原文:醫學圖像分割綜述

簡介: 醫學圖像分割是醫學圖像處理與分析領域的復雜而關鍵的步驟,其目的是將醫學圖像中具有某些特殊含義的部分分割出來,並提取相關特征,為臨床診療和病理學研究提供可靠的依據,輔助醫生做出更為准確的診斷。 但是,從醫學圖像中自動分割出目標是個艱巨的任務,因為醫學圖像具有較高的復雜性且缺少簡單的線性特征 此外分割結果的准確率還受到部分容積效應 灰度不均勻性 偽影 不同軟組織間灰度的接近性等因素的影響。 醫 ...

2019-10-29 12:43 0 746 推薦指數:

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圖像分割綜述

  本篇隨筆參考https://blog.csdn.net/electech6/article/details/95242875和https://cloud.tencent.com/developer/article/1526189   圖像分割是計算機視覺研究中的一個經典難題,已經成為圖像 ...

Fri Aug 27 02:21:00 CST 2021 0 98
醫學圖像分割-簡介

醫學圖像分割:令R代表整個圖像區域,對R的分割可看做將R分成若干個滿足以下條件的非空子集(子區域){R1,R2,R3…Rn}。該集合滿足以下特性: 所謂醫學圖像分割,就是根據醫學圖像的某種相似性特征(如亮度、顏色、紋理、面積、形狀、位置、局部統計特征或頻譜特征等)將醫學圖像划分為若干個 ...

Wed Mar 18 20:21:00 CST 2020 0 1719
圖像分割最全綜述

本文作者凈浩澤,公眾號:計算機視覺life,編輯成員 圖像分割是計算機視覺研究中的一個經典難題,已經成為圖像理解領域關注的一個熱點,圖像分割圖像分析的第一步,是計算機視覺的基礎,是圖像理解的重要組成部分,同時也是圖像處理中最困難的問題之一。所謂圖像分割是指根據灰度、彩色、空間紋理、幾何 ...

Wed Jul 10 06:05:00 CST 2019 0 16549
圖像分割方法綜述

圖像分割方法綜述 XXX (XXXX大學XX學院 陝西西安710049) 摘要:通過檢索近近年來不斷改進的圖像分割方法,以下幾類方法比較活躍的出現,分別是:基於閾值的分割方法、基於區域生長的分割方法、基於小波變換的分割方法、基於神經網絡的分割方法、基於能力泛函的分割方法 ...

Mon Oct 22 23:59:00 CST 2018 0 4314
U-net網絡實現醫學圖像分割以及遙感圖像分割源代碼

U-net網絡主要思路是源於FCN,采用全卷積網絡,對圖像進行逐像素分類,能在圖像分割領域達到不錯的效果。 因其網絡結構類似於U型,所以以此命名,可以由其架構清晰的看出,其構成是由左端的卷積壓縮層,以及右端的轉置卷積放大層組成; 左右兩端之間還有聯系,通過灰色箭頭所指,右端在進行轉置卷積 ...

Thu Feb 28 18:58:00 CST 2019 7 5368
醫學圖像分割——U-Net解讀與個人筆記

最近開始嘗試醫療影像分割的任務,先從之前的Unet開始閱讀,記錄一部分筆記以供回顧。 論文地址:http://www.arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf 摘要 作者提出了一個相對當時來說全新的網絡,Unet。Unet主要由contracting ...

Sun Jul 11 05:51:00 CST 2021 0 273
【深度學習】醫學圖像分割損失函數簡介

醫學圖像分割中,選取合適的損失函數是十分有必要的。已有的文獻中提出了許多的損失函數,但只有少部分的文章對提出的損失函數進行了具體的研究。 損失函數主要是用於評估模型的預測值和真實標簽的匹配程度的重要指標。在過去的幾年,不同的損失函數被提出並應用到醫學圖像分割 ...

Mon Aug 24 18:56:00 CST 2020 0 2732
 
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