 10膝盖= 11小腿= 12腰椎= 13其他= 14骨盆= 15肩膀= 16鼻窦= 17头骨= 18大腿= 19胸椎= 20手腕= 21

Delphi 粒子生成系统实例 粒子生成系统Delphi实例，可生成瀑布、星空、喷泉、射线等样式的粒子动态图，个别还挺逼真，本程序虽不能和复杂的粒子系统来对比，但也算是一个值得参考的程序了。

星空背景发送射线动画按钮特效是一款基于gsap css3制作的全屏星空背景动画和点击按钮发送信息光束射线动画特效。

matlab代码影响深度学习胸部X射线图像 为解决Kaggle在放射线照相图像中识别肺炎所提供的挑战而开展的活动。 动机来自安德森·索亚雷斯（Anderson Soares）教授的提议，他在课堂上提出了挑战。 为了解决该问题，该存储库中包含一种人工机器学习智能技术，专注于使用深度学习对模式进行识别。 语境 数据集被组织为3个文件夹（训练，测试，验证），并包含每个图像类别（肺炎/正常）的子文件夹。 有5,863张X射线图像（JPEG）和2类（肺炎/正常）。 胸部X射线图像（前后）选自广州市广州市妇女儿童医疗中心的1至5岁儿科患者的回顾性研究。 所有胸部X射线成像均作为患者常规临床护理的一部分进行。 为了分析胸部X射线图像，首先对所有胸部X光片进行了筛查，以通过去除所有低质量或不可读的扫描来进行质量控制。 然后，由两名专业医师对图像的诊断进行分级，然后再将其清除以训练AI系统。 为了解决任何分级错误，还由第三位专家检查了评估集。 解决方案 通过使用InceptionV3网络，使用转移学习资源实现了深度神经网络。 可以在网络体系结构本身的实现中可视化所使用的参数。 该解决方案还使用了外部数据

记录计图上机-图形填充

电子测量与检验技术

纳米计算机断层扫描(nano-CT)对于推动科技发展和生产技术进步具有极其重要的意义,在生物医学前沿研究及新材料特性研究中的作用尤为突出。概述了纳米CT成像的基本原理、分类,以及纳米CT系统的实现方式和优缺点。在具体技术细节上,重点分析实现纳米CT成像的光学元件的原理、性能、加工制造的瓶颈和应用现状。在此基础上,提出纳米CT成像系统和应用方面存在的问题,并对未来纳米CT成像的发展进行了展望。