使用 3D 多分辨率 R-CNN 的脑微出血 3D 实例分割框架 由 I-Chun Arthur Liu、Chien-Yao Wang、Jiun-Wei Chen、Wei-Chi Li、Feng-Chi Chang 撰写的论文“3D Instance Segmentation Framework for Cerebral Microbleeds using 3D Multi-Resolution R-CNN”的官方 PyTorch 实现Yi-Chung Lee, Yi-Chu Liao, Chih-Ping Chung, Hong-Yuan Mark Liao, Li-Fen Chen. 论文目前正在审查中。 关键词：3D 实例分割、3D 对象检测、脑微出血、卷积神经网络 (CNN)、磁敏感加权成像 (SWI)、3D Mask R-CNN、磁共振成像 (MRI)、医学成像、pytorch

用于健康预测模型的Python库（PyHealth） 部署，文档和统计 建筑状态，覆盖范围，可维护性和许可 发展状况：截至2021年1月4日，PyHealth处于积极发展阶段，处于alpha阶段。请关注，加注星标和获取最新功能！ PyHealth是针对医疗保健AI的全面Python软件包，专门为ML研究人员以及医疗保健和医学从业人员设计。 PyHealth接受各种医疗保健数据，例如纵向电子健康记录（EHR），连续信号（ECG，EEG）和临床记录（待添加），并支持使用深度学习和其他高级机器学习算法发布的各种预测建模方法，文学。 该图书馆由， 和的研究人员自豪地开发和维护。 PyHealth使许多重要的医疗保健任务变得可访问，例如表型预测，死亡率预测和ICU停留时间预测等。使用深度学习模型运行这些预测任务，在PyHealth中可以短到10行代码。 PyHealth包含三个主要模块：（i）

V-Net的Tensorflow实现 这是用于3D医学成像分割的架构的Tensorflow实现。 该代码仅实现Tensorflow图，必须在训练程序中使用它。 网络的视觉表示 这是此代码实现的网络示例。 用法示例 from VNet import VNet input_channels = 6 num_classes = 1 tf_input = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=(10, 190, 190, 20, input_channels)) model = VNet(num_classes=num_classes, keep_prob=.7) logits = model.network_fn(tf_input, is_training=True) logits将具有[10, 190, 190, 20, 1] logits形状[10,

医疗机器人 该项目是使用版本6.2.3生成的。 开发服务器 为开发服务器运行ng serve 。 导航到http://localhost:4200/ 。 如果您更改任何源文件，该应用程序将自动重新加载。 代码脚手架 运行ng generate component component-name生成一个新的组件。 您还可以使用ng generate directive|pipe|service|class|guard|interface|enum|module 。 建造 运行ng build来构建项目。 构建工件将存储在dist/目录中。 使用--prod标志进行生产构建。 运行单元测试 运行ng test以通过执行单元测试。 运行端到端测试 运行ng e2e通过执行端到端测试。 进一步的帮助 要获得有关Angular CLI的更多帮助，请使用ng help或查看 。

CT图像重建：使用MATLAB的计算机断层扫描图像重建项目

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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

OHIF医学影像查看器 OHIF Viewer是由提供的零占用空间医学图像查看器。 它是一个可配置和可扩展的渐进式Web应用程序，对支持图像存档具有即用的支持。 | | 关于 OHIF医学影像查看器用于查看医学影像。 它可以从大多数来源和格式中检索和加载图像； 以2D，3D和重建表示形式渲染集； 允许对观察值进行操作，注释和序列化； 支持国际化，OpenID Connect，脱机使用，热键以及许多其他功能。 几乎所有内容都提供了一定程度的自定义和配置。 如果它不支持您需要的东西，我们会接受请求并拥有不断完善的扩展系统。 为什么选择我们 社区与经验 OHIF Viewer是协作的成果，已成为许多现役，生产和FDA Cleared医学成像查看器的基础。 它得益于我们广泛的社区的集体经验，以及个人，研究小组和商业组织的赞助。 专为适应 与许多公司和组织进行了5年以上的整合之后，OHIF Viewer从头开始进行了重建，以更好地满足其许多用户不断变化的工作流程和配置需求。 Viewer的所有核心功能都是使用其自己的扩展系统构建的。 相同的可扩展性使我们能够提供： 2D和3D医学图像查看

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）

The 13th edition of Guyton and Hall Textbook of Medical Physiology continues this bestselling title's long tradition as the world’s foremost medical physiology textbook. Unlike other textbooks on this topic, this clear and comprehensive guide has a consistent, single-author voice and focuses on the content most relevant to clinical and pre-clinical students. The detailed but lucid text is complemented by didactic illustrations that summarize key concepts in physiology and pathophysiology.,解压密码 share.weimo.info