weixin_40051325的博客

注：小结节是指只有一个坐标的结节，它与其他结节的区别是没有characteristics。from xml.dom.minidom import parse# 解析xmldef parseXML(xml_path): nodules_coor = [] non_nodules_coor = [] domTree = parse(xml_path) # print(domTree) # <xml.dom.minidom.Document object at 0

前言常见CT图像格式有.mhd(.raw)，.dcm，.nii.gz。进行深度学习研究时，一般都需由CT图像获取数组。CT图像的direction通常为(1,0,0,0,1,0,0,0,1)，但也有其他情况，比如(-1,0,0,0,-1,0,0,0,1)。若：（1）已知CT图像中某点的世界坐标，想获取其像素坐标；或（2）已知某点的像素坐标，想获取其世界坐标；则需考虑direction的影响！处理办法已知CT图像中某点的世界坐标w_co，想获取其像素坐标v_cov_co = np.ab

注： 代码主要根据 dcm2nii.多张dcm 文件转换成nii等其他格式的存储。 进行函数整合，感谢原作者！#coding=utf-8import SimpleITK as sitkdef dcm2nii(dcms_path, nii_path): # 构建dicom序列文件阅读器，并执行（即将dicom序列文件“打包整合”） reader = sitk.ImageSeriesReader() dicom_names = reader.GetGDCMSeriesFileName

文章目录1. 前言2. 具体应用2.1 文本挖掘2.1.1 命名实体识别2.1.1.1 研究背景2.1.1.2 典型应用及应用方法2.1.1.2.1 基于启发式规则的方法2.1.1.2.2 基于字典的方法2.1.1.2.3 基于机器学习的方法2.1.2 关系抽取2.1.2.1 研究背景2.1.2.2 典型应用及应用方法2.1.3 文本分类2.1.3.1 研究背景2.1.3.2 典型应用及应用方法2.1.4 文本聚类2.1.4.1 研究背景2.1.4.2 典型应用及应用方法2.1.5 共现分析2.1.5.1

自然语言处理在医学领域的应用自然语言处理在医学领域中的应用

原数据（可能是）十六进制；pgm文件是b’xxx’后的二进制文件（打开后乱码）；以ord(yyy)读取每一个字节数据集：DDSMpgm转png代码：def convert_pgm_P5(in_path, out_path): """ 将pgm文件转换成其它图像格式 读取二进制文件，先读取幻数，再读取宽和高，以及最大值 :param in_path: 输入pgm文件路径 :param out_path: 输出文件路径 """ if not is_.

前言：学无止境，在学习SimpleITK的理论及使用方法时，有以下文章及github开源代码为我提供了很大帮助，特此附上链接，表示感谢！希望对您也有参考借鉴的意义！个人笔记部分仅供参考，主要针对个人学习阶段，起查缺补漏之作用。学习资源SimpleITK的英文版文档链接个人笔记借鉴https://blog.youkuaiyun.com/iamcfb_/article/details/86600645；...

前言通过学习以下文章，开始入门医学图像。现附上原文链接，感谢博主们的帮助！同时附上学习总结（多为博主原文），以方便后续复习补充。1. Luna16数据集2. 转载：医疗图像处理...