医学图像分割与配准(ITK实现分册)，ITK编程中文教材。学习ITK编程的同学注意了，ITK编程中文教材很难得哦！

该数据集共包含40张视网膜血管图像，这40张图像已分为训练和测试集，均包含20张图像。如果没有积分，可关注我然后在评论区留下邮箱，将发送至邮箱。

医学图像分割

ITK的入门教程，有些地方翻译的不太好，入门用还可以

双水平集模型在医学图像分割中的研究与应用_李祥健.caj

基于模糊聚类及水平集的医学图像分割方法研究_许敏.caj

1. 医学图像分割数据集 2.基于pytorch实现的U-NET代码 3.各类算法分割效果对比结果

meanShift均值漂移图像分割方法C++代码_亲测可用

本资源为本人自己学习后整理的一些实用资料，分享给开始入门学习ITK进行医学图像分割的同学，ITK 是一个开放 源码、面向对象的软件系统，提供一个医学图像处理、图像分割与配准的算法平台，对医学图像进行二维、三维算法操作非常方便 具体内容可前往本资源配套CSDN博客“基于C++的ITK图像分割与配准学习笔记3（图像分割）”，查看，及具体原理和实现效果！！！

医学图像三维重建是通过计算机图形学、数字图像处理技术、计算机可视化以及人机交互等技术,把二维的医学图像序列转换为三维图像在屏幕上显示出来,并根据需要为用户提供交互处理手段的理论、方法和技术。图像分割是进行图像三维重建的必要准备,图像分割效果的优劣直接影响三维重建在医学领域的应用。医学图像分割和三维重建将数字图像处理技术和计算机图形学应用在了在生物医学工程中,该应用涉及到计算机图形学、图像处理技术、生物医学工程等多种技术,该领域的研究多学科交叉的,在医学诊断、手术规划及医学教学等方面有很高的应用价值,是近年来的计算机应用技术的一个研究热点。医学图像分割与三维重建是两个不可分割的相关领域。本文研究了基于区域的图像分割和基于边缘的两种图像分割方法在医学图像处理中的应用,并在实验中利用ITK提供的区域生长法成功分割出肝脏、脊柱和肺脏等人体组织器官;三维重建算法分为两类:面绘制和直接体绘制。面绘制从三维体数据中抽取目标对象等值面,通过传统的图形学方法进行渲染;体绘制技术则将整个体数据进行可视化显示,使医生可以通过设置适当的参数调节后观察医学数据的三维内部结构信息。本文研究了光线投射体绘制算法、错切变形法和基于纹理映射的体绘制算法,以及Marching Cubes面绘制算法的实现机制和适用范围,并利用VTK提供的三维重建算法对不同人体部位的组织和器官实现了重建实验。本文主要研究了医学图像分割与三维重建技术的应用。在对医学图像分割和三维重建基础理论以及三维重建相关的三维切割技术进行研究和实验的基础上,结合医学图像分割开发工具包ITK(Insight ToolKit)和可视化开发包VTK(Vislual ToolKit),以及ActiveX开发技术,设计了一个医学图像三维重建VolumeRenderX控件并通过MFC编程实现。这是一个面向对象、可扩展的跨IDE(Intergreted Development Enviroment)开发平台的开发控件,并针对实际应用需求整合了重建参数调节和重建体剖切等多种实用功能,相对于传统的医学图像处理与三维重建系统具有更大的应用价值。本文还提出了一个基于WEB模式的医学图像三维重建的解决方案。