机器学习_深度学习毕设题目汇总——医学图像去噪

最新推荐文章于 2025-08-01 14:40:35 发布
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#机器学习 #深度学习 #人工智能

本文探讨了基于深度学习的卷积神经网络在医学图像去噪和肺癌检测中的应用，研究了如何利用MR和TRUS图像进行前列腺穿刺引导的图像去噪与分割，并实现了磁共振图像的去噪算法。这些方法旨在提高医学图像的质量，辅助医生进行更准确的诊断。

下面是该类的一些题目：

题目
基于卷积神经网络的医学图像去噪和肺癌检测的研究
前列腺穿刺引导中的MR和TRUS图像去噪与分割方法
医学磁共振图像去噪算法研究与实现
基于深度卷积神经网络的医学图像去噪研究
医学影像图像去噪：滤波器方法、频域方法、小波变换、非局部均值去噪、深度学习与稀疏表示和字典学习
LiRongLu_的博客
04-22 1949
本文全面探讨了医学影像图像去噪技术，重点讨论了多种去噪方法。首先介绍了滤波器方法，如中值滤波和双边滤波，这些方法易于实现但可能会模糊图像细节。接着，文章分析了频域方法，包括傅里叶和小波变换，这些技术能在保留边缘信息的同时去除噪声。非局部均值去噪作为一种更先进的空间域方法，通过利用图像内的冗余信息来保留结构。深度学习方法，尤其是基于卷积神经网络的技术，近年来在图像去噪领域取得了显著进展，因其强大的特征学习能力而备受关注。最后，文章讨论了稀疏表示和字典学习在去噪中的应用。
DICOM医学影像应用篇——DICOM 医学影像中的去噪和增强技术
编程技术探索者，分享C/C++、C#、Java、数据库等开发经验，聚焦实战技巧与AI兴趣，助力编程爱好者成长。
12-05 1069
在医学影像处理中，去噪和增强是两个重要的预处理步骤，可以提升图像质量，改善后续处理和诊断的准确性。本文主要探讨去噪和增强的基本概念、原理，并提供基于C++的具体实现示例。
医学图像去噪 -----EDCNN
qq_43350330的博客
03-08 6298
本文提出了一种新的基于稠密连通卷积结构的去噪模型，即基于边缘增强的稠密连通网络(EDCNN)。 通过设计的基于可训练Sobel算子的边缘增强模块，该方法能够自适应地获取输入图像更丰富的边缘信息。 此外，我们还引入了复合损失函数，它是MSE损失和多尺度感知损失的加权融合。
医学图像降噪自适应均值滤波（AMF ）算法
01-02
基于matlab的医学图像降噪，非常适合医学图像的处理，可以用于医学图像的预处理
基于深度学习的医学图像分析：使用Autoencoder实现医学图像去噪
qq_74383080的博客
08-01 1080
本文介绍了基于Autoencoder的医学图像去噪方法。首先阐述了医学图像分析的重要性及去噪在疾病诊断、医学研究和图像增强中的应用。然后解释了Autoencoder的理论基础，包括其编码器-解码器结构和无监督学习优势。接着详细展示了代码实现过程：从环境准备、数据集加载到模型构建、训练和评估。其中使用PyTorch搭建了一个包含卷积层和反卷积层的Autoencoder模型，在ChestX-ray8数据集上进行训练，并可视化展示了去噪效果。结果表明，Autoencoder能有效去除医学图像噪声。
【医学图像处理】4 图像去噪/平滑
qq_36926037的博客
11-06 4763
文章目录1 图像噪声1.1 椒盐噪声1.2 高斯噪声2 图像去噪/滤波/平滑2.1 高斯滤波2.2 均值滤波2.3 中值滤波 1 图像噪声   噪声的产生： 图像中间某些像素发生突变，造成与周围像素之间不和谐   去噪： 用和谐的点替换掉不和谐的点。对灰度值的变化做均一化。   去噪的方法：   （1）基于卷积的方法：高斯滤波、均值滤波…   （2）基于形态学的运算：开、闭运算… 1.1 椒盐噪声   椒盐噪声：也称为脉冲噪声，是图像处理中常见的一种噪声，它是一种随机出现的白点或黑点。 1.2 高斯噪声
计算机视觉_图像处理_OpenCV_Python_机器学习_深度学习_图像识别_特征匹配_水印检测_水印去除_图像修复_数字图像处理_图像增强_图像分析_模式识别_图像去噪_图像恢复_图像编辑.zip
05-31
这个压缩包文件汇集了计算机视觉、图像处理、机器学习和深度学习等领域的重要技术和应用，提供了从图像的基础处理到高级分析、从传统的算法到现代深度学习方法的全面内容。通过这些技术的应用，可以实现从简单的图像...
Demo_FDnCNN_Color_深度学习_深度学习去噪_深度残差_深度图像_deeplearning_源码.zip
09-30
标题中的“Demo_FDnCNN_Color_深度学习_深度学习去噪_深度残差_深度图像_deeplearning_源码.zip”提到了一系列关键概念，包括FDnCNN、颜色、深度学习、去噪、深度残差和深度图像。这个压缩包文件很可能包含了一个...
MATLAB实现基于小波变换与深度学习的医学图像去噪修复系统
最新发布
11-16
在医学图像去噪与修复系统中，深度学习算法被用来进一步提取图像的深层特征，通过训练大量的医学图像数据，让网络自动学习图像的去噪和修复过程。利用深度学习模型的高度非线性拟合能力，系统能够对不同的噪声类型和...
医学领域机器学习与深度学习基础知识
11-23
内容概要：本书详细介绍了医学领域中的机器学习和深度学习的基本原理和技术应用，涵盖了文本编码、时间序列数据表示、深度网络优化等内容。书中不仅解释了传统的词袋模型及其局限性，还介绍了神经网络中的自动微分...
计算机视觉_OpenCV_Python_图像处理_机器学习_深度学习_计算机图形学_图像识别_图像分析_图像增强_特征提取_目标检测_边缘检测_人脸识别_物体识别_模式识别_数字图像处理_图像.zip
06-15
深度学习作为一种先进的机器学习方法，近年来在图像处理和计算机视觉领域取得了巨大成功。利用深度学习网络，如卷积神经网络（CNN），可以自动从数据中学习特征的层次化表示，极大地提高了图像识别和分析的准确性。...
一种实时医学视频图像去噪方法
05-15
介绍了一种实时医学视频图像去噪方法，专利文档说明书
医学图像去噪算法效果对比报告(有代码).pdf
07-14
医学图像去噪算法效果对比报告(有代码).pdf医学图像去噪算法效果对比报告(有代码).pdf医学图像去噪算法效果对比报告(有代码).pdf医学图像去噪算法效果对比报告(有代码).pdf医学图像去噪算法效果对比报告(有代码).pdf医学图像去噪算法效果对比报告(有代码).pdf医学图像去噪算法效果对比报告(有代码).pdf医学图像去噪算法效果对比报告(有代码).pdf医学图像去噪算法效果对比报告(有代码).pdf
MATLAB图像去噪在医学图像中的应用
m0_59833680的博客
08-22 2549
摘要：根据扫描工程图像的特点，研究了图像中噪声产生的机理和消除方法；提出了利用中值滤波法消除医学图像噪声的实用方法。使用软件工具MATLAB快速地实现了图像的中值滤波。 结果表明，利用中值滤波法消除图像中的随机噪声（你文中加的是椒盐噪声）是图像噪声处理的最佳方法。其中还有不少的改进算法，使得去噪效果变得又快又好。关键字：图像去噪 中值滤波 噪声 MATLAB引言噪声是影响CT图像质量至关重要的因...
【技术综述】一文道尽传统图像降噪方法
热门推荐
hacker_long的专栏
01-08 3万+
文章首发于微信公众号《有三AI》 【技术综述】一文道尽传统图像降噪方法 图像预处理算法的好坏直接关系到后续图像处理的效果，如图像分割、目标识别、边缘提取等，为了获取高质量的数字图像，很多时候都需要对图像进行降噪处理，尽可能的保持原始信息完整性（即主要特征）的同时，又能够去除信号中无用的信息。 并且，降噪还引出了一个非常热门的研究方向，即美颜磨皮，这对于中国用户来说，是非常重要的计算机视觉领域...
论文速递 | 一份超全易懂的深度学习在图像去噪的综述
小白学视觉
06-22 3652
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达 本文转自：AI算法与图像处理近日哈尔滨工业大学、广东工业大学、清华大学与台湾国立清华大学等研究人员...
机器学习_深度学习毕设题目汇总——医学图像分割
MetaGrad的博客
02-09 3823
下面是该类的一些题目： 题目 医学图像分割算法研究 医学图像分割算法研究及应用 医学显微细胞图像分割研究 基于U-Net框架的医学图像分割若干关键问题研究 基于多统计信息的形变模型医学图像分割 腹部CT图像分割的可计算建模方法研究 CBCT牙齿图像分割与三维重建 Level Set模型及其在医学图像分割中的应用研究 全卷积神经网络算法及其在肺部肿瘤图像分割上的应用研究 前列腺核磁共振图像分割算法的研究与实现 医学图像分割与测量深度学习算法研究及应用
图像处理之去噪（附源码）
qq_63255188的博客
03-19 1244
图像去噪是指从被噪声污染的图像中恢复出尽可能接近原始图像的过程。噪声是指图像在获取、传输或存储过程中由于各种因素而引入的随机或系统性干扰，它会对图像的质量和视觉效果造成负面影响。常见的噪声类型包括高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声和散斑噪声等。图像去噪的目标是保留图像中的重要信息（如边缘、纹理等），同时尽可能去除噪声，从而提高图像的质量和可用性。图像去噪是图像处理领域的重要研究方向之一，涉及数学、信号处理、机器学习等多个学科。
【图像去噪】BM3D算法图像去噪（含PSNR）【含Matlab源码 1779期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
01-15 1451
BM3D算法图像去噪（含PSNR） 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
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