脊柱骨折判断数据集，检测到裂缝的切片被认为是阳性的，其他切片被认为是阴性的，共3800张CT图片
脊柱骨折判断数据集，检测到裂缝的切片被认为是阳性的，其他切片被认为是阴性的，共3800张CT图片
脊柱骨折判断数据集，检测到裂缝的切片被认为是阳性的，其他切片被认为是阴性的，共3800张CT图片
2022-12-12 11:28:41
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人工智能-机器学习-计算机辅助设计在强直性脊柱炎胸腰椎后凸畸形矫形手术中的应用.pdf
2022-05-07 19:11:25
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脊柱侧弯探测器
网站内建的Hack North项目称为脊柱侧弯检测器
2022-03-28 23:20:39
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针对医学手术排练演习和手术教学开发了虚拟脊柱手术模拟平台。在该平台上能够根据手术的真实环境，模拟常用手术器械和脊柱结构，实现人机实时交互。详细介绍了系统的硬件环境参数，并基于3DS MAX的建模和力触觉渲染引擎CHAI 3D进行仿真。仿真实验结果表明,基于力反馈的虚拟脊柱手术模拟系统可以有效地模拟脊柱手术时的力反馈状态，帮助医师进行脊柱手术术前训练，并适用于高校的医学教学和医疗机构人员的培训。
2022-03-18 18:10:55
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图像的均方误差的matlab代码脊柱X射线图像上的曲率识别
执照
作者：Yann
Bachelot，Maxime
Carlier，Dimitri
Mikec，Luka
Matsuda，Jiri
Ruzicka。
由Noelie
Debs和Carole
Frindel监督。
该代码是开源的，这意味着任何人都可以从Github存储库中查看和下载我们的代码。
此处执行的代码是INSA
Lyon工学院（生物信息学和建模专业）图像分析课程最终项目的一部分。
项目目标
该项目的目的是通过提供可自动识别色谱柱的计算机例程，通过分析X射线轮廓图像来帮助进行外科手术计划。
执行
我们的代码遵循以下步骤：对比图像，过滤，检测脊柱的起点和终点，检测关键点，选择感兴趣的点，拟合曲线，计算一些统计量。
输入：以个人资料（JPEG格式，EOS采集系统）的形式对30位患者的30幅X射线图像进行数据集。
X射线看起来像传统的X射线照相：其对比度取决于所遍历结构的衰减系数。
输出：在每幅图像上还绘制了30张相同的图像，包括关键点和适合脊椎的相关曲线。
3个包含所有图像的文件夹，对应3种不同的检测方法：霍夫变换，哈里斯检
2021-11-09 21:28:50
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脊柱是人体复杂而长的结构。 脊柱的可视化对于治疗和管理脊柱疾病至关重要，通常需要进一步的成像方式，例如计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）。 在大多数临床领域中，脊柱CT和MRI检查都集中在感兴趣的区域。 但是，脊柱由颈椎，胸廓，腰椎，ac骨和尾骨组成，有时需要根据疾病，患者的状态和医师的决定对整个结构以及区域性脊柱进行检查。 这篇综述考虑了可用的文献来描述何时以及如何根据每种脊柱疾病（例如脊柱外伤，畸形，感染，轴突性脊椎病和转移性肿瘤）应用CT和MRI进行全长脊柱评估。
2021-09-24 19:03:04
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