Medical Imaging History

            Medical Imaging is a young field.

            In 1895, Wilhelm Roentgen discovered x-rays.

            The primary focus for much of this development has been to improve the quality of the images for humans to evaluate.Only recently has computer technology become

sufficiently sophisticated to assist in the process of diagnosis.

            Early in the twentieth century, a Czech mathematician named Johann Radon dervied a transform for reconstructing corss-sectional information from a series of planar projections taken from around an object, While this powerful theory had been know for overy fifty years, the ability to compute the transform on real data was not possible until digital computers began to mature in 1970s.

           Imaging in 3D emerged in 1972 when x-ray computed tomography(CT) was developed independently by Godfrey Hounsfield and Alan Cormack. These innovators later shared the 1979 Nobel Prize in Medicine.

           While techniques for using x-rays in medical imaging were being refined, organic chemists had been exploring the uses of nuclear magnetic resonance(NMR) to analyze chemical samples. Felix Bloch and Edward Purcell were studying NMR in the mid 1940s. Together, they shared the Nobel Prize in Physics in 1952.

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/16a53f4bd595 小天才电话手表刷机教程 — 基础篇 我们将为您简单的介绍小天才电话手表新机型的简单刷机以及玩法,如adb工具的使用,magisk的刷入等等。 我们会确保您看完此教程后能够对Android系统有一个最基本的认识,以及能够成功通过magisk root您的手表,并安装您需要的第三方软件。 ADB Android Debug Bridge,简称,在android developer的adb文档中是这么描述它的: 是一种多功能命令行工具,可让您与设备进行通信。 该命令有助于各种设备操作,例如安装和调试应用程序。 提供对 Unix shell 的访问,您可以使用它在设备上运行各种命令。 它是一个客户端-服务器程序。 这听起来有些难以理解,因为您也没有必要去理解它,如果您对本文中的任何关键名词产生疑惑或兴趣,您都可以在搜索引擎中去搜索它,当然,我们会对其进行简单的解释:是一款在命令行中运行的,用于对Android设备进行调试的工具,并拥有比一般用户以及程序更高的权限,所以,我们可以使用它对Android设备进行最基本的调试操作。 而在小天才电话手表上启用它,您只需要这么做: - 打开拨号盘; - 输入; - 点按打开adb调试选项。 其次是电脑上的Android SDK Platform-Tools的安装,此工具是 Android SDK 的组件。 它包括与 Android 平台交互的工具,主要由和构成,如果您接触过Android开发,必然会使用到它,因为它包含在Android Studio等IDE中,当然,您可以独立下载,在下方选择对应的版本即可: - Download SDK Platform...
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/b24469074755 SmartDNS English SmartDNS SmartDNS 是一个运行在本地的 DNS 服务器,它接受来自本地客户端的 DNS 查询请求,然后从多个上游 DNS 服务器获取 DNS 查询结果,并将访问速度最快的结果返回给客户端,以此提高网络访问速度。 SmartDNS 同时支持指定特定域名 IP 地址,并高性匹配,可达到过滤广告的效果; 支持DOT,DOH,DOQ,DOH3,更好的保护隐私。 与 DNSmasq 的 all-servers 不同,SmartDNS 返回的是访问速度最快的解析结果。 支持树莓派、OpenWrt、华硕路由器原生固件和 Windows 系统等。 使用指导 SmartDNS官网:https://pymumu..io/smartdns 软件效果展示 仪表盘 SmartDNS-WebUI 速度对比 阿里 DNS 使用阿里 DNS 查询百度IP,并检测结果。 SmartDNS 使用 SmartDNS 查询百度 IP,并检测结果。 从对比看出,SmartDNS 找到了访问 最快的 IP 地址,比阿里 DNS 速度快了 5 倍。 特性 多虚拟DNS服务器 支持多个虚拟DNS服务器,不同虚拟DNS服务器不同的端口,规则,客户端。 多 DNS 上游服务器 支持配置多个上游 DNS 服务器,并同时进行查询,即使其中有 DNS 服务器异常,也不会影响查询。 支持每个客户端独立控制 支持基于MAC,IP地址控制客户端使用不同查询规则,可实现家长控制等功能。 返回最快 IP 地址 支持从域名所属 IP 地址列表中查找到访问速度最快的 IP 地址,并返回给客户端,提高...
###################################################################################### ### Author/Developer: Nicolas CHEN ### Filename: export.py ### Version: 1.0 ### Field of research: Deep Learning in medical imaging ### Purpose: This Python script creates the CSV file from XML files. ### Output: This Python script creates the file "test.csv" ### with all data needed: filename, class_name, x1,y1,x2,y2 ###################################################################################### ### HISTORY ### Version | Date | Author | Evolution ### 1.0 | 17/11/2018 | Nicolas CHEN | Initial version ###################################################################################### import os, sys, random import xml.etree.ElementTree as ET from glob import glob import pandas as pd from shutil import copyfile annotations = glob('BCCD/Annotations/*.xml') df = [] cnt = 0 for file in annotations: #filename = file.split('/')[-1].split('.')[0] + '.jpg' #filename = str(cnt) + '.jpg' filename = file.split('\\')[-1] filename =filename.split('.')[0] + '.jpg' row = [] parsedXML = ET.parse(file) for node in parsedXML.getroot().iter('object'): blood_cells = node.find('name').text xmin = int(node.find('bndbox/xmin').text) xmax = int(node.find('bndbox/xmax').text) ymin = int(node.find('bndbox/ymin').text) ymax = int(node.find('bndbox/ymax').text) row = [filename, blood_cells, xmin, xmax, ymin, ymax] df.append(row) cnt += 1 data = pd.DataFrame(df, columns=['filename', 'cell_type', 'xmin', 'xmax', 'ymin', 'ymax']) data[['filename', 'cell_type', 'xmin', 'xmax', 'ymin', 'ymax']].to_csv('test.csv', index=False)
09-25
### 脚本原理分析 从 XML 文件创建包含文件名、类别名、坐标信息的 CSV 文件,其基本原理是通过解析 XML 文件,提取所需的信息(文件名、类别名、坐标信息),然后将这些信息存储到 CSV 文件中。 以下是一个简单的示例代码,展示了如何实现这个功能: ```python import xml.etree.ElementTree as ET import csv def xml_to_csv(xml_file, csv_file): tree = ET.parse(xml_file) root = tree.getroot() with open(csv_file, 'w', newline='') as csvfile: fieldnames = ['filename', 'class_name', 'xmin', 'ymin', 'xmax', 'ymax'] writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames) writer.writeheader() filename = root.find('filename').text for obj in root.findall('object'): class_name = obj.find('name').text bbox = obj.find('bndbox') xmin = bbox.find('xmin').text ymin = bbox.find('ymin').text xmax = bbox.find('xmax').text ymax = bbox.find('ymax').text writer.writerow({ 'filename': filename, 'class_name': class_name, 'xmin': xmin, 'ymin': ymin, 'xmax': xmax, 'ymax': ymax }) ``` ### 脚本优化 1. **错误处理**:在解析 XML 文件时,添加错误处理机制,以防止因 XML 文件格式错误而导致脚本崩溃。 ```python try: tree = ET.parse(xml_file) root = tree.getroot() except ET.ParseError as e: print(f"Error parsing XML file {xml_file}: {e}") return ``` 2. **批量处理**:如果有多个 XML 文件需要处理,可以编写一个循环来批量处理这些文件。 ```python import os xml_dir = 'xml_files' csv_file = 'output.csv' with open(csv_file, 'w', newline='') as csvfile: fieldnames = ['filename', 'class_name', 'xmin', 'ymin', 'xmax', 'ymax'] writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames) writer.writeheader() for xml_file in os.listdir(xml_dir): if xml_file.endswith('.xml'): xml_path = os.path.join(xml_dir, xml_file) try: tree = ET.parse(xml_path) root = tree.getroot() filename = root.find('filename').text for obj in root.findall('object'): class_name = obj.find('name').text bbox = obj.find('bndbox') xmin = bbox.find('xmin').text ymin = bbox.find('ymin').text xmax = bbox.find('xmax').text ymax = bbox.find('ymax').text writer.writerow({ 'filename': filename, 'class_name': class_name, 'xmin': xmin, 'ymin': ymin, 'xmax': xmax, 'ymax': ymax }) except ET.ParseError as e: print(f"Error parsing XML file {xml_path}: {e}") ``` ### 适配数据集 如果要将脚本适配到自己的数据集,需要注意以下几点: 1. **XML 文件结构**:确保 XML 文件的结构与脚本中解析的结构一致。如果 XML 文件的标签名称或层次结构不同,需要相应地修改脚本中的解析代码。 2. **坐标信息**:如果坐标信息的表示方式不同(例如,使用中心点坐标和宽高表示),需要修改提取坐标信息的代码。 ### 解决运行问题 1. **文件路径问题**:确保 XML 文件和 CSV 文件的路径正确。如果文件路径包含中文或特殊字符,可能会导致文件读取或写入失败。 2. **编码问题**:如果 XML 文件或 CSV 文件包含非 ASCII 字符,可能需要指定文件的编码方式。例如,在打开文件时添加 `encoding='utf-8'` 参数。 ```python with open(xml_file, 'r', encoding='utf-8') as f: tree = ET.parse(f) ```
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