對於已經導出的DICOM標簽,可能需要在專業醫學人員檢查之后進行修改。本文介紹如何將已經導出的DICOM標簽重新導入3D slicer,並進行修改。 一、導入數據 打開軟件后,首先查看一下Data,把里面的已有的數據全選然后右鍵點擊Delete(刪除之前請確認其中的標簽已經成功導出了),這是 ...
推薦 Pair,醫學圖像標注神器 OpenCV學堂昨天 點擊上方藍字關注我們 微信公眾號:OpenCV學堂 關注獲取更多計算機視覺與深度學習知識 在AI新基建時代,智能化醫療成為一種潮流趨勢,其中醫學影像標注為智能化醫療研究提供了基礎金標准。但現有軟件無法滿足標注項目的復雜需求。因此,本文為大家推薦一款一站式醫學圖像標注軟件Pair,解決所有 不可以 。Pair致力於成為最優秀 最專業 最懂醫生的 ...
2020-12-14 11:01 0 1048 推薦指數:
對於已經導出的DICOM標簽,可能需要在專業醫學人員檢查之后進行修改。本文介紹如何將已經導出的DICOM標簽重新導入3D slicer,並進行修改。 一、導入數據 打開軟件后,首先查看一下Data,把里面的已有的數據全選然后右鍵點擊Delete(刪除之前請確認其中的標簽已經成功導出了),這是 ...
對醫學3D圖像中的病灶區域進行Detection時,需要提供Bounding Box標簽。3D Slicer(4.10.2)中的Segment Editor與Legacy/Editor都可以對三維體數據中的ROI進行矩形標簽框注。Segment Editor較為方便,雖然這個模塊本身是用於像素級 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
標注工具 標注工具推薦使用ITK-SNAP,windows、linux和MacOS平台都支持。 標注的讀取 通過ITK-SNAP加載數據和label文件,我們可以看到用不同顏色區分的標注,如下圖: 圖中有兩個label,分別為Label1和Label2,對應圖中紅色和綠色部分。 下面 ...
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 ...