一个标准的医学四视图浏览应用程序，开发环境是VS2010，QT4.8.4，VTK5.10.0，可以完美运行。具体请参照博客搭建：https://blog.csdn.net/mdxiaohu/article/details/88926161

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CVC-T 数据集是一个更广泛的数据集的测试集，称为 Endoscene。CVC-T 由从 36 名患者获得的 44 个视频序列中获得的 60 张图像组成。 一度找不到这个单独的数据集，但其实是包含在一整个医学分割网络的训练策略里的，这个策略是： 训练：其中90%的Kvasir和ClinicDB数据集； 测试：Kvasir和CVC-ClinicDB数据集中的其余图像+CVC-ColonDB+CVC-T+ETIS-Larib的所有图像。 如果有单独的需要可以自取。

基于各种挑战的最新医学图像分割方法！ （更新202003）Content Head 2020 ICIAR：自动肺癌患者管理（LNDb）（LNDb）2019 MICCAI：多模式脑肿瘤基于各种挑战的最先进医学图像分割方法！ （更新202003）Content Head 2020 ICIAR：自动肺癌患者管理（LNDb）（LNDb）2019 MICCAI：多模式脑肿瘤分割挑战赛（BraTS2019）（结果）2019 MICCAI：6个月的多个部位婴儿脑MRI分割（iSeg2019） （结果）2019年MICCAI：放射治疗计划挑战的自动结构分割（结果）2018年MICCAI：多峰脑肿瘤分割Cha

Pytorch框架全流程开发医学影像课程，2023年1月新课 本课程以实践为目的，把深度学习概念及基础学习贯穿在几个实践项目中，带领你们进入PyTorch深度学习的世界，使用PyTorch将其一一实现。

#体积渲染 ＃＃介绍 此应用程序使用 Three.js 实现了行进立方体算法，以便可以在 Web 浏览器中显示医学图像和函数。 查看医学图像时，可以更改表面水平以显示图像的不同元素。 例如，我们可以查看人脚的表面，增加表面值后，我们可以查看脚的骨骼结构。 ＃＃用法 该应用程序可以在这里找到（ ）。 可以在此处下载其他 .raw 3D 文件 ( )。 要使用该应用程序，用户需要选择要渲染的对象、更新渲染设置并渲染文件。 w,a,s,d 键可用于在渲染场景中移动。 J,K,L,I 可用于旋转对象。 #####选择要渲染的对象 按选择对象按钮 根据对象的类型，可能需要从下拉列表中选择一个值 按加载 3D 文件、加载函数或上传本地文件 等待对象加载 一旦所有对话框自动关闭，就可以渲染对象 #####更新渲染设置 按设置按钮 在下面的对话框中，输入必要的值 渲染设置特定于正在渲染的文件或函数

基于多尺度变换的像素级图像融合是计算机视觉领域的研究热点，广泛应用于医学图像处理等领域。本文对多尺度变换的像素级图像融合进行综述，阐述多尺度变换图像融合的基本原理和框架。在多尺度分解方面，以时间为序梳理了塔式分解、小波变换和多尺度几何分析方法的发展历程。

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Kvasir:该数据集包含1000张息肉图像，其范围在332×487到1920×1072，并且图像中息肉区域的大小和形状也各不相同。 CVC-ColonDB:该数据集是由结肠镜检查的15个不同序列中采样的380图像组成，其图像大小皆为574×500。 CVC-ClinicDB:该数据集是从25个结肠镜检查视频中提取612张图像组成的。其图像大小都是384×288。 CVC-300:60张息肉样本图像，其大小为574×500。 ETIS:该数据集是从34个结肠镜检查视频中提取了196张图像，其图像大小都是1225×966。