內容引用自https://www.kaggle.com/toregil/a-lung-u-net-in-keras?select=2d_masks.zip #引入普通包 #引入深度學 ...
. 肺部分割提取簡介 在處理胸部CT時,我們常常需要獲取肺部的一個mask,也就是將肺部結構從數據中提取出來。二維圖像還好說,但是三維圖像就會變得復雜復雜一點。肺部的分割常常做后續操作的預處理,所以有必要提取提取一個肺部的mask,來輔助后面的操作,所以這里利用傳統圖像處理方法來提取了一下肺部,當時方法又很多,這里只是拋磚引玉,也許對有些數據不適用,可以對其進行改動。 . 原理 利用閾值分割 種 ...
2019-12-13 22:24 1 930 推薦指數:
內容引用自https://www.kaggle.com/toregil/a-lung-u-net-in-keras?select=2d_masks.zip #引入普通包 #引入深度學 ...
一、參考博客 具體的分割標注的過程可以參考這個博客:3D Slicer 圖像分割標注教程 二、數據來源 首先我們需要一個CT數據,並且需要可以觀察到病灶,數據可以從這里下載,里面有清晰的病灶。 數據: https ...
摘自本人畢業論文《肺結節CT影像特征提取算法研究》 醫學圖像特征提取可以認為是基於圖像內容提取必要特征,醫學圖像中需要什么特征基於研究需要,提取合適的特征。相對來說,醫學圖像特征提取要求更加高,因為對醫生的輔助診斷起着至關重要的作用,所以需要嚴謹可靠的特征。肺結節CT影像特征提取也是屬於 ...
本文介紹了利用機器學習實現胸部CT掃描圖像自動判讀的任務,這對我來說是一個有趣的課題,因為它是我博士論文研究的重點。這篇文章的主要參考資料是我最近的預印本 “Machine-Learning-Based Multiple Abnormality Prediction ...
特征提取算法流程 圖1 算法流程圖 首先,對原始的肺部CT ...
本科畢設做的是醫學CT圖像特征提取方法研究,主要是肺部CT圖像的特征提取。由於醫學圖像基本為灰度圖像,因此我將特征主要分為三類:紋理特征,形態特征以及代數特征,每種特征都有對應的算法進行特征提取。 如上圖所示,三類特征都有對應方法進行特征提取,在畢 ...
之前的文章講述了肺結節CT影像數據特征提取算法及基於MATLAB GUI設計的肺結節CT影像特征提取系統。本文將講述幾個主要部分的代碼實現,分別是預處理、灰度特征提取、紋理特征提取、形態特征提取數據。 一.預處理部分代碼 1、讀取肺結節CT數據和專家標記的mask數據 function ...
在博客肺結節CT影像特征提取中,已經實現了肺結節的灰度、紋理和形態特征的提取。但是,對於進一步了解ROI區域像素值或者說CT值的分布來說,還存在一定的不足,不能夠很好的顯示ROI區域。 因此,本文將進一步對ROI區域進行處理,實現ROI區域的圖形化顯示。主要包含灰度直方圖和ROI區域 ...