CIFAR-10與ImageNet圖像識別
2.1.2 下載CIFAR-10 數據 2.1.3 TensorFlow 的數據讀取機制 實驗腳本： 2.1.4 實驗：將CIFAR-10 數據集保存為圖片形式 2 ...
原文：ImageNet && 醫學圖像的識別
醫學圖像識別的問題 如果將CNN應用於醫學圖像，首要面對的問題是訓練數據的缺乏。因為CNN的訓練數據都需要有類別標號，這通常需要專家來手工標記。要是標記像ImageNet這樣大規模的上百萬張的訓練圖像，簡直是不可想象的。 因為CNN的參數多，必須依靠大規模的訓練數據才能防止過度擬合 Over Fitting 。在數據量少的情況下，有兩種解決方案：一個叫Data Augmentation。就是依賴 ...
2016-07-07 11:28 0 2324 推薦指數：
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參考：登上《Cell》封面的AI醫療影像診斷系統：機器之心專訪UCSD張康教授 Identifying Medical Diagnoses and Treatable Diseases by Ima ...
ImageNet圖像分類大賽
比賽設置：1000類圖像分類問題，訓練數據集126萬張圖像，驗證集5萬張，測試集10萬張（標注未公布）。2012，2013，2014均采用了該數據集。評價標准采用top-5錯誤率，即對一張圖像預測5個類別，只要有一個和人工標注類別相同就算對，否則算錯。 比分 ...
醫學圖像了解
醫學圖像 醫學圖像是反映解剖區域內部結構或內部功能的圖像，它是由一組圖像元素——像素（2D）或立體像素（3D）組成的。醫學圖像是由采樣或重建產生的離散性圖像表征，它能將數值映射到不同的空間位置上。像素的數量是用來描述某一成像設備下的醫學成像的，同時也是描述解剖及其功能細節的一種表達方式。像素 ...
SimpleITK處理醫學圖像
做醫學圖像時，SimpleITK是一個很常用的庫。實際上大家往往喜歡把不同類型的數據割裂開，nrrd用pynrrd處理，dicom用dicom處理，nii用nibabel處理……實際上根本沒必要，SimpleITK完全可以統一處理，各種類型的讀取和保存一步搞定。 1. 讀取 首先是 ...
MONAI-醫學圖像
目錄 安裝MONAI API MONAI Project monai是一款基於pytorch的深度學習開源框架，主要用於醫學圖像的處理（分類、分割等）。 主要優點：集成性好，訓練速度快，涵蓋當今流行的分類/分割網絡。（更多優點待探索） 缺點：對硬件要求 ...
醫學圖像處理(一)：醫學圖像格式（nii和dicom）
醫療圖像是對解剖區域的內部結構和功能的一種表征。它以二維像素或者三維體素的形式呈現出來。映射到空間位置的數值是對采樣過程和重建過程的離散表征。用來描述一個確定采樣模態視野的像素數量是對解剖結構和功能的細節的表達。像素表達的數值取決於成像模式、采樣協議、重建以及后續處理過程。 醫療數據的組成 ...
醫學圖像處理流程
Tips: 最近在做醫學圖像預處理（CT/PET），涉及到了一些盲點和知識點，在這做一些總結。 一、數據格式 DICOM DICOM是醫學圖像中的標准文件，包含了許多元數據信息，這些信息具體可以分為以下四類： Patient Study ...