一种肝门静脉血管树建模方法及其系统

最新推荐文章于 2025-11-06 01:21:09 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-06 01:21:09 发布 · 1k 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文详细介绍了如何使用LevelSet方法从医学影像中提取肝门静脉血管树的中心线，并通过Matlab代码进行实现。重点探讨了LevelSet方法的原理、应用及在血管树提取过程中的优势。
大模型在肝硬化腹水风险预测及临床方案制定中的应用研究
LCG元的博客
04-29 1389
目录一、引言1.1 研究背景与意义1.2 研究目的与创新点1.3 研究方法与数据来源二、肝硬化及大模型相关理论基础2.1 肝硬化概述2.2 大模型技术原理2.3 大模型在医疗领域的应用现状三、大模型预测肝硬化腹水术前风险3.1 术前风险因素分析3.2 大模型预测术前风险模型构建3.3 模型性能评估与验证3.4 根据预测制定手术方案四、大模型预测肝硬化腹水术中风险4.1 术中风险因素分析4.2 大模型预测术中风险模型构建4.3 模型性能评估与验证4.4 根据预测调整手术与麻醉方案五、大模型预测肝硬化腹水术后风
大模型在急性化脓性梗阻性胆管炎预测及精准诊疗中的应用研究
LCG元的博客
10-24 1120
本研究基于大模型技术构建了急性化脓性梗阻性胆管炎（AOSC）的全周期诊疗体系。通过整合临床特征、实验室指标、影像学等多维数据，开发了覆盖术前风险评估、术中实时监测和术后并发症预测的预测模型。研究采用3D-Unet、BERT、LSTM等先进算法处理不同类型数据，实现了对AOSC风险的精准预测（AUC达0.93）。多中心验证显示，该体系使术后30天死亡率降低28%，并发症发生率下降40%，预警时间平均提前8小时。研究还制定了基于风险分级的个性化治疗方案和护理措施，并设计了患者及家属健康教育内容。成果为AOSC的
基于MATLAB的血管三维重建
12-15
:根据血管序列切片的二值图像特征,利用MATLAB丰富的矩阵运算和图像处理命令,将血管三维重建过 程分成半径搜索、交点定位和轴线拟合三个主要步骤,并编制通用M程序包实现从数据采集到模型渲染的全程自 动计算. 最后应用给出的方法完成了对100张序列切片图像的计算机三维重建.
三维细化提取骨架线程序
05-22
细化提取血管中心线，itk读取和输出mhd图像，最终生成血管中心线树结构，实现算法K. Palágyi, E. Balogh, A. Kuba, C. Halmai, B. Erdőhelyi, E. Sorantin, K. Hausegger, A sequential 3D thinning algorithm and its medical applications, Biennial International Conference on Information Processing in Medical Imaging, (2001) 409- 415.
细化直线的两种方法
01-04
代码提高两种细化直线的方法，及简单调用，
用形态学方法提取骨架线
09-07
用形态学方法提取骨架线的matlab源程序，可在matlab6.5版本及以上调试通过，作为形态学学习者的参考资料。
WIndows下模型骨架计算程序
03-05
计算模型骨架，可以用来计算模型的骨架。给定一个模型，用这个程序来计算模型的骨架。
5、医学图像精确分割技术综述
apple5的专栏
09-10 39
本文综述了医学图像精确分割技术，涵盖脑部、肺部和肝脏肿瘤在MRI与CT图像中的分割方法。文章系统介绍了无监督与监督两类分割算法，包括形态学算子、主动轮廓、分水岭、区域生长、阈值法、聚类方法及深度神经网络等，并分析了各类方法的优缺点。针对不同器官，总结了常用算法、评估标准（如Dice系数、灵敏度）及公开数据库（如BRATS2018、LIDC、SLiver07）。最后提出未来研究方向，强调提升分割精度与效率，结合临床信息以支持疾病诊断与治疗。
大模型在肝硬化风险预测及临床决策中的应用研究
LCG元的博客
02-22 1556
目录一、引言1.1 研究背景与意义1.2 研究目的与创新点1.3 研究方法与数据来源二、肝硬化及大模型相关理论基础2.1 肝硬化概述2.2 大模型技术原理2.3 大模型在医疗领域的应用现状三、大模型预测肝硬化术前风险3.1 术前风险因素分析3.2 大模型预测术前风险模型构建3.3 模型性能评估与验证3.4 根据预测制定手术方案四、大模型预测肝硬化术中风险4.1 术中风险因素分析4.2 大模型预测术中风险模型构建4.3 模型性能评估与验证4.4 根据预测调整手术与麻醉方案五、大模型预测肝硬化术后风险5.1 术
2小时手术视频一键转文档：LWM医疗分析新突破
最新发布
gitblog_01127的博客
11-06 425
你还在为手术视频分析耗时费力而困扰吗？传统2小时手术视频需3名医生耗时4小时手动标注关键步骤，而LWM（Large World Model）可实现全自动处理，准确率达92%，并生成结构化步骤文档。本文将详解LWM如何解决医疗视频分析三大痛点：长视频处理效率低、关键步骤识别难、文档生成不规范，帮助医疗机构提升手术质量管控效率。 ## 核心痛点与LWM解决方案 ### 医疗视频分析的行业困境 传统
肝门静脉64排螺旋CT数据Mimics软件三维重建及其解剖变异.pdf
04-26
肝门静脉64排螺旋CT数据Mimics软件三维重建及其解剖变异.pdf
【有限元分析】医学领域-血管内血液流动模拟-ansys fluent.rar
10-10
在医学研究和工程设计中，有限元分析（Finite Element Analysis, FEA）是一种常用的技术，用于预测和理解复杂系统的性能。在这个特定的场景中，我们关注的是血管内的血液流动模拟，这涉及到流体力学、生物力学和生理...
系统解剖学 | 心血管系统 | 静脉
weixin_43963020的博客
11-04 1438
微信公众号：医学猿MIT 关注可了解更多的临床医学知识。问题或建议，请公众号留言; [如果你觉得医学猿MIT对你有帮助，欢迎赞赏] ###内容目录（由[TOC]自动生成） 文章目录静脉概括静脉的特点动脉和静脉的比较静脉的全身分布肺循环体循环上腔静脉系头臂上肢胸部心静脉系下腔静脉系下肢腹盆部肝门静脉系静脉交汇转折点静脉临床 静脉概括 静脉是运输血液回心的血管,起于毛细血管,止于心房,接受各级属...
Mimics软件在肝门静脉64排CT数据三维重建的应用与变异分析
资源摘要信息: "由于提供的文件【标题】和【描述】中仅包含同一文本：“肝门静脉64排螺旋CT数据Mimics软件三维重建及其解剖变异.pdf”，没有给出【部分内容】，因此，无法提供详细的知识点。不过，可以根据标题和...
24、泌尿系统与腹部血管系统的超声应用及血流动力学
ansible6ops的博客
06-19 55
本文详细探讨了泌尿系统与腹部血管系统的超声应用及血流动力学原理。内容涵盖肾上腺的血管供应与引流、泌尿系统的正常变异、超声在泌尿系统中的应用，以及腹部血管系统的解剖结构、血流动力学模式和超声检查技术。重点分析了腹部主要动脉的血流特征及其在临床诊断中的意义，并总结了腹部血管超声检查的操作要点与未来发展趋势，为相关疾病的诊断和治疗提供了重要参考。
图像去雾
lungfei
09-04 5164
前几个月一直在做图像去雾方面的项目，现在把我看到的比较好的博客推荐给大家。 《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》一文中图像去雾算法的原理、实现、效果及其他。 图像去雾概述
改进的基于暗原色先验的图像去雾算法(2011)
lungfei
02-13 3730
本论文主要是对He Kaiming的论文进行改进的。He Kaiming论文运用的是Dark Channel Prior，但是整幅图像中有些部分不满足Dark Channel Prior，比如天空、偏白色物体、水面等大面积明亮区域。这些明亮区域即使在无雾条件下，他们的像素值也很大，区域内找不到像素值接近于0的通道，所以暗原色假设在这些区域是不成立的。 （待续）
2013_ICCV_Efficient Image Dehazing with Boundary Constraint and Contextual Regularization
lungfei
02-19 3499
算法步骤： step 1: 估计大气光A 本算法是通过对有雾图像的每个颜色通道进行局部最小值滤波，得到三个暗通道图像，然后把每个暗通道图像中的最大值作为大气光值A的相应通道的灰度值。 step 2: 边界约束 step 3: 邻域约束 step 4: 根据分离变量的方法来解目标函数并得到透射率t step 5: 去雾 正则化大概有两个功能： 1，从模型修正上看，起了一个
基于单幅图像的快速去雾算法
lungfei
02-14 3449
本论文是清华大学写的基于均值滤波的去雾算法。 % 基于单幅图像的快速去雾算法 fileName = 'D:\\image\\haze image\\He\\IMG_8763.jpg'; % step1: 输入：有雾图像H(x) H = imread(fileName); H = double(H) / 255.0; imtool(H); [h, w] = size(H); sv = max(h
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值