在医学成像领域，计算机断层扫描（Computed Tomography，简称CT）是一种广泛使用的无创检查技术，能够生成体内组织的横截面图像。在CT图像重建过程中，数学方法起着至关重要的作用，其中ART（Algebraic Reconstruction Technique）和SART（Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique）是两种常见的迭代重建算法。 **ART算法** ART算法由Gordon等人在1970年代提出，是一种基于代数重建的迭代方法。它适用于离散数据，特别适合处理那些测量值受到严重噪声干扰的情况。ART的基本思想是每次迭代中，通过最小化投影数据与实际测量数据之间的差异来更新每个像素的值。其步骤如下： 1. **初始化**：设置所有像素的初始值。 2. **迭代过程**：对于每一轮迭代，选择一个体素（或一组体素）作为当前焦点，然后更新其余体素的值。具体来说，计算每个体素的新值，使其投影值与当前投影数据匹配。 3. **停止条件**：迭代直至满足预设的终止条件，如达到预定的迭代次数、残差低于阈值或像素值变化小于特定值。 ART的优点在于计算简单且易于实现，但它的主要缺点是容易陷入局部极小值，导致重建图像质量不佳，特别是在噪声较大的情况下。 **SART算法** SART算法是对ART的一种改进，由Andersen和Kak于1984年提出。与ART不同，SART在每一轮迭代中更新所有体素的值，而不是只更新一部分。这使得算法在全局优化上更有效，减少了陷入局部极小值的风险，从而提高了图像质量。 SART的基本步骤包括： 1. **初始化**：与ART相同，设置所有像素的初始值。 2. **迭代过程**：对每一个体素，计算其对所有投影的影响，并根据这些影响更新其值。这个过程考虑了邻近体素的贡献，使得重建过程更加稳定。 3. **停止条件**：同ART，满足预设的终止条件后停止迭代。 SART在处理噪声和解决边缘模糊问题方面优于ART，因此在实际应用中更为常见。然而，由于SART涉及到更多的计算，其计算复杂度相对较高。 在MATLAB环境中，实现ART和SART算法通常涉及矩阵操作和迭代逻辑。开发者需要对CT扫描的投影数据进行处理，将其转换为可被算法使用的格式。MATLAB中的代码会涉及到向量化的运算、误差计算以及迭代更新等步骤。通过提供的"ART，SART算法"压缩包文件，用户可以获得实现这两种算法的MATLAB代码示例，用于CT图像的重建实验。 ART和SART算法是医学CT图像重建中的关键工具，它们通过迭代方法逐步优化重建图像的质量。MATLAB作为强大的科学计算环境，为研究和实践这两种算法提供了便利。在实际应用中，结合适当的预处理和后处理技术，可以进一步提高CT图像的重建效果。

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在医学研究领域，尤其是遗传学，家系图的绘制是一项至关重要的任务。家系图能够清晰地展示家庭成员之间的遗传关系、健康状况以及疾病模式，为科学家和医生提供宝贵的线索来理解遗传疾病的发生机制和诊断治疗策略。"医学遗传学家系图谱绘制软件"就是专门为此目的设计的工具，它简化了复杂数据的可视化过程，使得研究人员和学生能更高效地进行工作。 家系图通常包括以下几个核心元素： 1. **家庭成员**：家系图中的每个小人代表一个家庭成员，通常用不同的符号表示性别，男性通常用直角矩形表示，女性用椭圆形表示。年龄、婚姻状况和生育情况也会通过附加的标记来展示。 2. **世代**：家系图会按照世代排列，长辈在上，晚辈在下，直观显示家族代际关系。 3. **遗传病特征**：患病的家庭成员会被特别标注，可能用特殊颜色或符号标记，显示疾病的传递路径。 4. **生育与死亡**：子女数量、存活状态、死亡年龄等信息也会在图中呈现，有助于分析遗传模式。 5. **遗传标记**：对于遗传研究，可能还会包括特定基因突变或遗传标记的信息，这些可以通过额外的线或注释来表示。 这种"医学遗传学家系图谱绘制软件"可能具备以下特性： - **用户友好的界面**：软件应具有直观的拖放功能，允许用户轻松添加、编辑和删除家庭成员。 - **自定义选项**：用户可以定制符号、颜色和标签，以适应不同的研究需求。 - **自动化功能**：软件可能自动布局家系图，优化空间利用，避免线路交叉。 - **数据导入/导出**：支持从电子病历系统或其他数据库导入数据，同时也能够导出为常见的图像格式，方便报告和分享。 - **统计分析**：内置的统计功能可能帮助分析遗传模式，如孟德尔遗传规律的符合性，或者计算特定遗传病的风险。 - **协作功能**：多人可以同时编辑同一张图谱，这对于团队工作尤其有用。 - **隐私保护**：考虑到医疗信息的敏感性，软件应有严格的权限管理和数据加密措施。 使用这样的软件，无论是学生还是专业研究人员，都能更有效地整理和分析遗传数据，推动医学遗传学的进步。在面对复杂的遗传病研究时，这类工具无疑成为了有力的助手。

BevFormer+数据集 cocodataset数据集 Marmousi1 mmdetection数据集COCO VIT算法数据集+cifar-10 VOCdevkit+Unet数据集 YOLO5+NEU-DET数据集 small数据集 datasets+DeepLabV3Plus数据集+datasets+EfficientDet数据集,zip ILSVRC2012 img_ val.tar SFC-using-CNN-Parihaka-3D-main.zip unet++数据集医学细胞数据集,zip VOC07+12+test.zip 有地震数据集含有断层数据二维segy文件和三维segy文件

Havard-Medical-Image-Fusion-Datasets-main 官网：https://www.med.harvard.edu/aanlib/home.html，里面包含MRI、CT、PET医学图像，下载需要手动一张一张操作。 在朋友的告知下，有人在Github整理出了代码，我下载下来方便各位下载。 Github下载链接：https://github.com/yidamyth/Havard-Medical-Image-Fusion-Datasets

遗传学的发展及对遗传病认识的增加使人们对遗传病相关的医学需求也大大增加。而大学的遗传学教学偏重于基础理论,临床遗传学教学非常欠缺,远不能满足临床需要。在此,对遗传学教学提出几点思考,以期能为临床遗传学教学提供一些参考。

无监督医学图像分割 刘立豪，当归I阿维莱斯·里维罗和卡罗拉·比比亚恩·舍恩利布。 介绍 在此存储库中，我们提供了的PyTorch实现。 要求 火炬1.5.0 火炬视觉0.4.2 SimpleITK 1.2.4 opencv-python 4.2.0.32 用法 克隆存储库： git clone https://github.com/lihaoliu-cambridge/unsupervised-medical-image-segmentation.git cd unsupervised-medical-image-segmentation 下载LPBA40数据集的图像和分割蒙版： LPBA40图片： LPBA40标签： 将它们解压缩到文件夹datasets/LPBA40 ： datasets/LPBA40/LPBA40_rigidly_registered_pairs data

基石核心 Cornerstone.js提供了一个完整的基于Web的医学成像平台。 该存储库包含Cornerstone.js“核心”组件，这是一个轻量级JavaScript库，用于在支持HTML5 canvas元素的现代Web浏览器中显示医学图像。 | Cornerstone Core并不是要本身就是一个完整的应用程序，而是可以用作更大，更复杂的应用程序的一部分的组件。 有关使用各种Cornerstone库构建简单的研究查看的示例，请参见 。 Cornerstone Core与用于存储图像像素的实际容器以及用于获取图像数据的传输机制无关。 实际上，Cornerstone Core本身无法读取/解析或加载图像，而只能依靠一个或多个来起作用。 这样做的目的是避免因为图像以各种格式（包括专有格式）存储而使开发人员无法在单个容器中工作和运输（例如DICOM）。 通过提供关于容器和运输的灵活性

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