对于已经导出的DICOM标签,可能需要在专业医学人员检查之后进行修改。本文介绍如何将已经导出的DICOM标签重新导入3D slicer,并进行修改。 一、导入数据 打开软件后,首先查看一下Data,把里面的已有的数据全选然后右键点击Delete(删除之前请确认其中的标签已经成功导出了),这是 ...
推荐 Pair,医学图像标注神器 OpenCV学堂昨天 点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 在AI新基建时代,智能化医疗成为一种潮流趋势,其中医学影像标注为智能化医疗研究提供了基础金标准。但现有软件无法满足标注项目的复杂需求。因此,本文为大家推荐一款一站式医学图像标注软件Pair,解决所有 不可以 。Pair致力于成为最优秀 最专业 最懂医生的 ...
2020-12-14 11:01 0 1048 推荐指数:
对于已经导出的DICOM标签,可能需要在专业医学人员检查之后进行修改。本文介绍如何将已经导出的DICOM标签重新导入3D slicer,并进行修改。 一、导入数据 打开软件后,首先查看一下Data,把里面的已有的数据全选然后右键点击Delete(删除之前请确认其中的标签已经成功导出了),这是 ...
对医学3D图像中的病灶区域进行Detection时,需要提供Bounding Box标签。3D Slicer(4.10.2)中的Segment Editor与Legacy/Editor都可以对三维体数据中的ROI进行矩形标签框注。Segment Editor较为方便,虽然这个模块本身是用于像素级 ...
医学图像识别的问题 如果将CNN应用于医学图像,首要面对的问题是训练数据的缺乏。因为CNN的训练数据都需要有类别标号,这通常需要专家来手工标记。要是标记像ImageNet这样大规模的上百万张的训练图像,简直是不可想象的。 因为CNN的参数多,必须依靠大规模的训练数据才能防止过度拟合 ...
医学图像 医学图像是反映解剖区域内部结构或内部功能的图像,它是由一组图像元素——像素(2D)或立体像素(3D)组成的。医学图像是由采样或重建产生的离散性图像表征,它能将数值映射到不同的空间位置上。像素的数量是用来描述某一成像设备下的医学成像的,同时也是描述解剖及其功能细节的一种表达方式。像素 ...
做医学图像时,SimpleITK是一个很常用的库。实际上大家往往喜欢把不同类型的数据割裂开,nrrd用pynrrd处理,dicom用dicom处理,nii用nibabel处理……实际上根本没必要,SimpleITK完全可以统一处理,各种类型的读取和保存一步搞定。 1. 读取 首先是 ...
目录 安装MONAI API MONAI Project monai是一款基于pytorch的深度学习开源框架,主要用于医学图像的处理(分类、分割等)。 主要优点:集成性好,训练速度快,涵盖当今流行的分类/分割网络。(更多优点待探索) 缺点:对硬件要求 ...
标注工具 标注工具推荐使用ITK-SNAP,windows、linux和MacOS平台都支持。 标注的读取 通过ITK-SNAP加载数据和label文件,我们可以看到用不同颜色区分的标注,如下图: 图中有两个label,分别为Label1和Label2,对应图中红色和绿色部分。 下面 ...
医疗图像是对解剖区域的内部结构和功能的一种表征。它以二维像素或者三维体素的形式呈现出来。映射到空间位置的数值是对采样过程和重建过程的离散表征。用来描述一个确定采样模态视野的像素数量是对解剖结构和功能的细节的表达。像素表达的数值取决于成像模式、采样协议、重建以及后续处理过程。 医疗数据的组成 ...