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:对硬件要求较高,处理 D图像时,电脑配置太低就算了。 安装MONAI 推荐安装方式: API Applications Model Bundle Transf ...
2022-03-23 14:45 0 635 推荐指数:
利用MONAI加速医学影像学的深度学习研究 Accelerating Deep Learning Research in Medical Imaging Using MONAI 医学开放式人工智能网络(MONAI)是一个免费提供、社区支持、基于Pythorch的医疗 ...
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 ...
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 ...
简介: 医学图像分割是医学图像处理与分析领域的复杂而关键的步骤,其目的是将医学图像中具有某些特殊含义的部分分割出来,并提取相关特征,为临床诊疗和病理学研究提供可靠的依据,辅助医生做出更为准确的诊断。 但是,从医学图像中自动分割出目标是个艰巨的任务,因为医学图像具有较高的复杂性且缺少简单 ...
ANTsPy主页:https://github.com/ANTsX/ANTsPy ANTsPy官方文档:https://antspyx.readthedocs.io/_/downloads/en/l ...
医学图像分割:令R代表整个图像区域,对R的分割可看做将R分成若干个满足以下条件的非空子集(子区域){R1,R2,R3…Rn}。该集合满足以下特性: 所谓医学图像分割,就是根据医学图像的某种相似性特征(如亮度、颜色、纹理、面积、形状、位置、局部统计特征或频谱特征等)将医学图像划分为若干个 ...