用于乳腺肿块大规模分割的对抗性深层结构网

最新推荐文章于 2025-06-24 09:02:51 发布
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一种基于条件生成对抗网络的含有大规模投资回报率的乳腺肿块图像作物的乳腺肿块分割新方法，因为其结构非常适合准确描绘大规模边界，特别是当可用的培训样本很少时：生成网络学习而对抗性网络强制分割与地面真实样本相似。

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Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型，相比 3.0 版本，它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

U-net在乳腺癌医学图像分割方面的应用
qq_47896523的博客
04-01 1858
通过旋转、反转、剪切图像对乳腺医学图像进行数据增强之后，可以提高模型的准确性。但是当前简单的分割和几何变换在医疗图像数据中不会简单使用，而是会集合生成对抗网络（GAN）结合使用。使用生成对抗网络生成合成图像，以扩展数据集并生成具有多样性的图像。GANs还可用于生成医疗图像的假象。
6.13.1 使用残差神经网络堆叠集成进行乳腺肿块分类和诊断的综合框架
qq_47896523的博客
06-13 1334
本研究中，实现了一个堆叠的 ResNet 模型集成，以将乳腺肿块分类为恶性或良性，并诊断其 BI-RADS 类别评估，评分范围为 2 到 6，形状为椭圆形、圆形、分叶状或不规则形。与单个架构和应用于现有基准数据集的其他方法相比，所提出方法的结果显示分类性能有所提高。在两个公共数据集上实现了最高的病理分类性能：CBIS-DDSM 的准确率为 95.13%，AUC 得分为 0.95，INbreast 的准确率为 99.20，AUC 得分为 0.99。
【图像分割】基于Kmean聚类实现乳腺肿瘤分割附matlab代码
matlab_dingdang的博客
06-17 919
乳腺癌作为当今女性最普遍的癌症之一,已经成为严重危害女性健康的罪魁祸首.如何有效地提高乳腺癌的诊断,治疗,进而最大可能地减少损害,已经成为当今女性健康所面临的一个急需解决的问题.为此,乳腺肿瘤分割的准确与否,不仅为临床诊断及放射治疗方式的选择提供重要依据,而且直接关系到患者的治疗效果.故如何提高乳腺CT图像肿瘤的分割准确率一直是相关人员研究的重点. ​ 3 仿真结果 [1]范怀玉, 马军山. 基于MATLAB_GUI的超声乳腺肿瘤图像分割平台设计[J]. 软件, 2019, 40(6):4.部分理论引
【图像分割】基于区域增长算法实现乳腺超声 (BUS) 图像分割附Matlab代码
qq_59747472的博客
07-18 855
乳腺癌是全球性的健康问题。因此，在早期阶段发现这种疾病的迹象至关重要。由于成像过程中的低能量，使用乳腺超声图像成为诊断的首选方法之一。在这种情况下，BUS 图像中的图像分割指的是提取对应于病灶的区域，并将其与正常组织区域分离。病灶区域的大小和质量与疾病的严重程度和进展阶段相关。
HCTNet：一种用于乳腺超声图像分割的混合CNN-transformer
qq_45880982的博客
04-02 2353
乳腺超声图像的自动分割有助于提高乳腺癌诊断的准确性。近年来，卷积神经网络（CNN）在医学图像分析中取得了巨大的成功。然而，它表现出的局限性，在建模的长期关系，这是不利的超声图像斑点噪声和阴影，导致乳腺病变分割的准确性下降。Transformer可以获得足够的全局信息，但在获取局部细节方面存在不足，需要在大规模数据集上进行预训练。在本文中，我们提出了一种混合CNN-transformer（HCTNet），用于提高超声图像中的乳腺病变分割。
探索乳腺肿瘤超声图像的创新分割：基于残差U-Net的方法
weixin_64112863的博客
12-27 2371
U-Net，最初为医学图像分割而设计，现已成为该领域的一个基准。它的核心特点是其对称的U形结构，由一个收缩路径和一个扩展路径组成。收缩路径负责捕获图像的背景信息，而扩展路径则用于精确定位感兴趣的区域。在乳腺肿瘤图像分割的应用中，U-Net的这种结构使得网络能够有效地从复杂的医学影像中提取出肿瘤特征，并在保持较低计算成本的同时实现高精度的分割。乳腺肿瘤超声图像的创新分割方法此方法利用编码器、混合注意力模块和解码器的结合来处理图像特征。
【医疗图像分割案例分析】：UNet++的PyTorch实现与应用
本文首先介绍了医疗图像分割的基础知识及其应用挑战，然后详细解析了UNet++模型的理论基础和架构优势，特别是其深度网络结构和特征融合策略。接着，本文探讨了如何在PyTorch框架中实现UNet++模型，并阐述了训练与...
人工智能在医学影像中的研究与应用
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人工智能在医学影像中的研究与应用韩冬, 李其花, 蔡巍, 夏雨薇, 宁佳, 黄峰沈阳东软医疗系统有限公司，辽宁 沈阳 110167慧影医疗科技（北京）有限公司，北京 10...
39、图像处理中的新兴趋势
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ooo22的博客
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本文深入探讨了图像处理领域的新兴趋势，包括深度学习、卷积神经网络（CNN）、图像增强与修复、视频处理等关键技术的发展现状。同时，文章还介绍了这些技术在医疗影像处理、交通控制系统、安全监控和生物特征识别等场景中的应用，并分析了面临的挑战及未来发展方向。通过算法创新与多模态融合，图像处理技术正逐步提升智能化水平，并为多个行业带来变革性影响。
【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览 第189期】Fri, 1 Jan 2021
TomRen
01-03 4675
AI视野·今日CS.CV 计算机视觉论文速览 --- Fri, 1 Jan 2021 -- 点云分割、点云匹配，视角变换、光场、球卷积、稀疏卷积、各种数据集
基于深度学习的乳腺癌病理图像自动分类
08-15
乳腺癌病理图像的自动分类具有重要的临床应用价值。基于人工提取特征的分类算法，存在需要专业领域 知 识 、耗 时 费 力 、提 取 高 质 量 特 征 困 难 等 问 题 。 为 此 ，采 用 一 种 改 进 的 深 度 卷 积 神 经 网 络 模 型 ，实 现 了 乳 腺 癌 病 理 图 像的自动分类;同时，利用数据增强和迁移学习方法，有效避免了深度学习模型受样本量限制时易出现的过拟合问 题。实验结果表明，该方法的识别率可达到 91%，且具有较好的鲁棒性和泛化性
乳腺癌威斯康星（预后）数据集
12-12
数据来自：UCI机器学习库 http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/wpbc.names “每个记录代表一个乳腺癌病例的随访数据。这些是自1984年以来Wolberg博士所见的连续患者，仅包括那些在诊断时表现出浸润性乳腺癌并且没有远处转移证据的病例。
论文研究 - 基于超分辨率卷积神经网络的乳腺X线照片超分辨率成像
06-01
目的：应用和评估基于超分辨率卷积神经网络（SRCNN）的超分辨率方案，以增强数字乳房X线照片的图像分辨率。 材料和方法：从用于乳腺X线筛查的数字数据库（CBIS-DDSM）的精选乳腺成像亚组中，总共采集了711个包括乳房病变的中外侧斜（MLO）图像。 我们首先训练了超分辨率卷积神经网络（SRCNN），这是一种基于深度学习的超分辨率方法。 使用训练有素的SRCNN，可以从低分辨率图像中重建高分辨率图像。 我们比较了超分辨率方法和使用线性插值方法（最近邻和双线性插值）获得的图像质量。 为了研究SRCNN处理过的图像的图像质量与乳腺钼靶病变的临床特征之间的关系，我们比较了实施SRCNN产生的图像质量，包括乳房密度，乳房成像报告和数据系统（ BI-RADS）评估，以及经过验证的病理信息。 为了进行定量评估，测量了峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM），以评估图像恢复质量和感知的图像质量。 结果：SRCNN产生的超分辨率图像质量显着高于使用线性插值方法获得的图像（p <0.001）。 经SRCNN处理的密集乳房，高风险BI-RADS评估组和经病理证实的恶性病例的图像质量分别显着高于低密度
基于matlab实现图像预处理
06-15
其中的预处理包括图像灰度化、去噪、滤波、锐化、边缘检测。
基于SLIC和GVF Snake算法的乳腺肿瘤分割
01-26
为了进一步提高乳腺肿瘤分割的精确度,提出了一种基于简单线性迭代聚类(SLIC)和梯度矢量流(GVF)Snake算法相结合的乳腺肿瘤分割模型。该模型首先对图像进行预处理以减少冗余信息提高后续的分割效率;其次结合图像的纹理特征提出了一种自适应K值方法,并对图像利用SLIC算法进行粗分割,描绘出乳腺肿块的初始轮廓;最后,利用GVF Snake算法加大对轮廓边缘信息的捕捉范围,进行细分割得到分割结果图。实验验证表明,该分割模型可以有效地提高分割效率和准确度,在一定程度上优于传统的分割算法,得到了较为理想的分割结果。
使用U-Net进行乳腺癌图像分割
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在这篇博客中，我将介绍如何使用U-Net进行乳腺癌图像分割。U-Net是一种用于图像分割的深度学习网络，特别适用于医学图像分割。我们将使用Python编程语言和PyTorch深度学习框架实现这个任务。
深度学习：乳腺论文：AUNet肿块分割Whole Mammograms
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论文：AUNET：整个乳房X线照片的乳房肿块分割(AUNet: Breast Mass Segmentation of Whole Mammograms AUNET：整个乳房X线照片的乳房肿块分割(AUNet: Breast Mass Segmentation of Whole Mammograms)基于深度学习的分割最近在自然和医学图像处理中得到了快速发展。然而，由于低信噪比和各种质量形状和...
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医学图像肿块的检测、分割、分类 1.医学图像处理的基本流程是：图像的预处理（去噪、二值化等）特征提取、特征选择、分类 2.主要是利用图像处理技术，对医学图像的进一步处理获得形状、颜色、纹理以及与周围组织的关系等数据信息来对图像进行准确的分析。已达到检测、分割、分类的目的 3.研究的难点：不同模式下的医学图像因其成像原理不同，存在对比度低和分辨率低的问题；成像的设备以及患者的移动、形状的多变等 4....
乳腺癌图像肿块分割与ROI提取技术
描述：“用于乳腺癌图像肿块分割 提取了roi区域 有.mat文件 可直接在程序上运行” 2. 肿块分割 - 肿块分割是图像分析中的一个关键技术，其目的是从医疗图像中准确地分离出感兴趣区域，即肿瘤或肿块。在乳腺癌的...
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