深度学习框架三维识别分割，CT，CBCT牙齿重建，识别 本文介绍了一种基于深度学习的三维识别分割方法，用于 CBCT 牙齿重建和识别。该方法通过融合 CT 和 intraoral mesh 扫描数据，实现了高精度的牙齿骨骼重建和识别。 知识点： 1. 深度学习框架：本文介绍了基于深度学习的三维识别分割方法，用于 CBCT 牙齿重建和识别。该方法采用多模态融合技术，融合 CT 和 intraoral mesh 扫描数据，实现了高精度的牙齿骨骼重建和识别。 2. CBCT 牙齿重建：CBCT（ Cone-Beam Computed Tomography）是一种常用的医疗成像技术，用于获取牙齿和骨骼的三维图像。本文介绍了一种基于 CBCT 的牙齿重建方法，通过融合 CT 和 intraoral mesh 扫描数据，实现了高精度的牙齿骨骼重建。 3. 多模态融合：本文介绍了一种多模态融合技术，用于融合 CT 和 intraoral mesh 扫描数据。该技术可以实现高精度的牙齿骨骼重建和识别。 4. 深度学习在数字牙科学中的应用：本文介绍了深度学习技术在数字牙科学中的应用，用于实现高精度的牙齿骨骼重建和识别。该技术可以提高牙齿治疗规划和决策的准确性和效率。 5. 牙齿骨骼重建算法：本文介绍了一种基于深度学习的牙齿骨骼重建算法，通过融合 CT 和 intraoral mesh 扫描数据，实现了高精度的牙齿骨骼重建。 6. 牙齿识别：本文介绍了一种基于深度学习的牙齿识别方法，用于识别牙齿的形状和结构。该方法可以提高牙齿治疗规划和决策的准确性和效率。 7. 数字牙科学：本文介绍了数字牙科学在牙齿治疗规划和决策中的应用，通过使用深度学习技术和多模态融合技术，实现了高精度的牙齿骨骼重建和识别。 8. 医疗成像技术：本文介绍了一种基于 CBCT 的医疗成像技术，用于获取牙齿和骨骼的三维图像。该技术可以提高牙齿治疗规划和决策的准确性和效率。 9. 牙齿治疗规划：本文介绍了牙齿治疗规划在数字牙科学中的应用，通过使用深度学习技术和多模态融合技术，实现了高精度的牙齿骨骼重建和识别。 10. 数字牙科学在牙齿治疗中的应用：本文介绍了数字牙科学在牙齿治疗中的应用，通过使用深度学习技术和多模态融合技术，实现了高精度的牙齿骨骼重建和识别。

交互式多模型(IMM)的算法是一种将目标运动状态与模型进行匹配的滤波算法，其中目标模型集的构建是关键环节。本文基于CV（匀速模型）/CA（匀加速模型）/CT（匀速率转弯模型）模型构建模型集，对各种模型的概念以及定义进行了简单介绍。同时，结合一个仿真实例对目标运动模型的构建过程进行了讲解，验证了所提模型集的合理性。本部分只针对二维平面内的目标运动模型进行了讲解，未对IMM滤波算法进行详细讲解，后续会专门针对IMM算法进行讲解。

为研究煤的孔隙特征对煤体宏观物理特性的影响,对煤的孔隙结构进行定量表征和分析。以大柳塔煤矿长焰煤煤样为研究对象,基于X射线三维显微CT扫描得到的数据体,结合三维可视化软件Avizo的三维重构技术及图像灰度分割技术得到煤体的微观孔隙模型,并建立了煤孔隙三维展布模型和孔隙球棒模型。通过提出的方法和模型的建立,对长焰煤的孔隙微观参数—孔隙率、孔隙半径、喉道半径、孔隙体积、喉道体积、配位数等进行了统计分析。结果表明:在微观尺度下,长焰煤煤样孔隙总体分布比较分散,孔隙率15.47%,通过孔隙的球棒模型统计出的孔隙数27 432,喉道数38 829及其他的孔隙微观参数。

人体CT扫描段层DCM格式，可用于机器学习/人工智能，练习参考。

西门子ct相关错误代码，中文翻译对照表！

此代码旨在与论文一起使用： SN Friedman、GSK Fung、JH Siewerdsen 和 BMW Tsui。 “一种使用美国放射学会 (ACR) 认证模型测量计算机断层扫描 (CT) 调制传递函数 (MTF) 和噪声功率谱 (NPS) 的简单方法，”Med。 物理。 40, 051907-1 - 051907-9 (2013)。http://dx.doi.org/10.1118/1.4800795 目的： 使用美国放射学会 (ACR) 认证模型的 CT 数据计算 1D 径向（轴向）MTF 和 3D NPS。 输入： 需要对体模进行两次连续扫描。 程序需要选择一个数据目录，其中只有两个子目录，只包含对应于体模第三个模块的 CT 切片。 小心周围模块的部分体积效果。 即，数据目录|->扫描1个目录| | -> 只有模块 3 片| |-> 扫描 2 目录|-> 只有模块 3

测量DNA损伤反应（DDR）成分激活的技术已在暴露评估和个性化医学中得到应用。 DDR和相关的DNA修复途径包含数百种蛋白质，因此对激活的详细测量在技术上既困难又费力。 我们研究的目的是在基于高通量电化学发光（ECL）的平台上开发某些DDR成分的蛋白质特异性检测方法。 我们为共济失调的毛细血管扩张症（ATM），检查点激酶2（CHK2），磷酸化的ATM S1981，磷酸化的CHK2 T68和磷酸化的肿瘤蛋白p53（p53）S15开发了五个有效的测定对。 我们针对细胞和癌症模型中的传统免疫印迹和γ-H2AX病灶措施验证了ECL结果。 为了在临床环境中测试基于ECL的技术，我们利用了接受计算机断层扫描（CT）扫描的患者的外周血单个核细胞（PBMC）。 CT扫描既代表着有价值的医学影像诊断，也代表着受控的电离辐射环境研究，因为它们能提供约2到31毫西弗（mSv）的电荷，并能激活DDR组件。 在这项研究中，我们表明基于ECL的技术可以测量患者PBMC样品中DDR成分的基础和损伤诱导水平。 使用盲法研究设计和患者匹配的CT扫描前后，我们显示ECL衍生的数据可以一致地（94％的时间，15/16例患者

今夕何夕 【医学影像分析】3D-CT影像的肺结节检测（LUNA16数据集）.zip

使用Python三方库Pylinac自动分析CT输出的DICOM文件并生成PNG图片和PDF文档报告。

【资源介绍】 基于Qt和VTK实现CT三维重建项目c++源码+项目说明.zip 该项目是个人毕设项目，答辩评审分达到95分，代码都经过调试测试，确保可以运行！欢迎下载使用，可用于小白学习、进阶。 该资源主要针对计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用，亦可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。 项目整体具有较高的学习借鉴价值！基础能力强的可以在此基础上修改调整，以实现不同的功能。 项目进度记录 1、解决了内存问题 2、从切片上拾取点并计算在三维空间中的坐标 3、三维点标记 4、三维空间点的增删，设计测量模式的UI 5、添加了表格的数据增删 6、调试二次加载的BUG(添加重置功能) 7、裁剪功能的图像导入与滑条索引 8、优化：测量数据不可编辑 9、路径编码问题 10、实现裁剪功能(需要OpenCV) 11、增加导出裁剪图像时显示进度条的功能，由于VTK图像读取在内部完成，实现进度条功能相对复杂，暂未实现。 12、裸数据(二进制)裁剪 13、三维切面默认不显示 14、背景默认为黑色 15、bin文件读取增加自动读取config文件，确定宽高参数 16、裁剪后可直接读入到三维体绘制中，仍保留裁剪后保存的功能 17、三维体绘制的切面改为半透明 18、经测试，裁剪后读入(内存读入)出现了内存泄漏的问题，获取每一层的指针，解决了这个问题 19、解决进度条出现了假死的情况 20、解决选择文件夹为空的崩溃问题 21、实现对话框裁剪序列图像 22、在MainWindow中声明CropSequenceDialog为友元类，CropSequenceDialog则可以直接访问MainWindow的成员(包括私有)