肺分割

最新推荐文章于 2023-04-16 10:31:41 发布
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肺部支气管分割算法
KevinDai的博客
02-21 7735
这是我学习编程以后做的第一个项目，课题是肺部支气管的分割算法。 算法为自动寻找种子点+自适应阈值区域生长法+三维重建显示
基于超体素和多峰数据的肺结节图像序列的3D分割方法
04-14
基于超体素和多峰数据的肺结节图像序列的3D分割方法
肺实质分割python代码
10-18
使用python语言，实现CT图像的肺实质分割，提取肺实质模板。
肺结节3D图像分割-VNet（一）
Wxf_993的博客
04-16 2918
近期用Yolo训练肺结节检测模型感觉缺少3D结构信息，尝试一下3D图像分割，博文用以记录。
matlab气管分割,肺气管树的细分割.doc
weixin_36379666的博客
03-24 497
肺气管树的细分割中图法分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：论文引用格式：结合区域生长与灰度重建的CT图像肺气管树分割彭双，肖昌炎湖南大学电气与信息工程学院, 长沙 410082摘 要：目的：CT图像中肺气管树分割对肺部疾病的精确定位与量化评估具有重要意义。针对不同气管分枝在大小、形状和密度分布方面的差异，本文提出一种区域生长与形态学灰度重建相结合的三维肺气管树分割流程，重...
肺部分割、COVID-19肺部分割数据集（超过30000张图片和mask标签）
09-06
肺部图像分割是一项关键的医学影像处理任务，它涉及到从医疗影像中准确地提取肺部结构，从而用于诊断和疾病进展监控。特别是在COVID-19（新型冠状病毒疾病）大流行期间，对于肺部病变区域的精确分割变得尤为重要，这...
医学图像分割数据集：肺分割数据（包含训练集和测试集）
04-29
项目包含：肺分割数据（包含训练集和测试集） 数据集为256*256 分辨率下的肺部分割。分割的前景包含左肺、右肺等等。标签的mask图像为前景为255的二值图像，方便观察 数据集介绍：分为训练集、测试集 训练集：...
基于Matlab的使用snakes进行3-D胸部扫描CT切片的肺部分割.txt
03-11
四、计算分割肺的体积 例程完整源码： 参考链接 本资源配套优快云博客“基于Matlab的3-D胸部扫描CT切片的肺部分割——使用活动轮廓(snakes)进行三维分割及建模”，可 前往查看具体原理和实现效果！！！ 希望对大家有...
肺罩：CT中的自动肺分割
01-31
存在严重病变时在CT中自动进行肺分割 该软件包提供了用于肺分割的训练有素的U-net模型。 目前，有四个模型可用： U-net（R231）：该模型在覆盖范围广泛的视觉变异性的庞大而多样的数据集上进行了训练。 该模型对...
LungSeg.zip_CT 阈值_肺_肺实质的分割_肺部CT分割_肺部分割
07-13
肺部CT图片分割提取出肺实质：迭代法获取灰度阈值；二值化图像；分区使用纯M语言编写，各个环节都是自己编程解决，没有用Matlab内置的函数，方便改成其他语言代码。
Python-天池医疗AI大赛第一季肺部结节UNet图像分割
08-10
天池医疗AI大赛[第一季]：肺部结节U-Net图像分割
（图像分割）MATLAB胸部CT肺质提取.rar
07-18
训练神经网络需要大量数据，目标检测中需要先进行标记。肺结节的检测非常普遍。现分享一个自己在胸部CT肺质标记的方法。
肺气道树的分割.rar
04-03
该文档包含一个基于matlab三维区域生长、26邻域，阈值分割来实现的肺气道树的分割，代码内对参数和算法有详细的解释，如果有任何不懂的地方，可以联系博主。对于结果的展示，可以在我的其他博文里看。
Matlab肺实质提取分割-BrainSegmentation.tar
08-13
Matlab肺实质提取分割-BrainSegmentation.tar 肺部CT图片分割提取出肺实质：迭代法获取灰度阈值；二值化图像；分区使用纯M语言编写，各个环节都是自己编程解决，没有用Matlab内置的函数，方便改成其他语言代码。从毕业设计GUI中提取的一段重要代码：LungSeg
肺实质的自动分割
03-23
一个简单的实现人体肺部轮廓的分割程序，在此基础上可以修改成自己所需要的程序
肺实质分割python实现
qq_43318971的博客
10-23 2807
肺实质分割python实现 最近在做医学图像处理项目，是一个分类任务，输入是肺部CT图像，看到好多大佬的第一步都是肺实质分割，减少噪声。经过几天的努力终于实现了，在这里做一个简单的记录。 找代码的时候发现好多都是用 Matlab 传统方法实现的，效果也很不错。但是项目是python的，只好舍弃继续找，终于在github上找到了一个大佬的开源代码： https://github.com/JoHof/lungmask 实现时注意的一些点：输入是dcm格式的图像，输出png 分割效果如下图所示： 此时得到的m
关于肺结节和肺肿瘤检测分割
weixin_43930603的博客
03-21 1559
今天给老师汇报工作，导师问了我几个问题，我表示很疑惑，分享一下，可能是我不对，但是我并没有觉得我不对。前提：已有肺结节检测工作，目前我正在做肺肿瘤分割工作。 关于肺结节智能检测。导师说，为什么不用肺结节检测的工作去检测你分割要的用肿瘤，在此基础上进行分割。我很不清楚为什么要这么做，我的疑问，首先，我做的是成形肿瘤的分割，为什么要做检测，检测成型肿瘤有什么用，都长成大疙瘩了肉眼可见的为什么要去做检测...
肺实质提取
07-10
本段代码是利用大津法分割阈值，获得二值图像，随后利用小面积法删除背景区域，经过运算获得肺实质的掩模图像，最后，经过原dcm图像与掩模图像的运算，获得完整的肺实质图像，完成肺实质的粗提取。
从 CT 影像中对肺部影像进行分割并识别肺部容积【Kaggle竞赛】数据集
07-08
从一系列 CT 影像中对肺部影像进行分割，并识别估计肺部容积量。
MRI的肺部分割
最新发布
06-19
### MRI肺部区域分割技术概述 MRI肺部区域分割是医学图像处理中的一个重要领域，其目的是从MRI扫描中准确提取肺部区域。这种技术在疾病诊断、治疗计划和疗效评估中具有重要作用。以下是几种常用的MRI肺部区域分割技术： #### 1. 基于深度学习的方法 近年来，基于深度学习的分割方法因其高精度和自动化能力而受到广泛关注。例如，U-Net架构及其变体（如3D U-Net）被广泛应用于MRI肺部分割任务中[^2]。这些模型通过编码器-解码器结构捕获图像的空间特征，并结合跳跃连接以保留细节信息。此外，为了提高分割性能，通常会采用Dice损失函数与交叉熵损失的组合进行优化[^3]。 ```python import torch import torch.nn as nn class UNet(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(UNet, self).__init__() # 定义编码器和解码器层 self.encoder = nn.Sequential( nn.Conv3d(in_channels, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool3d(kernel_size=2) ) self.decoder = nn.Sequential( nn.ConvTranspose3d(64, out_channels, kernel_size=2, stride=2), nn.ReLU(inplace=True) ) def forward(self, x): encoded = self.encoder(x) decoded = self.decoder(encoded) return decoded ``` #### 2. 基于图论的方法 基于图论的分割方法通过将图像建模为加权图来实现分割。这种方法的核心思想是将像素或体素视为节点，并根据相似性度量构建边权重。常见的算法包括最小切割（Min-Cut）和图割（Graph Cuts）。这些方法能够有效地处理复杂的边界条件，并提供全局最优解[^4]。 #### 3. 基于水平集的方法 水平集方法是一种基于偏微分方程的分割技术，适用于描述复杂的形状变化。该方法通过演化曲线或表面来分割目标区域，同时保持拓扑一致性。在MRI肺部分割中，水平集方法可以结合先验知识（如形状模型）以提高鲁棒性[^5]。 #### 4. 基于形态学操作的方法 形态学操作（如腐蚀、膨胀、开闭运算）常用于预处理阶段以去除噪声并增强目标区域的连通性。这些方法简单高效，但可能对复杂的解剖结构表现不佳。因此，它们通常与其他技术结合使用以提升整体性能[^6]。 #### 5. 基于多模态融合的方法 由于MRI成像模式多样，多模态融合技术可以通过整合不同序列的信息来改善分割效果。例如，T1加权和T2加权图像的联合分析可以提供更丰富的组织对比度，从而帮助区分肺部区域与其他组织[^7]。 ### 总结 MRI肺部区域分割技术种类繁多，每种方法都有其优缺点。实际应用中，应根据具体需求选择合适的算法。例如，对于需要高精度的应用场景，深度学习方法可能是最佳选择；而对于实时性要求较高的任务，基于形态学的操作可能更为适用。
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