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原创 MambaMorph brain MR-CT
计算局部归一化互相关损失，用于衡量两个图像之间的相似性。: 通常用于图像配准任务，通过最大化图像之间的局部相似性来优化配准结果。: 使用卷积操作计算局部区域的均值和方差，然后计算归一化互相关。: 计算均方误差损失，用于衡量预测值和真实值之间的差异。: 适用于回归任务，如图像重建或配准。: 直接计算预测值和真实值之间的平方差，并取平均。: 计算Dice系数损失，用于衡量分割结果的重叠度。: 常用于医学图像分割任务，评估分割结果与真实标签的重叠程度。
2025-02-11 15:02:32
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原创 生成纹理边缘保持loss记录
这里的梯度一致性是通过使用二维卷积操作来计算 ，卷积核是一个3x3的矩阵，其中中心值（对应图像中心的像素）的权重为8，其余为-1。这种卷积核可能用于检测图像中的边缘或梯度变化。计算一个边缘感知的损失值。该函数使用Laplacian算子来检测输入和目标图像的边缘，并计算它们之间的差异作为损失。总变异损失（Total Variation Loss）用于量化图像中相邻像素之间的变化程度，以鼓励平滑。1 计算两个图的ncc 值。
2024-11-27 14:51:15
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转载 【cpp中的虚函数与继承个人笔记总结】
https://www.cnblogs.com/jianyungsun/p/6361670.html继承：继承主要实现重用代码，节省开发时间。１、C#中的继承符合下列规则： 继承是可传递的。如果C从B中派生，B又从A中派生，那么C不仅继承了B中声明的成员，同样也继承了A中的成员。Object类作为所有类的基类。 派生类应当是对基类的扩展。派生类可以添加新的成员，但不能除...
2018-10-12 00:02:48
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原创 线程阻塞问题研究
1 条件变量+锁常用于线程间同步：必须与互斥锁（mutex）配合使用，通过wait()阻塞线程，直到其他线程调用或2 异步多线程常用于非阻塞任务，主线程无序等待子线程结果。通过或std::async实现，子任务在后台执行，结果通过异步获取。3 遇见的问题：当使用调用一个的函数（如无限循环的）时，会导致对象永远无法就绪。
2025-04-09 14:06:17
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翻译 【无标题】
正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消正在上
2025-03-18 11:26:55
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原创 ubuntu挂载固态硬盘
Ubuntu 中挂载位于/dev/sdc1首先，确保设备/dev/sdc1创建一个目录作为挂载点（例如/mnt/ssd1.记下输出的UUID（例如。
2025-03-05 11:23:43
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转载 Transformer三大点
核心创新作用关键公式突破点自注意力机制建立全局依赖关系解决了 RNN 远程依赖问题，并且支持并行计算位置编码提供 Token 的位置信息Transformer 无需 RNN 结构即可处理序列数据并行化序列建模提升计算效率，使 Transformer 能高效训练让 Transformer 具备强大的扩展性，适用于大规模预训练这三大核心创新彻底改变了深度学习的范式，推动了大规模语言模型（如 GPT、BERT）的发展。
2025-03-04 10:04:37
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原创 奇异值分解和svd相关知识点
奇异值分解（SVD）拟合平面超详细解释奇异值分解（SVD）【附例题和分析】_线性代数_唠嗑！-GitCode 开源社区奇异值分解(SVD)原理详解_svd分解反注水-优快云博客SVD 直接处理数据矩阵，无需显式计算协方差矩阵PCA的问题其实是一个基的变换，使得变换后的数据有着最大的方差。方差的大小描述的是一个变量的信息量对中心化后的数据矩阵 进行奇异值分解（SVD）：
2025-02-25 13:52:28
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原创 点云配准网络和loss
【论文笔记】点云配准网络 PCRNet: Point Cloud Registration Network using PointNet Encoding 2019_pcr-net-优快云博客 【点云配准】【深度学习】Windows11下PCRNet代码Pytorch实现与源码讲解-优快云博客【点云配准】【深度学习】Windows11下GCNet代码Pytorch实现与源码讲解_3dlomatch数据集-优快云博客 zhulf0804/GCNet: Leveraging Inlier Correspo
2025-02-12 00:15:20
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原创 超分辨率体积重建实现术前前列腺MRI和大病理切片组织病理学图像的3D配准
摘要：磁共振成像（MRI）在前列腺癌诊断和治疗中的应用正在迅速增加。然而，在MRI上识别癌症的存在和范围仍然具有挑战性，导致即使是专家放射科医生在检测结果上也存在高度变异性。提高MRI上的癌症检测能力对于减少这种变异性并最大化MRI的临床效用至关重要。迄今为止，这种改进受到缺乏准确标注的MRI数据集的限制。通过接受根治性前列腺切除术的患者数据，可以将切除前列腺的数字化组织病理学图像与术前MRI进行空间对齐。这种对齐通过将组织病理学图像中的癌症投影到MRI上，有助于在MRI上绘制详细的癌症标签。
2025-01-23 18:01:31
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原创 c++的构造函数
1 列表初始化C++ 初始化列表_c++列表初始化-优快云博客C++构造函数之初始化列表_哔哩哔哩_bilibiliC++成员初始化列表（构造函数后加冒号:）{}（用于在构造函数中初始化类成员变量，可以避免使用构造函数体内的赋值语句，可以确保成员变量在对象构造之初就已经被正确初始化，提高代码的性能和可读性）_构造函数后面加冒号,跟成员变量-优快云博客【C++】构造函数调用规则 ( 默认构造函数 | 默认无参构造函数 | 默认拷贝构造函数 | 构造函数调用规则说明 )-优快云博客
2025-01-23 15:44:05
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原创 c++使用小技巧1
1 指针做形参，释放内存，是值传递只修改指针的指向，不修改指针本身。2 二级指针做函数形参，可以指向指针数据，表示多个变长数据。
2025-01-23 15:20:33
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原创 人工势场法-路径规划的理论与代码实现
通过计算引力和斥力的合力，机器人可以动态调整运动方向，避开障碍物并最终到达目标点。：接近目标点时斥力的衰减范围。，吸引机器人向目标点移动。，阻止机器人靠近障碍物。：机器人需要到达的位置。：机器人每次移动的步长。：算法的最大运行次数。：机器人的初始位置。：障碍物的位置列表。
2025-01-21 16:22:25
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原创 std::async使用
是 C++ 中用于简化异步编程的工具，它适合多种场景，尤其是在需要异步执行任务并可能获取其结果时。对于文件读写、网络请求等 I/O 操作，通常会有较长的等待时间。如果异步任务中抛出了异常，异常会通过。可以将这些操作放到后台线程中执行，避免阻塞主线程。将这些任务放到后台线程中执行，避免阻塞主线程。当你有多个独立的任务需要并行执行时，可以使用。当你有需要长时间运行的计算任务时，可以使用。对于可以分解为多个子任务的问题，可以使用。并行执行子任务，然后在主线程中合并结果。实现生产者和消费者之间的协调后续使用。
2025-01-16 17:32:16
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翻译 3D刚性配准
这个参数，如果配准效果不好，可以适当提高iteration的数量，但计算速度会变慢。因为需要配准的图像和原始的图像模板相比，除了位移也有旋转、以及形状上的变形。如果两个图像的采集条件不一样，例如用的不同的成像系统，或者信噪比差别较大。，将不同图像中的相应特征或点匹配在一起，以便它们在同一坐标系下对齐。单层血管的特征比较少，单层与单层配准可能因为特征不足，导致配准失败。之前的关于ImageJ的文章，介绍了怎样利用。一般希望输出图像的大小和原始图像大小一致。，是数字图像处理中非常关键的问题之一。
2024-12-19 13:48:01
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原创 模版使用思考
函数模板提供了对函数的通用定义。可以在不同数据类型之间重用。类模板提供了对类的通用定义。可以实例化为不同的数据类型，具有更高的灵活性。首先，我们定义一个类模板Container，它有一个成员函数模板get，用于从容器中获取元素。这个类模板可以接收不同类型的对象。private:public:// 添加元素// 成员函数模板，用于获取元素// 类型转换。
2024-12-19 00:41:55
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原创 条件编译-＞enable_if和 if constexpr使用区别
enable_if: 在类或函数模板的定义上决定能否实例化。这通常用于模板特化。: 在函数体内的条件编译，根据条件编译某些代码块。在选择时，如果想要基于类型启用或禁用功能，选择enable_if；如果你需要在函数内部进行条件逻辑，使用。是 C++17 中引入的一种条件编译的语法，它允许在编译时根据某些条件选择代码的路径。这种特性使得代码可以根据类型或模板参数在编译时进行选择，从而避免了在运行时进行不必要的判断和决策。在 C++11 中，因为没有，所以我们依靠模板特化和等技巧来实现条件编译的效果。
2024-12-12 13:39:26
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原创 torch如何产生3d随机变形场（DVFs）
生成噪声后，需要将其转化为变形场，变形场通常是一个与图像尺寸相同的三维向量场，包含每个点的位移信息。创建一个网格：为输入图像创建一个与之对应的离散网格，网格中的每个点代表图像中的一个像素或体素。为每个网格点生成位移：使用生成的噪声为每个网格点分配一个位移向量，通常是一个三维向量（x, y, z）。
2024-12-07 23:39:13
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原创 点线面|点到两点直线距离求解
在点云库（PCL）中，计算点到直线的距离可以借助于向量运算。以下是这种计算方法的步骤以及相应的实现代码。要计算点 AA 到通过点 BB 和 CC 定义的直线的距离，可以使用以下步骤：定义两个向量：计算向量 BC 的单位向量，公式为：计算向量 AB⃗AB 在 BC^BC^ 上的投影，用来找出点 AA 到直线的投影点 DD：计算 AA 到直线的距离，即 AA 到 DD 的距离：以下是实现这种计算的 C++ 代码示例： 注意事项 特殊情况处理：如果 BB 和 CC 重合（即向量 BCBC 的长度为
2024-12-06 19:04:26
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原创 affine_grid转onnx issue记录
affine_grid的官方链接： torch.nn.functional.affine_grid — PyTorch 2.5 documentation [ONNX] Support affine_grid_generator · Issue #30563 · pytorch/pytorch · GitHub直接转目前都不支持，下面根据上述链接另辟蹊径：方案二：实现affine_grid和grid_sample 替换网格采样和仿射网格生成器以导出到ONNX，在替换了PyTor
2024-11-25 18:16:18
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CAMUS 心脏分割超声图像数据集，含500名患者的超声数据
2021-01-02
openvino_insightface_fp32人脸识别模型
2020-11-22
openvino_insightface_fp32人脸识别模型
2020-11-22
zbar_win64.zip
2020-04-16
LUNA16数据集.doc
2020-03-07
Hessian矩阵以及在血管增强中的应用—OpenCV3和c++版本代码工程
2020-03-02
LITS2017肝脏肿瘤分割挑战数据集下载地址百度云.txt
2019-12-20
gflags.zip
2019-12-19
opencv_hand.rar
2019-09-26
LITS2017肝脏肿瘤分割挑战数据集.txt
2019-08-27
多模态脑肿瘤分割挑战2018.txt
2019-08-27
Promise2012_前列腺MR图像.txt
2019-08-27
Tesseract 4.0 for VS2015及OpenCV数字识别示例程序
2018-11-05
空空如也
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