Microsoft Office Document Imaging 中文 简体 OCR辨识

医学图像的计算机分析研究为改善病人的健康带来了许多希望。然而，一些系统性的挑战正在减缓该领域的进展，从数据的局限性(如偏差)到研究激励(如优化出版)。在这篇文章中，我们回顾了开发和评估方法的障碍。根据来自文献和数据挑战的证据，我们的分析表明，在每一步中，潜在的偏见都可能渗入。我们还积极地讨论了目前为解决这些问题所作的努力。最后，对今后如何进一步解决这些问题提出了建议。

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《Principles of computerized tomographic imaging》全书下载，很不错的资料

使用VTK和Qt5的NIfTI（nii.gz）3D可视化工具 使用Python运行 创建一个虚拟环境。 Mac可以使用virtualenv或conda。 Windows必须使用conda。 安装依赖项（PyQt5，vtk和sip） pip install PyQt5 vtk 启动程序python ./visualizer/brain_tumor_3d.py -i "./sample_data/10labels_example/T1CE.nii.gz" -m "./sample_data/10labels_example/mask.nii.gz" 生成PyInstaller二进制文件 注意：必须修改.spec文件中的路径以匹配您的项目目录 Mac： pyinstaller Theia_Mac.spec Windows： pyinstaller Theia_Windows.spec 测试

Covid预后 该存储库包含用于复制以下论文的代码： 我们还提供了MoCo预培训过程中的模型，供有兴趣根据自己的数据进行微调的小组使用。 在使用此代码或预先训练的模型之前，请查阅。 安装 首先，按照安装PyTorch。 然后，导航到CovidPrognosis根目录并运行 pip install -e . 之后，您应该可以在cp_examples运行示例。 用法 对于预训练，您需要下载或数据集。 下载数据后，将路径添加到configs/data.yaml ，并且应将其用作默认路径。 cp_examples目录包含三个子目录，分别对应于本文中的培训阶段： moco_pretrain ：动量对比度（MoCo）预训练（例如，使用MIMIC，CheXpert或同时使用两者） sip_finetune ：对单图像预测任务（即，单图像不良事件预测或氧气需求预测）的sip_finetune模型进行微调 mip_finetune ：针对多图像预测任务的mip_finetune模型的微调 我们的代码建立在框架之上。 为公共X射线数据集设置了MoCo预训练和SIP微调的示例脚本-由于考

Windows Imaging Component是(简称WIC)是一个与Windows图像功能有关的升级组件，WIC支持新的高分辨率图像格式，例如RAW。 　　WIC包括了针对Windows的以下图形图像CODECs的升级：JPEG, TIFF, GIF, PNG, & BMP，具备更高的安全性能，WIC为编解码器以及其它与显示和存储图像相关的软件提供了标准框架。此外，WIC还支持最新的Windows Media Photo高质量图像格式。

image转换其他任何文档类型工具。

在MatLab中，利用角谱理论，模拟了物体经过透镜成像的过程。例子中 物体为读入的图像(五角星)，在放大倍数为1、2、6倍的情况下分别模拟。

这本书提供了充分的代表性逆合成孔径雷达（ISAR）成像。本书涵盖了所有可能的ISAR成像方面。这本书提供了一个介绍了专家组的逆问题和合成孔径雷达（SAR）提出的问题之前，信号处理技术和雷达基本相当。如高分辨率SAR的重要概念，脉冲压缩和图像形成连同相关的MATLAB代码。 很全面，本代码很适合学习研究。