Matlab的代码字关于 Gerardus是Matlab工具箱，bash脚本和C ++程序的折衷集合，这些结果是由博士后和与英国牛津大学生物医学工程研究所的Vicente Grau教授合作的学生进行研究后产生的。 我们的研究主要集中在医学成像和计算生物学上。 Gerardus于2009年1月作为RamónCasero博士的个人项目开始，以跟踪他的研究软件，同时在Grau教授，Peter Kohl教授和JürgenSchneider博士的牛津大学担任博士后。 该项目从他几年前在牛津大学DPhil论文中开发的一些代码开始，最初托管在GoogleCode内部subversion存储库中。 从2014年10月开始，与其他博士后（Darryl McClymont博士，Valentina Carapella博士）和学生（Joanne Bates，Christopher Kelly，Ben Villard，Tasos Papastylianou）合作，这成为了一个小组项目。 2015年4月，该项目迁移到github，作为Ramón帐户（）中的存储库。 在2015年11月至2016年4月之间，该项目由

| | | | medpy-Python中的医学图像处理 MedPy是图像处理库和针对医学（即高维）图像处理的脚本集合。 稳定的发行 下载（稳定版本）： : HTML文档和安装说明（稳定版本）： : 从下载： : （感谢 ，请参阅 ） 开发版 下载（开发版本）： : HTML文档和安装说明（开发版本）：按照包含的自述文件中的说明从doc /文件夹中创建此文档 Python 2版本 不再支持Python 2。 但是您仍然可以使用<=0.3.0的旧版本。 其他连结 问题追踪器： :

【医学图像处理】MRI T1, T2 PD-加权成像 深度炼丹炉公众号： 与辐射成像不同，在对比度成像中，对比度取决于所成像结构的衰减率。MR图像中，对比度取决于所成像区域中的磁性和氢核数。通过运行具有不同权重的不同序列，可以选择要成像区域中的不同对比度。主要有一下三个序列： T1加权：最大化T1对比度显示 T2加权：最大化T2对比度显示 质子密度PD加权：氢质子密度显示 当然还有更加复杂的序列，比如 FLAIR：fluid attenuated inversion recovery 和 STIR: short tau inversion recovery T1加权成像 概括地说，T1弛豫

SPM是一个医学图像处理软件，基于MATLAB开发的

行业分类-物理装置-一种医学图像的生成方法和医学图像处理系统及其交互方法.zip

3dSlier是一款医学图像处理的软件，里面内涵了QT，VTK，ITK的相关库，使用起来很方便，也可以自己去开发相关的脚本功能。这个压缩包整理了3DSlicer官网的几乎所有的Python脚本的教程，有部分资源以网站的形式给出。因为最近在学习3DSlicer 的Python脚本编程，但是却因为官网的教程太过于零散而感到苦恼，所以特意仔细的整理了3Dslicer官网上有关Python脚本编程的资料。贡献出来，供大家使用学习。

1.将表层毛细血管丛和脉络膜毛细血管的图像导入MATLAB 2.表层毛细血管会在脉络膜毛细血管层上留下伪影，所以要先除去脉络膜毛细血管上的阴影伪影。我我们对视网膜浅表血管丛图像进行阈值处理以创建二进制蒙版。然后，我们将遮罩覆盖在脉络膜毛细血管图像上，这有助于我们识别脉络膜毛细血管图像上的伪影。 3.为了识别脉络膜毛细血管图像中的血流空隙，我们首先应用了高斯平滑滤波器来减少脉络膜毛细血管图像中的斑点噪声，然后对脉络膜毛细血管图像做阈值处理。 Imean表示脉络膜毛细血管图像的平均像素强度，而表示正数，该值与脉络膜毛细血管图像的像素强度的标准偏差相乘。正常人的数据库中，平均SD灰度级约为47，（图像动态范围从0到255）。 经过计算低于该阈值的的像素即为血流空隙（图3e中的绿色） 4.最后只留下绿色的像素，同时二值化（即为f图）

互联网

Matlab与VC接口在医学图像处理中的应用.pdf

摘 要　 医学拼接在医学影像研究中有着广泛的应用。 利用图片对器官整体研究时, 需要将具有重叠区域 的多源信道所采集到的关于同一器官的图像进行图像配准、图像融合等图像拼接技术处理, 生成一副关于器官 的立体影像图。 本文讨论了医学图像处理中图像拼接的几种基本算法。 每种图像拼接算法在图像处理中都有 各自不同的处理效果, 各有优、缺点。 在实际使用中, 根据不同的情况采用不同的拼接算法, 以达到更好的效果