很多机器学习算法已经被应用于医学图像处理。为了进一步处理医学图像，使得医学图像的分割质量好、配准效果好、融合效果佳、含噪量低，本文结合机器学习原理，改进传统医学处理方式，针对常见的四种医学图像，分别从图像分割、融合、配准和去噪等四个方面进行阐述。结果表明机器学习在医学图像中的应用，大幅改进了图像处理的效果、提高了图像的精度，为医生分析病情和手术操作提供更高的可靠性。

摘要: 医学图像分割是医学图像处理中的一个经典难 题。图像 分割技术的发展不仅影 响到医学 图像处理中 其 它相关技术的发展, 如可视化、 3D 重 建、 不同模式医学图像的配准和融 合等, 而 且在生物医 学图像的 分析中也占 有 极其重要的地位。近年来, 由于一些新 兴学 科在医 学图 像处理 中的 应用, 医学 图像 分割 技术取 得了 显著的 进展。 本文对近年来的医学图像分割技术、 发展趋势、 研究热点及其医学图像分割的评价等问题进行了综述和 讨论。 关键词: 医学图像分割; 模糊分割技术; 基于知识的分 割技术; 人工神经网络; 图像分割评价

肝分割项目 目的：目的是通过计算机视觉在患者扫描时自动描绘肝脏。 所使用的方法来自研究论文 在此项目中，我们将这种方法应用于本研究论文描述的肝图像分割。 数据 提供NifTi格式的数据。 该数据集包含20种3D医学检查，我们为每项检查都提供了源图像以及肝脏分割的遮罩。 我们使用nibabel库（ ）来读取关联的图像和蒙版。 模型 我们训练了一个U-net架构，一个完全卷积的网络。 该体系结构的原理是在通常的签约网络中添加带有上采样运算符的层而不是池。 这允许网络学习上下文（契约路径），然后学习本地化（扩展路径）。 由于跳过连接，上下文信息被传播到更高分辨率的层。 因此我们拥有与输入相同大小

PyTorch中的3D多模式医学图像分割库我们坚信开放和可复制的深度学习研究。 我们的目标是在PyTorch中实现状态为状态的开源医学图像分割库。3D多模式医学图像分割库我们坚信开放和可复制的深度学习研究。 我们的目标是在PyTorch中实现先进的3D深层神经网络开源医学图像分割库。 我们还实现了最常见的医学图像数据集的一堆数据加载器。 该项目以MSc论文开始，目前正在进一步开发中。 尽管这项工作最初专注于3D多模态文胸

代码运行效果图见压缩包

使用生成式对抗学习的3D医学图像分割很少 该存储库包含我们在同名论文中提出的模型的tensorflow和pytorch实现： 该代码在tensorflow和pytorch中都可用。 要运行该项目，请参考各个自述文件。 数据集 选择了数据集来证实我们提出的方法。 它包含10个标记的训练对象和13个未标记的测试对象的3D多模式脑MRI数据。 我们将这10个标记的训练数据分为两个模型的训练，验证和测试图像。（例如，2,1和7）13个未标记的测试图像中的其余部分仅用于训练基于GAN的模型。 数据集也用于测试我们提出的模型的鲁棒性。 它包含3种模式（T1加权，T1加权反转恢复和FLAIR）。 原始数据

适用于Python的深度学习医学十项全能演示* 具有医学十项全能数据集的U-Net生物医学图像分割。 该存储库包含用于使用数据集（ ）训练模型的和 U-Net TensorFlow脚本。 。 引文 David Ojika，Bhavesh Patel，G。Athony Reina，Trent Boyer，Chad Martin和Prashant Shah。 与第三次机器学习和系统会议（MLSys）共同举办的“解决AI模型培训中的内存瓶颈”，德克萨斯州奥斯汀市，MLOps系统研讨会（2020）。

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ITK 是一个庞大的系统，因此本书不可能完全介绍所有的ITK 对象和方法。本书 将尽最大能力指导你了解重要的系统概念，并尽快尽好地指导你学习。ITK 是一个开放源码 的软件系统，这就意味着ITK 用户和开发团体可以方便地对软件进行软件的开发和改进

医学图像分割的半监督学习。 近来，半监督图像分割已成为医学图像计算中的热门话题，不幸的是，由于隐私策略等原因，只有少数开源代码和数据集。为了便于评估和公平比较，我们正在尝试建立一个半监督医学图像分割基准，以促进医学影像计算社区中的半监督学习研究。如果您有兴趣，可以随时将实现或想法推送到此存储库。 该项目最初是为我们以前的工作开发的，如果您发现对您的研究有用，请考虑引用以下内容： @article{luo2020urpc, title={Efficient Semi-supervised Gross Target Volume of Nasopharyngeal Carcinoma Segmentation via Uncertainty Rectified Pyramid Consistency}, author={Luo, Xiangde and Liao, Wen