随笔分类 - 医学图像
摘要:在博客肺结节CT影像特征提取中,已经实现了肺结节的灰度、纹理和形态特征的提取。但是,对于进一步了解ROI区域像素值或者说CT值的分布来说,还存在一定的不足,不能够很好的显示ROI区域。
因此,本文将进一步对ROI区域进行处理,实现ROI区域的图形化显示。主要包含灰度直方图和ROI区域图形化。
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摘要:一、STL文件简介 STL(立体平版印刷术的缩写)是由3D Systems创建的立体平版印刷CAD软件原生的文件格式STL有“标准三角语言”和“标准镶嵌语言”等几个事后回溯。这种文件格式是由许多其他软件包支持的;它被广泛用于快速成型,3D打印和计算机辅助制造。STL文件只描述三维物体的表面几何图形,
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摘要:1、中值滤波概念 中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序,用其中值代替窗口中心象素的原来灰度值,它是一种非线性的图像平滑法,它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好,在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。中值滤波可以过滤尖峰脉冲。目的在于我们对于滤波后的数据更感兴趣。滤波后的数据保留的原图像的
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摘要:本篇主要讲解如何下载部分数据的方法,由于癌症影像数据十分巨大,一般都是几十个G以上,所以事先下载部分数据查看是否自己有没有帮助十分必要。这里就是本人下载部分数据的方法,希望有所帮助。
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摘要:本篇主要讲解TCIA完整数据集下载方式,完整数据集指的是一种癌症对应的全部的影像数据。
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摘要:1、介绍 The Cancer Imaging Archive (TCIA)是癌症研究的医学图像的开放获取数据库。该网站由国家癌症研究所(NCI)癌症影像计划资助,合同由阿肯色大学医学科学院管理。存档内的数据被组织成通常共享癌症类型和/或解剖部位的“集合”。 通常是由常见疾病(例如肺癌),图像形态(
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摘要:本教程将演示如何使用3D Slicer来运行Matlab函数,并使用MatlabBridge将3D Slicer中的处理结果可视化。
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摘要:3D Slicer在分割后三维重建的图像,效果很好,但是存在一定的不足,默认的颜色并不是很合适,这时手动设置三维视图下的需要的颜色就很有必要了。如下图所示,默认的三维重建后的颜色。 这样的颜色显然不是颅骨正常的颜色,需要设置颜色,设置步骤如下: (1)模块选择窗口——Segment Editor (
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摘要:3D Slicer图像分割工具介绍,分割工具面板各个功能说明,以及一个颅骨CT数据分割实例。
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摘要:1.打开数据与保存数据 (1)打开数据 ——可以将数据拖拽到3D Slicer应用窗口或者从菜单栏工具栏打开。 ——多种方式加载大量数据。 有关DICOM数据,请参阅DICOM模块文档。 对于几乎所有其他(包括场景),您可以使用添加数据对话框。 有关支持的数据格式的列表,请参阅此列表。 请注意,仅部
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摘要:首先,关于3D Slicer软件界面介绍;其次是菜单栏和工具栏的详细介绍;最后,关于3D视图和切片视图下的一些操作说明。
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摘要:3D Slicer是用于医学图像信息学,图像处理和三维可视化的开源软件平台。 通过国家卫生研究院和全球开发人员社区的支持,二十多年来,Slicer为医生,研究人员和公众提供了免费,强大的跨平台加工工具。在多种医疗应用中,包括孤独症,多发性硬化,系统性红斑狼疮,前列腺癌,精神分裂症,矫形生物力学,CO
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摘要:本文将讲述几个主要部分的代码实现,分别是预处理、灰度特征提取、纹理特征提取、形态特征提取数据的matlab实现代码。
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摘要:肺结节的特征提取在临床中有着重要应用,在上篇文章已经对肺结节的基本特征和CT影像特征提取算法有了介绍,提出了三类肺结节CT影像特征提取算法。本文重点介绍肺结节CT影像特征提取系统的功能介绍及使用,利用肺结节CT影像特征提取系统对一些数据进行特征提取,检验特征提取算法的有效性。
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摘要:医学图像特征提取可以认为是基于图像内容提取必要特征,医学图像中需要什么特征基于研究需要,提取合适的特征。相对来说,医学图像特征提取要求更加高,因为对医生的辅助诊断起着至关重要的作用,所以需要严谨可靠的特征。肺结节CT影像特征提取也是属于医学图像特征提取领域的一个部分,有着医学图像特征提取的基本要求。既有其他医学图像特征提取的方法,也有针对肺结节的特定特征提取方法。本小节主要对一些常用的肺结节CT影像医学图像特征提取方法进行介绍,主要可以分为灰度特征、纹理特征和形状特征等。
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摘要:本科毕设做的是医学CT图像特征提取方法研究,主要是肺部CT图像的特征提取。由于医学图像基本为灰度图像,因此我将特征主要分为三类:纹理特征,形态特征以及代数特征,每种特征都有对应的算法进行特征提取。
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